Warum Lebensmittelhersteller einen neuen Ansatz im Umgang mit Volatilität brauchen

Für Lebensmittel- und Getränkehersteller sind ist Volatilität längst keine gelegentlichen Störungen mehr. Sie sind Teil des Geschäftsalltags geworden. Die Lieferketten bleiben unvorhersehbar. Die Verbrauchernachfrage ändert sich immer schneller. Die Anforderungen an die Nachhaltigkeit werden immer strenger. Die Kosten üben weiterhin Druck auf die Margen aus. Gleichzeitig haben die Hersteller Zugang zu mehr Betriebsdaten als je zuvor, tun sich aber oft schwer damit, diese in zeitnahe Entscheidungen umzusetzen.

Infolgedessen entwickelt sich der Einsatz von KI in der Lebensmittel- und Getränkeindustriezunehmend vom Experimentieren hin zu einem praktischen Instrument, das Unternehmen dabei hilft, Veränderungen vorherzusehen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und schneller zu reagieren.

Die Herausforderung besteht daher nicht einfach darin, die nächste Störung zu bewältigen. Es geht vielmehr darum, effektiv zu agieren, wenn ständiger Wandel die neue Normalität ist.

Die Betriebsmodelle von gestern stehen der Volatilität von heute gegenüber

Jahrelang waren Effizienz und Skalierung zentral für den Wettbewerbsvorteil in der Lebensmittel- und Getränkeherstellung. Planungsprozesse konnten sich stark auf historische Muster stützen, während Ausnahmen und Störungen oft individuell bewältigt werden konnten.

Dieses Umfeld hat sich verändert.

Globale Abhängigkeiten machen Lieferketten anfälliger für externe Ereignisse. Die Nachfrage ist zunehmend fragmentiert, was Märkte, Vertriebskanäle und Kundenpräferenzen betrifft. Nachhaltigkeit entwickelt sich von einer reinen Berichterstattung zu einer operativen Verantwortung. Gleichzeitig stehen die Hersteller unter ständigem Druck, Kosten zu kontrollieren, Margen zu sichern und Abfall zu reduzieren.

Diese Herausforderungen bestehen nicht isoliert voneinander. Sie beeinflussen sich gegenseitig.

Eine plötzliche Veränderung der Nachfrage kann sich auf Lagerbestände, Produktionspläne, Rohstoffbedarf und Logistik auswirken. Eine Verzögerung beim Lieferanten kann die Produktion und die Lieferungen an die Kunden beeinträchtigen. Steigende Energie- oder Materialkosten können die Wirtschaftlichkeit eines Produktionsplans fast augenblicklich verändern.

Das bedeutet, dass Hersteller schneller und stärker miteinander verbundene Entscheidungen treffen müssen.

Mehr Betriebsdaten bedeuten nicht automatisch bessere Entscheidungen

Den meisten Herstellern mangelt es nicht an Daten. ERP-Systeme, Produktionssysteme, Lieferkettenplattformen und andere Geschäftsanwendungen generieren täglich grosse Datenmengen. Doch Zugang zu Daten zu haben ist nicht dasselbe wie darauf reagieren zu können.

Eine zentrale Herausforderung ist die Kluft zwischen Datenverfügbarkeit und Entscheidungsqualität.

Traditionelle Geschäftssysteme sind äusserst effektiv bei der Erfassung von Transaktionen und der Bereitstellung von Kontrollfunktionen. Viele wurden jedoch nicht dafür konzipiert, kontinuierlich vorherzusagen, was als Nächstes passieren könnte, oder die beste Reaktion zu empfehlen.

Die Folgen sind im gesamten Unternehmen spürbar:

• Entscheide werden erst getroffen, nachdem Probleme bereits aufgetreten sind.
• Planungszyklen können mit den sich ändernden Marktbedingungen nicht Schritt halten.
• Die verschiedenen Bereiche arbeiten mit unterschiedlichen Informationen und Prioritäten.
• Teams verbringen wertvolle Zeit damit, Daten zu sammeln und auszuwerten, bevor sie handeln können.

Daher können selbst Unternehmen mit ausgereiften ERP-Systemen Schwierigkeiten haben, drei scheinbar einfache Fragen zu beantworten:

Was passiert gerade?

Was wird wahrscheinlich als Nächstes passieren?

Wie können wir darauf reagieren?

Wie KI die Lebensmittel- und Getränkeherstellung verändert

Hier beginnt künstliche Intelligenz, das Betriebsmodell zu verändern.

Die Chance besteht nicht einfach darin, der bestehenden Landschaft eine weitere Technologie hinzuzufügen. KI in der Lebensmittel- und Getränkeherstellung kann Unternehmen dabei helfen, die Daten, die sie bereits generieren, in Erkenntnisse umzuwandeln, die schnellere und proaktivere operative Entscheidungen unterstützen.

Anstatt erst festzustellen, dass sich die Nachfrage geändert hat, nachdem sich bereits Lagerbestände angesammelt haben, können Hersteller aktuellere Signale nutzen, um Veränderungen früher zu erkennen.

Statt erst auf Störungen bei einem Lieferanten zu reagieren, wenn die Produktion bereits beeinträchtigt ist, können sie aufkommende Risiken erkennen und mögliche Alternativen prüfen.

Anstatt sich ausschliesslich auf feste Produktionspläne zu verlassen, können Hersteller bei der Entscheidung über die Produktionsplanung zunehmend die sich ändernde Nachfrage, Einschränkungen und die Verfügbarkeit von Ressourcen berücksichtigen.

Der Wandel ist subtil, aber bedeutend: Weg von der Berichterstattung darüber, was geschehen ist, hin zur Vorhersage dessen, was als Nächstes passiert.

Für Hersteller, die mit verderblichen Produkten, komplexen Lieferketten und knappen Margen arbeiten, kann die Verkürzung der Zeitspanne zwischen einer Veränderung und der erforderlichen Entscheidung erhebliche Auswirkungen haben.

Das Ziel ist nicht überall KI

Angesichts der aktuellen Aufmerksamkeit rund um KI kann es verlockend sein, deren Einführung als grosse Technologieinitiative anzugehen. Doch der flächendeckende Einsatz von KI ist nicht das Ziel.

Die relevantere Frage für Hersteller lautet: Wo würde eine bessere oder schnellere Entscheidung den grössten geschäftlichen Mehrwert schaffen?

Das könnte die Verbesserung der kurzfristigen Nachfrageprognosen sein. Es könnte das frühzeitige Erkennen von Risiken in der Lieferkette, die Optimierung von Produktionsplänen, die Reduktion von Rohstoffverschwendung oder die Verbesserung der Zuverlässigkeit der Anlagen sein.

Dies sind Bereiche, in denen KI operative Entscheidungen unterstützen kann, anstatt als separates Experiment zu existieren. Der erfolgreichste Ansatz beginnt daher wahrscheinlich bei der geschäftlichen Herausforderung und nicht bei der Technologie.

Von der Effizienz zur intelligenten Fertigung

Effizienz wird in der Lebensmittel- und Getränkeherstellung weiterhin eine wichtige Rolle spielen. Doch Effizienz allein lässt sich immer schwerer aufrechterhalten, wenn sich die Bedingungen ständig ändern.

Hersteller müssen ausserdem in der Lage sein, die Vorgänge im gesamten Betrieb zu überblicken, mögliche zukünftige Entwicklungen zu antizipieren und schnell zu reagieren.

Aus diesem Grund verlagert sich der Wettbewerbsvorteil zunehmend von der reinen Effizienz hin zu Intelligenz und Reaktionsfähigkeit.

Für manche Unternehmen wird der erste Schritt eine bessere Transparenz in der Lieferkette sein. Für andere wird es die vorausschauende Planung oder eine genauere Nachfrageprognose sein. Und für Unternehmen, die auf ihrem Weg zur KI bereits weiter fortgeschritten sind, kann dies KI-Agenten beinhalten, die Bedingungen überwachen, Massnahmen empfehlen und unter menschlicher Aufsicht zunehmend definierte Aufgaben ausführen können.

Das Ziel wird von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sein. Doch die zugrunde liegende Richtung ist dieselbe: der Übergang von reaktiven Betriebsabläufen hin zu einer vorausschauenderen und anpassungsfähigeren Arbeitsweise.

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