Mit KI-Unterstützung zum reaktionsschnellen Demand-Supply Matching

Demand-Supply Matching ist für Unternehmen eine laufende Herausforderung. Die Komplexität ergibt sich aus verschiedenen Faktoren: ein unklarer Ausblick über die zu erwartenden Absätze, geringe Transparenz und Flexibilität bei den Lieferkapazitäten, umfangreiches Firefighting welches organisatorische Ressourcen aufzehrt, lange Lieferzeiten und hinderliche Frozen Zones in der Planung. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, agil auf Marktveränderungen zu reagieren – mit negativen Folgen für den Kundenservice, die Nutzung von Umsatzpotenzialen und Effizienz entlang der Lieferkette.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, bauen Unternehmen fortschrittliche Supply-Chain Fähigkeiten auf, die eine agile Abstimmung von Angebot und Nachfrage auf taktischer und strategischer Ebene ermöglichen. Dabei setzen sie zunehmend auf KI-gestützte Tools und Methoden, um Nachfrageschwankungen zu antizipieren, die Ressourcenplanung zu optimieren und das Angebot gezielt so zu steuern, dass zentrale Unternehmensziele – wie exzellenter Kundenservice, Wachstum und Kosteneffizienz – bestmöglich erreicht werden.

Dieser Artikel ist Teil einer Serie, in der wir die wichtigsten Anwendungsfälle von KI in der Supply-Chain-Planung diskutieren.

Um ein dynamisches Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage zu erreichen, sind drei Kernkompetenzen erforderlich:[1, 2]

Erkennung von Nachfrageabweichungen
Die Fähigkeit, Anomalien in Nachfragemustern schnell zu erkennen, indem KI-gestützte Analysen genutzt werden. Dies baut auf den Grundlagen auf, die in unserem früheren Artikel über KI im Demand Planning dargelegt wurden.

Gezielte Umsatzmöglichkeiten
Die gezielte Identifikation von margenstarker Nachfrage, die mit strategischen Prioritäten übereinstimmt – so werden Ressourcen optimal auf die profitabelsten Chancen ausgerichtet. Ein herausragendes Beispiel für die erfolgreiche Umsetzung dieser Fähigkeit ist Zara: Der internationale Fast-Fashion-Händler setzt KI-gestützte Systeme in verschiedenen Bereichen des Supply Chain Managements ein, um Kundenverhalten vorherzusagen und die Zeit von auf nur eine Woche zu verkürzen.[3, 4]

Bewältigung von Lieferschwierigkeiten

• Planung mit realistischen Kapazitäten: Optimierung des Einsatzes von Materialien, Arbeitskräften und Maschinen, um Nachfrageschwankungen mit den verfügbaren Ressourcen in Einklang zu bringen.
• Strategische Verteilung des Angebots: Gezielte Verteilung der verfügbaren Bestände innerhalb des Netzwerks gemäß der Geschäftsstrategie, sodass Schlüsselmärkte und -kunden priorisiert werden.

Bei der Abstimmung von Angebot und Nachfrage befinden sich Unternehmen auf unterschiedlichen digitalen Reifegraden. Der Weg zur KI-gesteuerten Optimierung verläuft typischerweise in diesen Phasen:

KI-gestützte Lösungen wie Digital Twins gewinnen zunehmend an Bedeutung, da sie Unternehmen ermöglichen, Nachfrage- und Angebotsszenarien dynamisch zu simulieren und zu optimieren. Durch die Abbildung realer Bedingungen in einem virtuellen Modell können Unternehmen Strategien in einer risikofreien Umgebung testen und datenbasierte Entscheidungen treffen, um die Reaktionsfähigkeit und Widerstandsfähigkeit der Lieferkette zu steigern – und so die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Führende Unternehmen nutzen bereits erfolgreich KI-gestützte Digital Twins, um die Abstimmung von Angebot und Nachfrage zu optimieren und verschiedene what-if-Szenarien zu simulieren.

• Unilever setzt Digital Twins in den Fabriken ein, um verschiedene Produktionsszenarien zu simulieren, Prozesse zu optimieren, Abfall zu reduzieren und die Overall Equipment Effectiveness (OEE) zu verbessern.[5]
• BMW nutzt Digital Twins zur Simulation und Optimierung von Montagelinien, um Präzision zu gewährleisten, Fehler zu minimieren und die Fertigungsqualität zu steigern.[6]
• Walmart testete mithilfe Digital Twins verschiedene Filiallayouts an über 1.700 Standorten, um die optimale Gestaltung vor einer tatsächlichen Investition zu identifizieren.[7]
• Airbus integriert Digital Twins in die Flugzeugentwicklung und -produktion, wodurch die Leistung verbessert und der Nacharbeitsaufwand um 20% reduziert wird.[8]

Der Softwaremarkt für Demand-Supply Matching hat sich erheblich weiterentwickelt und bietet ein breites Spektrum an digitalen Lösungen. Unternehmen müssen sich in einem hochdifferenzierten Angebotsumfeld zurechtfinden und bei der Auswahl der richtigen Tools zwischen Flexibilität und Komplexität abwägen.

Zu den wichtigsten Trends, die die Softwareauswahl beeinflussen, gehören:

• Trend zu modularen und spezialisierten Lösungen: Viele Unternehmen setzen zunehmend auf kleinere, gezielt entwickelte Anwendungen, die sich nahtlos in die bestehende digitale Landschaft integrieren. Diese bieten mehr Flexibilität und ermöglichen einen schnelleren ROI (return on investment) im Vergleich zu großen monolithischen Systemen.
• Integration von KI-Agenten: Von einfacher Prozessautomatisierung (z. B. Auftragsabwicklung, automatisierte Datenbereinigung) bis hin zu komplexen Anwendungen wie fortschrittlicher Bedarfserkennung durch Mustererkennung in Big Data oder schnellere Reaktionen auf Störungen durch dynamische Szenarioanalysen und Echtzeit-Entscheidungen – KI ist ein zentraler Baustein für ein optimiertes Demand-Supply Matching.
• Nutzung cloudbasierter Lösungen: Cloud-Technologien ermöglichen Skalierbarkeit, bessere Zugänglichkeit und eine nahtlose Datenintegration über das gesamte Netzwerk hinweg.

Bei TenglerConsulting verfügen wir über fundierte Erfahrungen bei der Bewertung und Implementierung von KI-gestützten Lösungen für den Abgleich von Angebot und Nachfrage. Wir unterstützen unsere Kunden mit:

• Bewertung der digitalen Reife und Entwicklung einer Roadmap zur gezielten Weiterentwicklung.
• Optimierung von Strategien und Prozessen für das Demand-Supply Matching, um Profitabilität und Resilienz zu steigern.
• Auswahl der passenden Softwarelösungen, die optimal auf die spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind.
• Sicherstellung eines reibungslosen Übergangs zum gewünschten Zielzustand.

Eine agile Abstimmung für das Demand-Supply Matching erfordert mehr als nur Technologie – sie muss strategisch ausgerichtet und an den Unternehmenszielen orientiert sein. Mit unserer tiefgehenden Expertise in Markt­lösungen und Transformationsstrategien unterstützt TenglerConsulting Sie dabei, das volle Potenzial von KI im Supply Chain Management auszuschöpfen.

Quellen:
[1] Deloitte, 2025: “Responsive Demand-Supply Matching (RDSM)” [augerufen: 27 Februar 2025].
[2] Gartner, 2023: “Market Guide for Analytics and Decision Intelligence Platforms in Supply Chain”  [aufgerufen: 27 Februar 2025].
[3] AI Expert Network, 2023: “Case Study: Zara’s Comprehensive Approach to AI and Supply Chain Management” [augerufen: 05 März 2025].
[4] DigitalDefynd, 2025: “5 Ways Zara is Using AI” [aufgerufen: 05 März 2025].
[5] Technology Magazine, 2025: “How Unilever Uses AI & Digital Twins For Sustainability” [aufgerufen: 05 März 2025].
[6] BMW group, 2024: “Innovative “3D human simulation”: BMW Group Plant Regensburg uses virtual tools to plan assembly processes years ahead of NEUE KLASSE series launch” [aufgerufen: 05 März 2025].
[7] The U.S. Sun, 2025: “RETAIL REVIVAL Walmart CEO reveals how chain is using ‘digital twin’ to plan store changes – and it’s been used for over 1700 locations” [aufgerufen: 05 März 2025].
[8] Lantec, n.d.: “The digital transformation of Airbus” [aufgerufen: 05 März 2025].

Unsere Serie „KI in der Supply-Chain Planung“ zeigt, wie Sie mit KI echten Mehrwert in Ihrer Lieferkette schaffen. Bleiben Sie gespannt auf die kommenden Artikel! In der Zwischenzeit finden Sie weitere Einblicke und praxisnahe Tipps zur Optimierung Ihrer Supply Chain in unseren Insights.