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title: "KI in der Lieferkettenplanung: Wo der eigentliche Mehrwert liegt"
description: Was hat die KI in der Lieferkette verändert, welche Möglichkeiten ergeben sich innerhalb und ausserhalb Ihres APS für die Bedarfsplanung, die Angebotsplanung, S&OP und IBP, und wie schafft man den Übergang vom Experimentieren zur Wertschöpfung?
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# KI in der Lieferkettenplanung: Wo der eigentliche Mehrwert liegt
[](https://blog.solventuregroup.com/de/author/nick-verstraete)
Written by [Nick Verstraete](https://blog.solventuregroup.com/de/author/nick-verstraete)
28.10.2026, 16:48:15
KI eröffnet neue Möglichkeiten für die Lieferkettenplanung. Doch wo kann sie wirklich etwas bewirken? In unserem kürzlich durchgeführten [Webinar zu KI in der Lieferkettenplanung](https://www.solventuregroup.com/de/ressourcen/ki-in-der-lieferkettenplanung-was-sich-verandert-und-worauf-es-wirklich-ankommt) habe ich erläutert, was sich verändert, welche Möglichkeiten innerhalb und ausserhalb bestehender Planungssysteme entstehen und warum der eigentliche Mehrwert in besseren Planungsentscheidungen liegt, nicht in der Technologie selbst.
Wenn ich mit Lieferkettenverantwortlichen in Fertigungsunternehmen spreche, sagen mir die meisten, dass sie KI in der Lieferkettenplanung entweder noch nicht einsetzen oder sich erst mit den Möglichkeiten befassen. Nur wenige haben ein Pilotprojekt gestartet, und noch weniger nutzen bereits eine Lösung im laufenden Betrieb. Gleichzeitig ist der Druck der Unternehmensleitung, «etwas mit KI zu machen», deutlich spürbar. Das Ergebnis: viel Aktivität, aber erstaunlich wenig Wirkung auf die Planungsentscheidungen.
In diesem Beitrag zeige ich genauer, **wie die jüngsten Fortschritte bei KI die Möglichkeiten in der Lieferkettenplanung verändern**, sowohl innerhalb als auch ausserhalb von APS-Systemen. Ausserdem erläutere ich, wie sich Anwendungsfälle mit wirtschaftlichem Potenzial erkennen und auf ihren tatsächlichen Nutzen prüfen lassen.
## KI ist nicht neu. Was hat sich also verändert?
Die eigentliche Neuerung liegt nicht in der KI als Fachgebiet, sondern in grossen Sprachmodellen, kurz LLMs. Künstliche Intelligenz, oder «Superintelligenz», wie ein gewisser Präsident sie nennen möchte, war schon immer ein breites Feld. Dazu gehören maschinelles Lernen, Heuristiken, Suchalgorithmen sowie die lineare und gemischt-ganzzahlige Optimierung, auf der APS-Systeme wie Arkieva, Kinaxis und OMP seit Jahrzehnten aufbauen. Nichts davon ist neu.
Verändert haben sich die Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Seit den Durchbrüchen von 2017 lassen sich diese Modelle mit wesentlich grösseren Textmengen trainieren. Heutige LLMs können auf eine Weise verstehen, schlussfolgern, handeln und Lösungen entwickeln, wie es mit Software zuvor nicht möglich war. Wir sollten uns jedoch klarmachen, was sie tatsächlich tun: Sie erzeugen Text, der zum vorgegebenen Kontext passt. Deshalb verlief die Entwicklung, wie in der folgenden Abbildung dargestellt, in diesen Schritten:
- **Prompt-Engineering**: Fragen stellen wie «Empfiehl, wie knappe Bestände zugeteilt werden sollen».
- **Context-Engineering**: Dem Modell Zugriff auf Bestellungen, Lagerbestände und Kundenprioritäten gewähren.
- und nun **Harness-Engineering**: Hier ruft das Modell Daten ab, analysiert sie, prüft Einschränkungen und erstellt eine Empfehlung.
## Was wird innerhalb von APS-Systemen möglich?
In Systemen zur erweiterten Planung und Terminierung, kurz APS, verbessert KI vor allem die Produktivität und Wirksamkeit der Planungsarbeit. Das hat einen Wert, doch das Potenzial reicht weiter. Alle grossen APS-Anbieter führen derzeit Anbindungen über das Model Context Protocol, kurz MCP, ein oder haben diese in ihrer Entwicklungsplanung vorgesehen. Damit kann ein LLM direkt mit dem Planungssystem interagieren. Hier sehe ich drei Entwicklungsstufen:
1. **Ein LLM Informationen abrufen und erklären lassen:**
«Zeige mir den Produktionsplan», «Erkläre, wie sich die Prognose dieses Monats von der des Vormonats unterscheidet», «Erstelle die S&OP-Präsentation». Aufgaben, für die Planer früher Stunden brauchten, sind in wenigen Minuten erledigt.
2. **Daten mit natürlicher Sprache aktualisieren**:
Dem Vertrieb einen Dialogzugang zur Ergänzung seiner Prognose geben, statt ihn mit einer Planungsoberfläche arbeiten zu lassen. So entsteht eine neue Art der Bedienung auf Grundlage derselben Planungsdaten.
3. **Szenarien erstellen und bewerten:** Die Arbeit mit Szenarien gibt es seit Jahren, doch ein sinnvolles Szenario zu erstellen, war bisher aufwendig. Mit LLMs lassen sich Szenarien nahezu automatisch erstellen und vergleichen.
Doch welche KI-Möglichkeiten sind für Fachleute in der Lieferkettenplanung am wichtigsten? In unserem [Online-Seminar «KI in der Lieferkettenplanung: Was sich verändert und worauf es wirklich ankommt»](https://www.solventuregroup.com/de/ressourcen/ki-in-der-lieferkettenplanung-was-sich-verandert-und-worauf-es-wirklich-ankommt) haben wir die Teilnehmenden gefragt, welche Einsatzmöglichkeiten sie vorrangig angehen würden. Die Erstellung von Szenarien und die Simulation von Entscheidungen standen klar an erster Stelle. Danach folgten die Analyse von Störungen, Abweichungen und deren Ursachen sowie die Abwägung zwischen Lieferbereitschaft, Beständen und Betriebskapital.
## Wo schafft KI ausserhalb von APS-Systemen Mehrwert?
Das grössere Potenzial liegt darin, die Entscheidungsgrundlage für die Lieferkette zu erweitern. Statt Lieferkettenplanung und Finanzplanung getrennt voneinander zu betrachten, lässt sich eine Entscheidungsunterstützung aufbauen, die Daten aus APS-Systemen, ERP-Systemen sowie der Finanzplanung und analyse zusammenführt.
Wie mein Kollege Bram Desmet in seinem Buch «Rethinking Supply Chain» beschreibt, bedeutet [integrierte Wertplanung](https://www.solventuregroup.com/de/ressourcen/integrierte-wertschopfungsplanung-sop-20), die getrennte Planung von Lieferkette und Finanzen zu überwinden. Es geht darum, die drei Grössen des Lieferkettendreiecks gemeinsam zu betrachten und Entscheidungen zu treffen, die Lieferbereitschaft, **Kosten und eingesetztes Kapital** in ein ausgewogenes Verhältnis bringen.
KI macht solche bereichsübergreifenden Anwendungsfälle praktisch umsetzbar: Störungen erkennen und daraus den Handlungsbedarf in der Versorgungsplanung ableiten, Lieferbereitschaft gegen Bestände und Betriebskapital abwägen oder Entscheidungen über Zielkonflikte zwischen Lieferbereitschaft, Kosten und Liquidität im Rahmen der Absatz- und Produktionsplanung (S&OP) oder der integrierten Unternehmensplanung (IBP) unterstützen. Der Mehrwert liegt in besseren Abwägungen, nicht in schnelleren Tabellenkalkulationen.
## Warum ist Ihre Datengrundlage der eigentliche Engpass?
Wer mit LLMs und KI-Agenten gute Ergebnisse erzielen möchte, muss ihnen hochwertigen Kontext bereitstellen. Doch dieser Kontext liegt noch immer grösstenteils nur als nicht dokumentiertes Wissen vor. Wenn ich Unternehmen frage, was sie aufhält, höre ich immer wieder dieselben Antworten: Datenverfügbarkeit, Datenqualität, verstreute Datenbestände, fehlende Kompetenzen und mangelnde Unterstützung durch die Unternehmensleitung.
Was bedeutet «verfügbarer Bestand» in Ihrem Unternehmen? Wie definieren Sie Lieferbereitschaft, Kapazität oder Marge? Welche Regeln gelten für die auftragsbezogene Fertigung und welche für die Lagerfertigung? Heute stecken diese Definitionen in den Köpfen der Planer.
Für KI müssen sie ausdrücklich festgehalten und zentral verfügbar sein: in einem klaren Planungsdatenmodell, einer semantischen Ebene und einer dokumentierten Entscheidungslogik auf Ihrer unternehmensweiten Datenplattform, ob Azure, Databricks, Snowflake oder Palantir Foundry. Sie brauchen nicht vom ersten Tag an einen Wissensgraphen für Ihre Lieferkette. Sie müssen aber die verschiedenen Ebenen verstehen und schrittweise aufbauen.
## Wie verändert die Entwicklung von KI-Prototypen die Prüfung von Anwendungsfällen?
Mit KI-Prototypen lässt sich früher prüfen, ob eine Lösung funktioniert. In [Solventures siebenstufiger Transformationsmethodik](https://www.solventuregroup.com/de/uber-uns/methodik) ging es in den Phasen Zielbildentwicklung, Einbindung und Konzeption bisher um Analysen, Anforderungen und Lösungskonzepte. Statt nur über Anforderungen zu sprechen, entwickeln wir heute einen Prototyp und prüfen zügig drei Dinge: Löst er das Problem? Werden die Planer ihn nutzen? Und verbessert er das Unternehmensergebnis? Erst danach entscheiden wir über die Überführung in den produktiven Einsatz: ein Pilotprojekt im laufenden Betrieb oder eine genauere Eingrenzung dessen, was das APS-System abdecken muss.
Möglich wird dies durch ein neues Berufsprofil: [direkt beim Kunden eingesetzte Entwicklungsingenieure](https://www.solventuregroup.com/de/dienstleistungen/ai-engineering), die Fachwissen in der Lieferkettenplanung mit Kompetenzen in Datenverarbeitung, cloudbasierten Systemen, KI-Entwicklung und klassischer Datenwissenschaft verbinden. Prognosealgorithmen und Sicherheitsbestandsberechnungen werden durch LLMs nicht ersetzt. Sie bleiben unverzichtbar.
Ein aktuelles Beispiel: Innerhalb von zwei Monaten entwickelte einer unserer direkt beim Kunden eingesetzten Entwicklungsingenieure gemeinsam mit dessen Planungsteam einen Prototyp. Dieser verbindet die Grobkapazitätsplanung, die kurzfristige Bedarfserkennung und die schichtbezogene Personaleinsatzplanung in der Produktion mithilfe einer kleinen Optimierungskomponente.
Ein Entwicklungsingenieur, ein Planungsteam und mehrere schnelle Überarbeitungsschritte, um eine Alternative zu einem auf Excel basierenden Planungsprozess zu erproben.
## Worauf kommt es bei der Weiterentwicklung von KI und Lieferkettenplanung wirklich an?
KI ist nach wie vor Software. Sie ist zwar grundlegend leistungsfähiger, doch die Begeisterung sollte diese Tatsache nicht in den Hintergrund drängen. Beginnen Sie bei Entscheidungen mit grossem wirtschaftlichem Einfluss, erweitern Sie Ihre bestehende Unternehmenssoftware, statt sie zu ersetzen und suchen Sie den Mehrwert in besseren Abwägungen zwischen Lieferbereitschaft, Kosten und eingesetztem Kapital.
Das Ziel besteht nicht darin, jeden künftigen KI-Anwendungsfall vorherzusagen. Es geht darum, fortlaufend neue Möglichkeiten zu entdecken: Erfassen Sie, bei welchen Planungsentscheidungen Ihr Unternehmen unzureichend unterstützt wird, schätzen Sie das damit verbundene wirtschaftliche Potenzial ein und prüfen Sie erst dann mögliche Lösungen. KI verändert, was Planungssoftware leisten kann. Der eigentliche Mehrwert entsteht aber weiterhin durch bessere Planungsentscheidungen.
## Wo könnte KI in Ihrer Lieferkettenplanung echten Mehrwert schaffen?
Wir entwickeln derzeit einen KI-Atlas für die Lieferkettenplanung, um praxisnahe KI-Anwendungsfälle im gesamten Planungsbereich zu untersuchen. Ausserdem bringen wir Lieferkettenverantwortliche in KI-Gesprächsrunden für Führungskräfte zusammen, um Perspektiven zu Chancen, Herausforderungen und praktischen Anwendungen auszutauschen.
**Möchten Sie zum KI-Atlas beitragen oder an einer Gesprächsrunde teilnehmen?**
[](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3420745/aa6428b1-f5c7-4752-a30b-8c4c00f154bf)
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## Häufig gestellte Fragen – FAQ
### **1. Wie verändert KI die Lieferkettenplanung?**
KI erweitert die Möglichkeiten von Software, sowohl innerhalb als auch ausserhalb bestehender Planungssysteme. Die jüngsten Fortschritte bei grossen Sprachmodellen (LLMs) schaffen zusammen mit einem besseren Zugang zu Unternehmensdaten und dem zugehörigen Kontext neue Möglichkeiten für Planungsanwendungen und die Entscheidungsunterstützung. Dazu gehören eine schnellere Erstellung von Szenarien, stärker auf den jeweiligen Bedarf zugeschnittene Anwendungen und eine bessere Unterstützung bereichsübergreifender Entscheidungen.
### **2. Wird KI APS-Systeme ersetzen?**
Bei KI geht es nicht darum, bestehende Planungssysteme zu ersetzen, sondern ihre Möglichkeiten zu erweitern. Innerhalb von APS-Systemen kann KI Planer dabei unterstützen, Informationen abzurufen, Prognosen zu aktualisieren, Berichte zu erstellen sowie Szenarien zu entwickeln und zu bewerten. Ausserhalb von APS-Systemen kann KI Informationen aus ERP-, Planungs- und Finanzsystemen zusammenführen, um umfassendere, bereichsübergreifende Entscheidungen zu unterstützen.
### **3. Wo kann KI in der Lieferkettenplanung den grössten Mehrwert schaffen?**
KI kann die Produktivität der Planer steigern, doch das Potenzial geht über Effizienzgewinne hinaus. Ein grösserer Mehrwert kann dadurch entstehen, dass Planungsentscheidungen verbessert und Zielkonflikte zwischen Lieferbereitschaft, Kosten und eingesetztem Kapital besser abgewogen werden. Entscheidend ist, bei Unternehmensentscheidungen mit grossem wirtschaftlichem Einfluss anzusetzen, statt nach Einsatzmöglichkeiten für KI zu suchen.
### **4. Warum sind Daten für KI in der Lieferkettenplanung wichtig?**
KI braucht mehr als den Zugang zu Daten. Sie benötigt auch den betrieblichen Kontext hinter diesen Daten, einschliesslich der Definitionen von Beständen, Kapazitäten, Lieferbereitschaft, Kundenprioritäten und Entscheidungsregeln. Wird dieses Wissen durch Planungsdatenmodelle, semantische Ebenen und dokumentierte Entscheidungslogik ausdrücklich festgehalten, können KI-Anwendungen relevantere und nützlichere Ergebnisse liefern.
### **5. Wie sollten Unternehmen den Einstieg in KI für die Lieferkettenplanung angehen?**
Ermitteln Sie zunächst, wo in Ihren heutigen Planungsprozessen wirtschaftliches Potenzial verloren geht und welche Entscheidungen nicht ausreichend unterstützt werden. Räumen Sie den Problemen mit dem grössten möglichen Einfluss auf das Unternehmensergebnis Vorrang ein, bevor Sie mögliche KI-Lösungen prüfen. Durch die schnelle Entwicklung von Prototypen lässt sich anschliessend feststellen, ob eine Anwendung das Problem löst, von den Nutzern angenommen wird und den angestrebten wirtschaftlichen Nutzen liefert, bevor die Umsetzung beginnt.
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