Supply Chain Planung von übermorgen: KI, Data Science und praktische Umsetzung mit Heiko Ziegeler
6. Juli 2025
Heute möchte ich mit dir die Highlights aus dem Gespräch mit Heiko Ziegeler teilen – einem Praktiker, der seit gut 20 Jahren in der Planung und Beratung rund um die Lieferkette unterwegs ist. Wer regelmäßig reinhört, weiß: Mein Herz schlägt für die Steuerung der gesamten Supply Chain – noch vor Logistik, Einkauf oder Produktion. Wer wirklich etwas bewegen will, muss ganzheitlich denken. Heikos Erfahrungen aus Großkonzernen, Mittelstand und als Berater zeigen, wie vielfältig und dynamisch die Herausforderungen dabei sind – und genauso sind die Lösungen.
Technologie, KI & Data Science – Aber bitte mit Plan!
Heiko hat seinen Weg von der klassischen Prozessoptimierung hin zu Analytics und KI-Anwendung in der Lieferkette geschildert. Was ich wichtig finde: Die Reise in Richtung KI startet nicht mit Buzzwords, sondern mit der Bereitschaft zum Lernen, Ausprobieren und – ja, auch zum Scheitern. Heiko lebt „Learning by Doing“. Er hält nichts vom Hype, sondern schaut, wie KI praktisch hilft: Muss ich für jede Aufgabe ein neuronales Netz bemühen, oder reicht manchmal gesunder Menschenverstand und ein einfaches statistisches Modell?
Hier muss ich betonen (und Heiko sieht das genauso): Nicht jede Herausforderung erfordert gleich die volle KI-Keule. Manchmal liegt das größte Potenzial schon in einfacher Automatisierung, besseren Stammdaten oder strukturiertem Forecasting – und die Tools dafür sind längst keine Exklusivprodukte der Big Player mehr, wie unser beider Praxis zeigt.
Was KI konkret bringen kann – und was nicht
Prognosen (Demand Planning) sind zweifellos ein Klassiker für Machine Learning und KI. Aber eben nur dann, wenn Daten und Prozesse stimmen. Und viel zu oft fehlt die solide Grundlage im Mittelstand, um überhaupt starten zu können. Wer noch ganz am Anfang steht, sollte weniger von KI träumen und stattdessen erst einmal für sinnvolle Datenstrukturen sorgen. Das klingt vielleicht weniger sexy, ist aber die unverzichtbare Basis. Ein spannender Ansatz: KI zur Verbesserung von Stammdaten und Datenqualität einzusetzen – Stichwort: Clusteranalysen, Mustererkennung und Anomalien identifizieren, statt ewig in Entscheidungsbäumen zu hängen.
Es geht nicht (nur) um Technologie
Ein Thema, das gerade in S&OP-Prozessen (Sales & Operations Planning) und der operativen Tagesarbeit immer aufkommt – und ich wette, du kennst es selbst: Wer übernimmt Verantwortung für die Planung? Wer darf entscheiden, wenn KI oder Systeme Vorschläge machen? Die beste Technologie hilft nichts, wenn keiner Verantwortung übernimmt, Prozesse nicht zu Ende gedacht werden oder Top-Down-Zuständigkeiten unklar sind.
Supply Chain kann Wettbewerbsfaktor sein – wenn man’s richtig anpackt
Das Fazit unseres Austauschs: Wer heute nicht in Digitalisierung, Planung, transparente Schnittstellen und die Weiterbildung seiner Leute investiert, verliert. Nicht nur, weil „die anderen“ KI einführen, sondern weil professionelle, robuste Planung in der Supply Chain der entscheidende Wettbewerbsvorteil der Zukunft ist – gerade für den Mittelstand! Es geht um das richtige Mindset: Mut zum Experiment, zum kleineren, dafür schnellen Piloten, der Chancen offenbart, bevor du dich in einem Monsterprojekt verlierst.
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Chapter:
00:00 Intro Heiko Ziegeler & Supply-Chain-Optimierung durch KI-Einsatz
09:50 Supply Chain als Wettbewerbsvorteil
11:12 Supply Chain Management für KMUs
18:05 KI zur Stammdatenbereinigung einsetzen
25:25 Prozessoptimierung und Digitalisierung im Fokus
29:16 Organisationsstruktur für Technologieentscheidungen
32:44 Zukunft der Entscheidungsintelligenz und Automatisierung
37:48 Supply Chainer werden zu Data Scientists
43:30 „Schnelles Scheitern für nachhaltigen Erfolg“
50:08 KI-Optimierung für Tendergeschäft
58:42 Supply Chain Integration & KI-Agenten
01:02:26 KI-Agenten optimieren S&OP-Meetings