Die Künstliche Intelligenz unterstützt Unternehmen dabei, die gestiegenen Anforderungen der CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) zu einer Nachhaltigkeitsberichterstattung effizient zu bewältigen und gleichzeitig die Lieferketten zu optimieren.

KI als Schlüssel zur CSRD und KI-gestützte automatisierte Datenerfassung und -analyse

KI-Systeme verarbeiten große Datenmengen effizient und identifizieren relevante Informationen für die CSRD-konforme Berichterstattung. Mithilfe von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung werden
Berichte automatisiert erstellt, die den CSRD-Standards entsprechen.

Ein Beispiel: Ein Automobilhersteller nutzt KI, um Daten aus verschiedenen Abteilungen wie Einkauf, Produktion und Logistik zu analysieren. Das System erkennt automatisch relevante Informationen zu Treibhausgas-Emissionen, Arbeitsbedingungen und Lieferantenmanagement und erstellt daraus einen CSRD-konformen Nachhaltigkeitsbericht.

Unterstützung bei der Einhaltung von Compliance-Anforderungen

KI-gestützte Tools überwachen die Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften, wie der CSRD, und generieren automatisch Berichte, die die Compliance dokumentieren.

Ein Beispiel: Ein Chemieunternehmen setzt eine KI-basierte Compliance-Software ein, die kontinuierlich Daten aus verschiedenen Quellen wie ERP-Systemen, Sensoren und Lieferantendatenbanken überwacht. Bei Abweichungen von definierten Schwellenwerten oder Verstößen gegen relevante Vorschriften wie REACH oder GHS erstellt die Software automatisch Berichte und sendet Warnmeldungen an die zuständigen Mitarbeiter. Durch die lückenlose Dokumentation der Compliance-Aktivitäten kann das Unternehmen jederzeit seine Einhaltung der CSRD und anderer Vorschriften nachweisen.

Risikomanagement und Entscheidungsfindung

KI analysiert große Datenmengen, um wertvolle Erkenntnisse zu Risiken und Chancen zu liefern, die bei strategischen Entscheidungen zur CSRD-xAnpassung unterstützen.

Ein Beispiel: Ein Lebensmittelhersteller nutzt KI, um Daten zu Rohstoffpreisen, Wetterbedingungen und politischen Entwicklungen in den Anbauländern seiner Zutaten zu analysieren. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen zu potenziellen Versorgungsrisiken und Chancen für nachhaltigere Beschaffungsstrategien trifft das Management fundierte Entscheidungen über die Anpassung seiner Lieferketten und Berichterstattung an die CSRD-Anforderungen.

KI optimiert das Lieferkettenmanagement - Nachfrageprognose und Kapazitätsplanung

KI erstellt präzise Nachfrageprognosen, die eine effizientere Produktions- und Lagerhaltungsplanung ermöglichen und so Kosten senken.

Ein Beispiel: Ein Einzelhändler für Outdoorbekleidung verwendet KI, um anhand von historischen Verkaufsdaten, Wettervorhersagen und Trends in sozialen Medien die Nachfrage nach verschiedenen Produktkategorien für die kommende Saison vorherzusagen. Durch die Integration dieser präzisen Prognosen in die Produktionsplanung und Bestellmengenoptimierung kann das Unternehmen die Überbestände vermeiden, die Lagerhaltungskosten reduzieren und die Verfügbarkeit von Produkten verbessern.

Optimierung der Lieferkette

Durch Automatisierung und Optimierung von Prozessen wie Lagerhaltung und Transport trägt KI zu Effizienz-
steigerungen bei und erhöht die Transparenz in der Lieferkette durch Datenintegration.

Konkrete Anwendungen von KI im Lieferkettenmanagement

Nachfrageprognose:

Ein Einzelhändler nutzt KI zur Vorhersage der Nachfrage nach Winterjacken basierend auf historischen Verkaufsdaten, Wetterdaten und Social-Media-Trends.

Risikomanagement:

Ein Automobilhersteller verwendet KI, um potenzielle Lieferengpässe bei wichtigen Komponenten
zu identifizieren.

Transport- und Routenoptimierung: Ein Logistikunternehmen setzt KI ein, um die effizientesten Routen für seine Lieferfahrzeuge zu berechnen.

Lagerverwaltung / Automatisierung:

Ein Pharmaunternehmen nutzt KI-gesteuerte Roboter für die präzise Kommissionierung und Verpackung
von Medikamenten.

Lieferantenmanagement / Beschaffung:

Ein Einzelhändler bewertet die Leistung seiner Lieferanten mittels KI, um die besten Lieferanten für jeden Auftrag auszuwählen.Verbesserung der Kundenerfahrung: Ein Online-Händler verwendet KI für personalisierte Produktempfehlungen und verbesserten Kundenservice durch Chatbots.

KI-gestützte Emissionsreduktion in der Logistik:

Ein Logistikunternehmen verwendet KI-Algorithmen, um den CO₂-Fußabdruck seiner Lieferkette zu quantifizieren und gezielt zu reduzieren.

Fazit

Der Einsatz von KI im Lieferkettenmanagement und in der Nachhaltigkeitsberichterstattung bietet Unternehmen Chancen, den steigenden Anforderungen der CSRD gerecht zu werden. KI erleichtert die Erstellung standard-konformer CSRD-Berichte und optimiert das Lieferkettenmanagement durch verbesserte Nachfrageprognosen, proaktive Störungsminimierung, Transportroutenoptimierung, Lagerautomatisierung und intelligentes Lieferantenmanagement. Dies steigert Effizienz und Kostenersparnis und erhöht die Transparenz innerhalb der Lieferkette.

Handlungsempfehlung

Unternehmen sollten relevante Anwendungsfälle (sogenannte Use Cases) identifizieren, in denen die KI den
größten Mehrwert bietet. Nach einer Analyse der Prozesse ist es ratsam, ein KI-Projektteam zu bilden, das in Zusammenarbeit mit KI-Anbietern passende Lösungen evaluiert, neue Strategien entwickelt und durch Pilotprojekte die Integration der Anwendungen sicherstellt.

Das Ziel ist immer nachhaltige Verbesserungen und langfristige Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Nur so ist KI positiv wirksam für uns alle.