🚀 Teil 2 unserer Serie: KI und Stammdaten
Wir denken: Die KI-Modelle funktionieren.
Wir müssen feststellen: Die Realität und die Ergebnisse dahinter nicht.
Aber warum liefern viele KI-Projekte nicht den erwarteten Mehrwert?
Erfahrungsgemäß fließen bis zu 2/3 der KI-Projektzeit in die Datenaufbereitung. Und trotzdem wird genau dieser Punkt oft unterschätzt. Denn KI trifft Entscheidungen auf Basis verarbeitungsfähiger Daten, prüft diese jedoch ohne konkrete Anweisung nicht. Der altbekannte Satz „shit in, shit out“, gilt hier im Besonderen. KI und Stammdaten eine untrennbare Allianz
Eine der wichtigsten Dimensionen dabei:
📍 Standort- und Lokationsdaten bzw. Adressdaten.
Denn der Standort:
✅ bestimmt das Design der Lieferkette
✅ bestimmt Lieferzeiten und Produktionsfähigkeit
✅ bestimmt die Kosten und ungeplanter Folgekosten
✅ bestimmt mögliche Risiken in der Lieferkette
✅ legt fest, wie eine Risikovorsorge aussieht
📍 Die entscheidenden Fragen sind:
1. Wo befindet sich der Lieferant wirklich?
2. Von welchem Werk wird tatsächlich geliefert?
Wenn diese Informationen nicht sauber sind:
⚡werden ggf. falsche Lieferantenentscheidungen getroffen
⚡entstehen unrealistische Liefertermine
⚡werden Logistiknetzwerke falsch geplant und optimiert
⚡weichen Planungsszenarien und Forecasts ab
⚡entstehen Verzüge und Mehrkosten, die eigene Produktions- und Lieferfähigkeit wird beeinträchtigt
⚡ein automatisiertes, digitales Risikomanagement wird ineffektiv
⚡regulatorische Anforderungen werden unzureichend erfüllt
Die Liste der selbstgeschaffenen Risiken ist lang. Und dennoch sehen wir häufig:
Unternehmen investieren zuerst in KI-Use-Cases – und erst danach in Datenqualität. Dabei ist die Reihenfolge gerade bei Automatisierungsprojekten und KI-gestützten Netzwerk- und Materialplanungen entscheidend:
1️⃣Erst qualitativ hochwertige, verifizierte Daten.
2️⃣Dann Aufbau und Nutzung der Intelligenz.
👉 Stay tuned. Im nächsten Beitrag zeigen wir, warum fehlende Standort- und Adresstransparenz auch strategische Einkaufsentscheidungen massiv beeinflusst. Interessiert daran, wie man diese Datenqualität mit Unterstützung innovativer und bewährter digitaler Supply Chain Technologie in kurzer Zeit massiv verbessert? Dann dranbleiben.
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