Vorhersage von Risiken in der Lieferkette
Use Case Family:
NLP, Predictive Analytics & Forecasting, Anomaly Detection
Business Domain:
Procurement
Processes:
Risikobewertung von Lieferanten
Globale Lieferketten sind zunehmend volatil. Risiken wie verspätete Lieferungen, finanzielle Instabilität von Lieferanten oder geopolitische Einflüsse werden häufig zu spät erkannt und können zu Versorgungsengpässen führen. Klassische Risikobewertungen basieren oft auf statischen oder veralteten Daten und liefern kein ganzheitliches Bild in einer sich steig verändernden Umwelt. Eine dynamische, datengetriebene Überwachung ist bislang kaum etabliert.
Ein KI-basiertes Business Decision Analytics Modell nutzt interne und externe Datenquellen, um Lieferanten kontinuierlich zu bewerten. Das System nutzt Anomalieerkennung, um ungewöhnliche Muster in Finanzberichten, Compliance-Daten und Lieferleistungen von Lieferanten zu identifizieren. Prädiktives Risikoscoring bewertet die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Lieferantenausfälle. NLP-basierte Analysen durchsuchen Verträge, Nachrichtenartikel und regulatorische Dokumente, um versteckte Risiken wie Compliance-Verstöße oder geopolitische Spannungen frühzeitig zu erkennen. Die Risikobewertung wird regelmäßig aktualisiert und fließt direkt in strategische Einkaufsentscheidungen ein.
Quelle & Beispiel: DLA 2025
- Transparente Entscheidungsfindung für Beschaffungsteams
- Optimierte Lieferantenauswahl verringert der Abhängigkeit von risikobehafteten Quellen.
- Gesteigerte Widerstandsfähigkeit der Lieferkette durch KI-gesteuerte Risikoanalyse.
- Frühzeitige Erkennung potenzieller Störungen, um proaktiv reagieren zu können.
- Geringere finanzielle Verluste durch Minderung unvorhergesehener Lieferkettenrisiken.
Target Group:
Potential Industries:
