KI Expertise

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Supply Chain

So sorgen KI Agenten für eine höhere Stabilität in der Lieferkette und für Zuverlässigkeit im Einkauf

Wie AI Agents stabile Lieferketten unterstützen

AI Agents sind mehr als klassische Automatisierung: Sie analysieren Daten, schlagen Handlungsoptionen vor und können klar definierte Aufgaben eigenständig ausführen. Im Unterschied zu starren Regelwerken passen sie sich flexibel an Veränderungen an und arbeiten nahtlos mit bestehenden Systemen zusammen. Unternehmen bestimmen dabei selbst, wie viel Handlungsspielraum ein Agent hat: Im Copilot-Modus liefert er Vorschläge und wartet auf Freigabe durch das Team, im Autopilot-Modus führt er zuvor definierte Schritte eigenständig aus. So entsteht Effizienz und Skalierbarkeit – ohne den Verlust menschlicher Kontrolle.

In industriellen Anwendungen – etwa in Lieferketten oder in der Produktion – übernehmen AI Agents Aufgaben wie:

Überwachung von Lagerbeständen, Lieferzeiten und Bedarfstrends

Frühzeitiges Erkennen von Risiken, Engpässen und Abweichungen in der Versorgung

Automatische Nachbestellung auslösen

Lieferpläne dynamisch anpassen

Use Case: Maximale Kontrolle im Einkauf mit AI Agents

Ausgangslage

In vielen Industrieunternehmen entstehen Produktionsunterbrechungen nicht durch große Krisen, sondern durch alltägliche Probleme: verspätete Materiallieferungen, unvollständige Bestellungen oder fehlende Transparenz über Lagerbestände. ERP-Systeme und Tabellenkalkulationen liefern zwar Daten, erfordern jedoch ständige manuelle Kontrolle. In dynamischen Situationen werden Warnsignale oft übersehen – mit der Folge von Engpässen und ungeplanten Stillständen.

Lösung

AI Agents schaffen Abhilfe, indem sie Daten aus Lager, Einkauf und Lieferantenbeziehungen kontinuierlich überwachen. Sie erkennen frühzeitig Abweichungen wie Engpässe oder Verzögerungen und schlagen geeignete Maßnahmen vor. Dazu zählen die Vorbereitung oder direkte Auslösung von Nachbestellungen ebenso wie die rechtzeitige Eskalation an das Einkaufsteam. Gleichzeitig unterstützen sie Einkaufs- und Produktionsverantwortliche mit klaren Handlungsempfehlungen, sodass Entscheidungen schneller und fundierter getroffen werden können.

Herausforderungen in neue Chancen umwandeln

Typische Schwachstellen in Lieferketten lassen sich mit AI Agents gezielt angehen und in klare Vorteile verwandeln.

Unübersichtliche Lagerbestände → Transparenz in Echtzeit

AI Agents überwachen kontinuierlich Bestände, Verbrauchsmuster und Lieferzeiten. Unternehmen erkennen so frühzeitig, wenn sich Engpässe abzeichnen.

Nachbestellungen kommen zu spät → Automatisierte Bestellprozesse

Statt erst zu reagieren, wenn Materialien fehlen, stoßen AI Agents rechtzeitig Nachbestellungen an oder bereiten sie für das Einkaufsteam vor.

Teams verbringen zu viel Zeit mit Routinethemen → Entlastung durch Automatisierung

Wiederkehrende Aufgaben wie Statusmeldungen oder Abgleiche übernimmt der Agent, während Mitarbeitende sich auf komplexere Entscheidungen konzentrieren können.

Abstimmung mit Lieferanten kostet Zeit → Bessere Koordination

AI Agents sammeln Informationen aus verschiedenen Systemen, bereiten sie auf und schlagen den optimalen Zeitpunkt für Rückfragen oder Eskalationen vor.

Spürbare Vorteile durch AI Agents für Industrieunternehmen

Mit AI Agents lassen sich alltägliche Schwachstellen in Lieferketten und Beschaffungsprozessen gezielt beheben – ohne bestehende Systeme ersetzen zu müssen. Und das Beste: Ihre bestehenden ERP- und IT-Systeme bleiben erhalten. AI Agents ergänzen sie flexibel, indem sie Informationen verbinden, Routinen übernehmen und Lücken schließen.

Weniger manueller Aufwand im Einkauf

Wiederkehrende Aufgaben wie Statusmeldungen oder Abgleiche übernimmt der Agent, während Mitarbeitende sich auf komplexere Entscheidungen konzentrieren können.

Mehr Transparenz in der Materialversorgung

Bestände, Verbrauchsdaten und Lieferzeiten werden kontinuierlich überwacht und in Echtzeit verfügbar gemacht.

Bessere Abstimmung mit Lieferanten

AI Agents bereiten relevante Informationen vor und schlagen den optimalen Zeitpunkt für Rückfragen oder Eskalationen vor.

Stabilere Abläufe in der Produktion

Durch frühzeitige Warnungen bei Engpässen und automatisierte Bestellprozesse werden Unterbrechungen reduziert und Planungssicherheit erhöht.

Beispiel für ein KI Projekt im Einkauf

Workshop & Potenzialanalyse

Im ersten Schritt werden Prozesse untersucht, die heute viel manuelle Arbeit verursachen oder besonders fehleranfällig sind – zum Beispiel Nachbestellungen, Statusmeldungen oder Lieferantenabstimmungen. Daraus entstehen konkrete Anwendungsfälle, die klaren Nutzen versprechen.

Pilot & Praxistest

Auf Basis dieser Anwendungsfälle wird ein Pilotprojekt gestartet. Ein AI Agent übernimmt eine klar abgegrenzte Aufgabe – etwa die automatische Überwachung von Lagerbeständen oder die Vorbereitung von Nachbestellungen. So lässt sich in kurzer Zeit prüfen, ob die Lösung funktioniert und welchen Mehrwert sie bringt.

Integration & Ausbau

Funktioniert der Pilot erfolgreich, wird der Agent in bestehende Systeme eingebunden und schrittweise auf weitere Aufgabenbereiche ausgeweitet. So entsteht Schritt für Schritt ein belastbarer Einsatz von AI Agents – ohne Risiko und ohne die bestehenden Systeme zu ersetzen.

Wie Exagon Sie auf dem Weg zum eigenen AI Agent begleitet

Wir begleiten Sie mit einem klaren, praxisnahen Fahrplan – von der ersten Idee bis zum produktiven AI Agent.

Use-Case-Auswahl & Datencheck

Wir wählen 1–2 klar umrissene Aufgaben mit hohem Nutzen (z. B. Nachbestellung bei Mindestbestand, Lieferavis-Prüfung) und prüfen Datenzugang, Schnittstellen und Regeln. Ergebnis: priorisierte Use-Cases mit KPI-Zielen (Fehlbestände, Eilbestellungen, Durchlaufzeit, manueller Aufwand).

Systemanbindung ohne Umbauten

Anbindung über bestehende APIs/Connectoren (ERP/WMS/EDI/CRM); keine ERP-Migration. Geringe, klar geregelte Lese-/Schreibrechte, Protokollierung und DSGVO/IT-Security-Freigabe. Ergebnis: lauffähige Sandbox nahe am Produktivsystem.

Agent-Entwicklung mit Leitplanken

Der AI Agent bekommt präzise Aufgaben, Toolzugriffe und Eskalationswege. Regeln für Freigaben, Schwellenwerte, Fehlerbehandlung und Audit-Logs; optional Prognose/Anomalie-Modelle. Ergebnis: belastbares Operationskonzept.

Copilot-Pilotphase

Der Agent arbeitet vorschlagsbasiert: Bestellmengen/-termine, Eskalationen, Status-Updates – das Team gibt frei. Wir messen KPIs vs. Baseline und passen Regeln/Prompts an. Ergebnis: nachweisbarer Effekt und Lessons Learned.

Rollout & skalierter Ausbau

Überführung in Produktion, automatische Ausführung für Niedrigrisiko-Fälle, Monitoring & Rückfallplan. Schrittweise Erweiterung auf benachbarte Prozesse (z. B. Lieferantenerinnerungen, Dispositionsvorschläge, Wareneingangs-Abgleich). Ergebnis: stabiler Betrieb mit messbarem Nutzen.

Fazit

AI Agents greifen dort ein, wo in Lieferketten täglich Engpässe entstehen: bei fehlender Transparenz, verspäteten Reaktionen und hohem manuellem Aufwand. Sie überwachen Bestände, Verbrauchsdaten und Lieferzeiten kontinuierlich, erkennen Abweichungen frühzeitig und schlagen konkrete Maßnahmen vor. Unternehmen behalten dabei die volle Kontrolle – der Agent arbeitet im Hintergrund mit bestehenden ERP- und Planungssystemen, ohne dass große Umstellungen nötig sind. So entsteht ein schneller, risikoarmer Einstieg: zuerst im Copilot-Modus mit klarer Freigabe durch das Team, später – wenn sich Vertrauen aufgebaut hat – auch mit mehr Automatisierung.

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