Herausforderung — Supply-Chain-Risiken & Störungsprävention
In komplexen Lieferketten ist es schwierig, zukünftige Ereignisse wie Anlagen-/Equipment-Ausfälle oder Supply-Chain-Disruptionen frühzeitig zu erkennen. Störungen werden häufig durch nicht optimale Routenplanung, ineffiziente Warehouse-/Lagermanagement-Prozesse und unzureichende Bestandssteuerung verstärkt – insbesondere unter realen Transportrestriktionen. Das führt zu geringerer Transparenz über Schwachstellen, langsameren Entscheidungen und höheren Kostenrisiken.
Lösung — Graphbasierte Supply-Chain-Optimierung & Risikoanalytik
Wir modellieren die End-to-End-Lieferkette als Graph (Netzwerk) und nutzen topologische Analysen, um strukturelle Risikotreiber sichtbar zu machen – etwa Engpässe, kritische Pfade und Single Points of Failure entlang von Routen, Standorten und Bestandsknoten. Darauf aufbauend kombinieren wir Graph Topology Optimization mit klassischen KI-Suchverfahren, um umsetzbare Alternativen systematisch zu prüfen und zu verstehen, wo Störungen entstehen können und wie sie sich im Netzwerk ausbreiten. So entsteht eine Risikoklassifikation bzw. risikobasierte Segmentierung der Supply-Chain-Einheiten, die gezielte Maßnahmen zur Absicherung und eine robustere Planung ermöglicht.
Impact — Supply-Chain-Effizienz & Kostensenkung
- Höhere Supply-Chain-Effizienz und Reduktion der operativen Kosten um ~10%
- Besseres Risikomanagement durch klare Transparenz über besonders exponierte Einheiten und Netzwerkschwachstellen