Das SCOR-Modell, entwickelt und kontinuierlich weiterentwickelt von ASCM, ist ein bewährtes Rahmenwerk zur Analyse, zum Benchmarking und zur Optimierung von Lieferketten. Es unterteilt die Wertschöpfungskette in standardisierte Prozesse – Orchestrieren, Planen, Bestellen, Beschaffen, Transformieren, Liefern und Rückführen – und ergänzt diese um Leistungskennzahlen, Best Practices sowie notwendige Kompetenzen in den Bereichen Technologie, Organisation und Personal.
Doch was wäre, wenn man diesem Framework zusätzlich vorausschauende Intelligenz, Echtzeitreaktion und Mustererkennung hinzufügt? Hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Sie automatisiert nicht nur – sie lernt, analysiert und optimiert.
KI als Enabler im SCOR-Modell
Das SCOR-Modell erkennt neue Technologien ausdrücklich als Orchestrierungsfaktor an, insbesondere in der Dimension OE4: Daten, Informationen und Technologie. Künstliche Intelligenz kann hier eine zentrale Rolle einnehmen – etwa in folgenden Bereichen:
- OE4.2 – Technologische Lösungsalternativen identifizieren
In dieser Phase werden KI-gestützte Werkzeuge wie Prognosemodelle auf Basis von Machine Learning oder digitale Zwillinge als potenzielle Lösungen evaluiert. - OE4.6 – Technologielösungen pilotieren und implementieren
KI-Modelle können testweise eingesetzt werden, etwa zur Vorhersage von Lieferverzögerungen oder zur Optimierung von Lagerbeständen. Gelungene Pilotierungen führen zur breiten Anwendung im Tagesgeschäft. - OE4.8 – Datenintegrität und -verantwortung steuern
Saubere Daten sind essenziell für jede KI-Anwendung. Gleichzeitig kann KI auch dabei helfen, Datenqualität zu verbessern, beispielsweise durch die automatische Erkennung von Anomalien oder Dubletten.
Auch in der Dimension OE3 – Leistung und kontinuierliche Verbesserung – kann KI einen Mehrwert schaffen, etwa durch die Analyse großer Datenmengen, die Identifikation von Lücken sowie die Ableitung gezielter Verbesserungsmaßnahmen.
Praxisbeispiel: KI in SCOR-basierten Transformationsprojekten
Ein fiktives, aber realistisches Beispiel liefert die Fallstudie von Sample, Inc. aus dem APICS CTSC-Programm. Das Unternehmen nutzt SCOR als methodischen Rahmen und ergänzt diesen gezielt durch KI-gestützte Lösungen:
- Im Bereich "PLAN" erhöht KI die Prognosegenauigkeit auf über 90 Prozent und reduziert dadurch Fehlmengen und Überproduktion.
- In den Prozessen "ORDER" und "DELIVER" empfehlen KI-Modelle auf Basis von Echtzeitdaten den optimalen Spediteur.
- Während der Umsetzung einer Transformation analysiert KI das Nutzungsverhalten von Mitarbeitenden, um den Change-Management-Prozess gezielt zu steuern.
Digital Control Towers – SCOR und KI im Zusammenspiel
Ein zunehmend genutztes Konzept ist der Supply Chain Control Tower. Integriert man dieses mit SCOR, entsteht ein leistungsstarkes Steuerungsinstrument: Prozesse werden transparent, Daten in Echtzeit verfügbar und Entscheidungen durch KI unterstützt. So lassen sich etwa potenzielle Störungen frühzeitig erkennen und Gegenmaßnahmen simulieren.
Fazit: SCOR und KI – eine zukunftsfähige Kombination
KI ersetzt das SCOR-Modell nicht – sie ergänzt es sinnvoll. SCOR liefert die Struktur, gemeinsame Begriffe und Vergleichsmaßstäbe. KI bringt Geschwindigkeit, Intelligenz und Anpassungsfähigkeit in dynamischen Märkten.
Die zentrale Frage lautet daher: Sind Ihre Prozesse, Daten und Teams bereit für die nächste Stufe?
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