July 22, 2024

Minuten Lesezeit

1. CO2-Reduzierung

Routenoptimierung (AI): Durch den Einsatz von KI zur Optimierung von Transportwegen können Unternehmen CO2-Emissionen erheblich reduzieren. AI-gestützte Systeme analysieren Daten in Echtzeit und optimieren so die Routenplanung, um unnötige Kilometer und ineffiziente Wege zu vermeiden. Zur Motiviation: Walmart sparte ganze 94 Millionen Pfund CO₂ ein, indem das Unternehmen 30 Millionen unnötige Meilen und 110.000 ineffiziente Routen einstellte.
Artikelallokation (AI): Durch die optimale Verteilung von Produkten auf Lagerstandorte können Transportwege minimiert werden. Diese Methode senkt nicht nur die Emissionen, sondern erhöht auch die Liefergeschwindigkeit und -zuverlässigkeit.
Energieeffizienz (IoT, AI): Mithilfe von IoT und KI lassen sich die Prognosen zu Energieerzeugung und -verbrauch verbessern. Dies führt zu einer signifikanten Reduktion des Energieverbrauchs in verschiedenen Prozessen und kann dazu beitragen, erneuerbare Energien besser zu integrieren und die Stabilität des Energiesystems zu erhöhen.
Predictive Maintenance (Predictive Analytics): Betriebe können Geräteausfälle oder gar Cyberattacken auf kritische Infrastrukturen frühzeitig erkennen und so sicherstellen, dass ineffiziente Geräte frühzeitig gewartet oder ersetzt werden, was die Emissionen reduziert und die Lebensdauer der Maschinen verlängert (Aeris).

2. Abfallreduzierung

Demand Forecasting (AI): Mit KI-gesteuerten Nachfrageprognosen können Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren und Überproduktion vermeiden. Das Ergebnis: weniger Abfall und eine effizientere Nutzung von Ressourcen.
Advanced Manufacturing (3D Printing, Additive Manufacturing): Diese Technologien ermöglichen die Herstellung von Produkten in genau der benötigten Menge und Form. Materialabfälle werden so auf ein Minimum reduziert, da nur das Material verwendet wird, das tatsächlich benötigt wird.
Waste Management Analytics (Big Data): Durch die Analyse von Produktionsprozessen können Abfallquellen identifiziert werden, wodurch sich innerhalb der gesamten Wertschöpfungskette Maßnahmen zur Abfallvermeidung vornehmen lassen.

3. Ressourcenmanagement

Water Management (IoT, AI): KI kann zur Überwachung und Optimierung des Wasserverbrauchs in Produktionsprozessen eingesetzt werden. Durch den Einsatz von Sensoren und KI-Algorithmen können Unternehmen den Wasserverbrauch effizient steuern und reduzieren. Diese Technologien helfen, den Wasserverbrauch zu minimieren und die Ressourceneffizienz zu erhöhen.
Reduktion von Lebensmittelabfällen (AI): KI-Analysen helfen, Überbestände und Lebensmittelabfälle entlang der gesamten Lieferkette zu minimieren und damit die Frische der Produkte gewährleistet werden., indem sie präzise Nachfrageprognosen lieferen und den Lagerbestand in Echtzeit überwachen, datengetriebene Optimierung von Produktion und Verteilung sowie verbesserte Recyclingmethoden.

4. Transparenz und Rückverfolgbarkeit

Traceability (Blockchain): Mit Blockchain-Technologie kann jeder Schritt eines Produkts von der Rohstoffquelle bis zum Endverbraucher verfolgt werden. Dies schafft Vertrauen und ermöglicht es Unternehmen, nachhaltige Praktiken nachzuweisen.
Supplier Verification (Blockchain): Blockchain kann außerdem zur Überprüfung der Nachhaltigkeitszertifikate von Lieferanten genutzt werden, um sicherzustellen, dass die gesamte Lieferkette den gewünschten Nachhaltigkeitsstandards entspricht.

5. Nachhaltige Beschaffung

Supply Chain Visibility (Big Data): Echtzeit-Einblicke in die gesamte Lieferkette ermöglichen es Unternehmen, nachhaltige Praktiken zu überwachen und sicherzustellen. Big Data analysiert große Mengen an Informationen, um Transparenz über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg zu gewährleisten.
Predictive Analytics for Demand Planning (AI): KI-gestützte prädiktive Analysen helfen Unternehmen, die Nachfrage präziser zu prognostizieren und entsprechend zu planen. Dies reduziert die Notwendigkeit für Überbestände und mindert den Bedarf an Notfallbeschaffungen, die oft weniger nachhaltig sind.

6. Nachhaltige Bestandsverwaltung

Echtzeit-Datenanalyse (AI): KI-gestützte Systeme analysieren kontinuierlich Daten, um genaue Nachfrageprognosen zu erstellen. Diese Prognosen helfen Unternehmen, ihre Lagerbestände optimal zu verwalten und Überproduktionen zu vermeiden.
Dynamische Bestandsanpassung (AI): KI kann Bestandsniveaus dynamisch anpassen, basierend auf sich ändernden Nachfragemustern und saisonalen Schwankungen. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung von Ressourcen und reduziert Lagerkosten

‍

Fazit: Nachhaltigkeit durch Innovation unterstützen

Die Herausforderungen des Klimawandels sind und bleiben riesig. Die gute Nachricht ist aber, dass jedes Unternehmen mit den richtigen Werkzeugen und Technologien nachhaltige Veränderungen vorantreiben kann. Die Auswahl der Anwendungsfälle zeigt, dass KI, ML und andere technologische Innovationen enorme Möglichkeiten bieten, die Effizienz und Nachhaltigkeit in Lieferketten zu verbessern. Von der Reduktion von CO2-Emissionen über die Minimierung von Abfällen bis hin zur transparenten Nachverfolgung und nachhaltigen Beschaffung – die Vorteile sind vielfältig und tiefgreifend.

Unternehmen, die diese Technologien implementieren, können nicht nur ihre Umweltbilanz verbessern, sondern auch ihre Betriebskosten senken und die Effizienz steigern. Dabei gilt: Jeder Schritt zählt, ihr müsst nicht alle Herausforderungen auf einmal angehen. Wir helfen euch gern dabei, eure Nachhaltigkeitspotenziale in der Lieferkette zu identifizieren.

‍