abat zeigt KI-Use-Cases auf der LogiMAT 2026

Halle 4, Stand 4B46

Unter dem Motto „KI-Business-Szenarien mit SAP“ präsentiert abat interessierten Besuchern sein Leistungsportfolio mit praxisnahen Informationen dazu, wie SAP, digitale Supply-Chain-Strategien und intelligente Softwarelösungen zusammenspielen. Dabei stehen auch Künstliche Intelligenz, Cloud-Services und RPA-Automatisierung im Fokus, die Effizienz und Transparenz in komplexen Geschäftsprozessen schaffen.

Expert*innen der abat erwarten die Besucher der LogiMAT vom 24. bis zum 26. März in Stuttgart, um über Best-Practice-Ansätze, aktuelle Trends und konkrete Umsetzungsstrategien zu informieren, mit denen sich Prozesse in Logistik, Produktion und IT-gestütztem Servicemanagement effizienter, resilienter und innovativer gestalten lassen. Bei Live-Demonstrationen können sich Interessierte über maßgeschneiderte Lösungen für ihre individuellen Herausforderungen und die digitale Zukunft austauschen. Zum Beispiel zeigt ein Szenario aus dem Wareneingang, wie sich durch den Einsatz von KI manuelle Erfassungsprozesse reduzieren, Durchlaufzeiten verkürzen und die Datenqualität erhöhen lassen. Das Zusammenspiel zwischen KI und SAP Transportation Management zur Optimierung von Transportaufträgen bildet ein weiteres Demo-Szenario ab.

Unter anderem informiert abat auf seinem Stand auch über spezielle Use Cases, beispielsweise über eines aus der Automobilindustrie, das sich auf viele andere Branchen übertragen lässt:

Vorausschauende Erkennung von Lieferantenausfällen durch KI

Die steigende Komplexität globaler Lieferketten stellt produzierende Unternehmen vor große Herausforderungen. Besonders in der Automobilindustrie, die stark auf Just-in-Time- und Just-in-Sequence-Konzepte angewiesen ist, können selbst kleine Störungen erhebliche Folgen haben. Eng getaktete Produktionsprozesse lassen kaum Spielraum für Verzögerungen: Fällt ein Zulieferer kurzfristig aus oder liefert kritische Komponenten zu spät, drohen Produktionsstillstände, Vertragsstrafen und Imageschäden. Klassische Planungs- und Überwachungssysteme stoßen dabei zunehmend an ihre Grenzen, da sie Risiken häufig erst erkennen, wenn sich Engpässe bereits konkret abzeichnen.

KI-gestützte Prognose statt reaktivem Krisenmanagement

Vor diesem Hintergrund hat abat gemeinsam mit Volkswagen Mexiko ein KI-basiertes Prognosemodell entwickelt, das potenzielle Lieferantenausfälle frühzeitig identifiziert. Im Fokus stehen Lieferanten mit schnell drehenden, produktionskritischen Bauteilen, deren Ausfall unmittelbar zu einem Stillstand führen würde. Das Ziel der Lösung besteht darin, Risiken nicht rückblickend zu analysieren, sondern proaktiv vorherzusagen und damit rechtzeitig Gegenmaßnahmen einzuleiten.

Das Modell wertet historische und aktuelle Daten entlang der Lieferkette aus und erkennt Muster, Abweichungen sowie kritische Entwicklungen. Werden Lieferanten als potenziell risikobehaftet eingestuft, können sie frühzeitig kontaktiert und gemeinsam stabilisierende Maßnahmen umgesetzt werden. Dadurch verlagert sich der Schwerpunkt von kurzfristigem Krisenmanagement hin zu einer vorausschauenden, datenbasierten Steuerung der Lieferkette.

Messbare Ergebnisse und breites Anwendungspotenzial

Bereits nach wenigen Iterationen erzielte das Modell eine Prognosegenauigkeit von über 84 Prozent innerhalb eines Fünf-Tage-Horizonts. In der Praxis überwacht Volkswagen Mexiko aktuell rund 280 Zulieferer und kann Risiken deutlich früher adressieren als mit herkömmlichen Methoden. Unerwartete Lieferantenausfälle nehmen ab, während die Reaktionsgeschwindigkeit bei identifizierten Risiken steigt. Der Nutzen für Volkswagen Mexiko ist erheblich: Produktionsstillstände lassen sich vermeiden, Produktionspläne verlässlicher einhalten und die Zusammenarbeit mit Lieferanten transparenter gestalten. Gleichzeitig ist das Prognosemodell skalierbar und auf weitere Werke, Regionen und Branchen übertragbar.

Doch die Herausforderungen komplexer Lieferketten sind keineswegs auf die Automobilbranche beschränkt. Auch in der Luftfahrt, im Maschinen- und Anlagenbau oder in der Konsumgüterindustrie können Verzögerungen bei einzelnen Zulieferteilen erhebliche wirtschaftliche Auswirkungen haben. Überall dort, wo Produktionsprozesse stark von der termingerechten Verfügbarkeit spezifischer Komponenten abhängen, bietet der Einsatz KI-gestützter Prognosemodelle einen erheblichen Mehrwert. Durch die frühzeitige Erkennung von Risiken lassen sich Resilienz, Planungssicherheit und Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig stärken.

„Unser Use Case zeigt eindrucksvoll, wie künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, Lieferketten robuster und transparenter zu gestalten“, so René Kessler, Senior Consultant KI bei abat. „Statt auf Störungen zu reagieren, wenn sie bereits eingetreten sind, ermöglicht der datenbasierte Ansatz einen vorausschauenden Umgang mit Risiken. Für Unternehmen, die in einem volatilen Marktumfeld bestehen wollen, wird diese Form der intelligenten Lieferkettensteuerung zunehmend zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor.“