Infios präsentiert KI-Agenten für effiziente Lieferketten

Infios hat eine Reihe neuer Funktionen für seine KI-gestützte Plattform vorgestellt, die Unternehmen dabei unterstützen sollen, ihre Lieferketten effizienter zu gestalten. Die neuen Funktionen zielen darauf ab, die Intelligenz in globalen Supply Chains für Unternehmen unterschiedlicher Größenordnungen zugänglich zu machen und modulare, anpassungsfähige Execution-Systeme zu schaffen. Diese Systeme können eigenständig agieren, während Entscheidungen und Maßnahmen in Echtzeit koordiniert werden.

Die bestehenden Logistiksysteme sind häufig nicht auf den zunehmenden Druck in den Lieferketten ausgelegt, was zu Störungen führt. Oft stehen zwar Informationen zur Verfügung, jedoch werden daraus keine automatischen Gegenmaßnahmen abgeleitet. Manuelle Eingriffe erfolgen häufig erst, wenn bereits Schäden entstanden sind. Um diesem Problem entgegenzuwirken, integriert Infios die Intelligenz direkt in die operative Execution-Ebene. Dabei kommen verschiedene KI-Technologien zum Einsatz, um Störungen frühzeitig zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und sofortige Maßnahmen zu ergreifen. Dies geschieht im Rahmen eines kontinuierlichen Optimierungsprozesses, der auf dem Konzept „Sense–Decide–Act–Learn“ basiert.

Automatisierung durch KI-Agenten

Die neuen KI-Agenten von Infios sind darauf ausgelegt, die bestehenden Execution-Systeme nicht zu ersetzen, sondern deren Orchestrierung zu ermöglichen. Entscheidungen in einem Bereich können koordinierte Maßnahmen in anderen Bereichen auslösen. Beispielsweise automatisieren Transport-Agenten Aufgaben wie Fahrer-Check-Calls mithilfe KI-gestützter Sprachagenten, die durch definierte Ereignisse aktiviert werden. Dies führt zu einer signifikanten Reduzierung manueller Eingriffe, während Ausnahmen kontextbasiert geregelt werden.

Order- und Dokumenten-Agenten sind in der Lage, unstrukturierte Dokumente wie Bestellungen oder Frachtbriefe zu erfassen, zu übersetzen und zu validieren. Diese Dokumente werden im laufenden Prozess in strukturierte Daten umgewandelt, was manuelle Dateneingaben überflüssig macht und für Transparenz im Wareneingang sorgt. Warehouse-Agenten unterstützen Führungskräfte und Mitarbeitende durch automatisierte Bestandsanalysen und Problemlösungen in Echtzeit. Optimierungs-Agenten hingegen ermitteln die besten Routen und Fulfillment-Optionen und passen diese dynamisch an, ohne dass manuelles Eingreifen erforderlich ist.

Ergebnisse in der Praxis

Unternehmen, die bereits mit Infios AI arbeiten, berichten von konkreten Ergebnissen. So konnte beispielsweise ein globales Bekleidungsunternehmen die Dauer der Auftragsfreigabe von Stunden auf Minuten reduzieren. Ein US-Onlinehändler verzeichnete 70 % weniger Backorders in Produktionsumgebungen, während ein führender Logistikdienstleister eine Autonomierate von 83 % bei der Auftragserfassung erreichte. Zudem konnten Störungen bei allen Kunden innerhalb von Minuten erkannt und beseitigt werden.

Eugene Amigud, Chief Innovation Officer von Infios, erklärt: „Das Besondere an den Infios KI-Agenten ist, dass sie direkt in realen Workflows arbeiten, in denen jede Minute Entscheidungen getroffen werden. Durch die Integration von KI in die operative Ebene werden bei Veränderungen automatisch und in Echtzeit Aufträge aktualisiert, Lagerprozesse angepasst und Transporte neu geplant.“

Schrittweise Entwicklung zur Autonomie

Die Entwicklung von Autonomie erfolgt schrittweise. Infios AI arbeitet innerhalb kundendefinierter Leitplanken und entwickelt sich von hilfreichen Empfehlungen hin zur vollständigen Automatisierung. In der ersten Stufe agieren die Agenten assistierend und empfehlen Maßnahmen mit nachvollziehbaren Begründungen. In der zweiten Stufe führen sie Arbeitsschritte innerhalb definierter Regeln aus. In der dritten Stufe treffen die Agenten operative Entscheidungen und führen diese autonom aus.

Unternehmen haben die Möglichkeit, mit einer einzelnen Anwendung zu beginnen, beispielsweise bei verspäteten Lieferungen oder Auftragsänderungen, und die Lösung schrittweise zu erweitern. Dadurch wird die Execution harmonisiert, Entscheidungen erfolgen schneller und Reaktionen werden automatisiert, was zu unterbrechungsfreien Abläufen führt.

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