Organisationelle Dimension

Interne Zusammenarbeit:

Eine enge interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Abteilungen ist entscheidend für eine erfolgreiche Integration von KI. Die IT-Abteilung, Logistikexperten und Datenwissenschaftler müssen sich regelmäßig austauschen, um sicherzustellen, dass die KI-Modelle den betrieblichen Anforderungen gerecht werden.¹

Prozesse:

Bestehende Geschäftsprozesse müssen hinsichtlich des Einflusses der KI-Anwendung überprüft und angepasst werden. Dabei gilt es, insbesondere dort die Pain Points und Bedarfe zu identifizieren, wo KI den größten Nutzen verspricht, wie z.B. bei der Bestandsoptimierung, Routenplanung oder Echtzeit-Überwachung.¹

Stakeholder Management:

Die KI-Einführung in einem Unternehmen bringt eine Vielzahl von Stakeholdern mit sich, von Mitarbeitenden bis hin zu externen Partnern. Es ist wichtig, alle Anspruchsgruppen frühzeitig in den Prozess einzubeziehen, um eine breite Akzeptanz und Unterstützung zu gewährleisten.¹

IT-Infrastruktur:

Der Betrieb von KI-Systemen erfordert Anpassungen an bestehende Strukturen. Zum Beispiel muss eine Kompatibilität der KI-Systeme mit anderen betrieblichen Systemen wie ERP, WMS und TMS hergestellt werden, um eine reibungslose Funktionsweise der Logistikprozesse zu garantieren.¹

Literaturnachweise

[1] Gang Wang, Angappa Gunasekaran, Eric W.T. Ngai und Thanos Papadopoulos, „Big data analytics in logistics and supply chain management: Certain investigations for research and applications“, in: International Journal of Production Economics 176, 2016.