Branche: Maschinenbau
Linienfunktion: General Management (COO)
Themen: Supply Chain, KI, Lieferkettengesetz
Umsatz: 200 Mio. Euro
Mitarbeiter: 1.500
EINFÜHRUNG:
Bei vielen Mandaten ist die Supply Chain ein großes Thema, da sie unmittelbar die Liquidität, die Lieferfähigkeit und die Kundenzufriedenheit beeinflusst. Bei vielen Unternehmen ist die Supply Chain in Schieflage, was die Existenz des Unternehmens gefährdet. Die Verfügbarkeit von Produkten ist ein komplexes Zusammenspiel zwischen Planung und Dispo, dem Austausch mit Vertrieb und Produktmanagement, dem Einkauf und der Produktion. Die immer komplexere geopolitische Lage führt zu Engpässen bei Magneten, Chips, seltenen Erden usw. Unterstützung durch (KI-) Software wird immer wichtiger, um adäquat agieren zu können. Einen Teil der in diesem Case beschriebenen Software habe ich eingeführt und war überrascht, wie gut sie funktioniert: Wenn Sie detaillierte Informationen über meine Erfahrungen und die jeweiligen Anbieter möchten, dann sprechen Sie mich bitte an.
Anwendungsbranchen: Industrielle Fertigung mit globalen, mehrstufigen Lieferketten – insbesondere Automobilzulieferung, Elektronikfertigung und Maschinenbau.
Fokus: Einsatz KI-gestützter Supply-Chain-Software für geopolitisches Risikomanagement, Lieferkettengesetz, Material-Compliance, (strategischer) Einkauf – einschließlich globaler Lieferantenverhandlungen und Bestellmengenoptimierung – sowie die automatisierte Suche nach alternativen Lieferanten bei Lieferverzug oder Qualitätsmängeln und die Kalkulation der Produktkosten.
Themen: Geopolitisches Risikomanagement, KI-gestütztes Supply-Chain-Monitoring, Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) und EU-Lieferkettenrichtlinie (CSDDD) nach Omnibus I, Material Compliance (REACH, RoHS, PFAS, Konfliktmineralien, EUDR), KI-gestützte Lieferantenverhandlungen, Bestandsoptimierung und Bestellmengenplanung, automatisierte Identifikation alternativer Lieferanten, Sanktions- und Exportkontroll-Screening, Stammdatenqualität.
Marktkontext: Der Global Supply Chain Pressure Index der Federal Reserve Bank of New York stieg im April 2026 auf 1,82 Punkte – den höchsten Stand seit Juli 2022; die Logistikkosten US-amerikanischer Unternehmen erreichten rund 2,58 Billionen US-Dollar bzw. 8,8 % des nationalen BIP.
Datenbasis: öffentlich zugängliche Studien und Marktbeobachtungen, u. a. von McKinsey, BCG, Gartner und der Hackett Group, sowie Fachartikel, Praxiserfahrung und Anbieterinformationen (Stand: August 2026).
Globale Lieferketten stabilisieren sich 2026 nicht, sondern fragmentieren weiter. Laut dem McKinsey Global Supply Chain Index hat sich die Häufigkeit von Lieferkettenstörungen seit 2019 verdreifacht. In der McKinsey Supply Chain Risk Pulse 2025-Befragung globaler Supply-Chain-Führungskräfte berichten 82 % von einer direkten Betroffenheit durch neue Zölle und höhere Transportkosten – und 9 von 10 berichten von wesentlichen Lieferkettenstörungen im Vorjahr. 73 % der befragten Führungskräfte erwarten zudem, bis Ende 2026 ihre Zollabsorptionsgrenze zu erreichen – den Punkt, an dem Kosten nicht mehr aufgefangen, sondern weitergegeben werden müssen.
Nach Einschätzung des Sphera-Experten Steffen Schulze Selting hängt allein das Taiwan-Risiko wie ein Damoklesschwert über der Chipindustrie sowie die Kapazitätsverringerung bei den Speicherchips als Folge des KI-Hypes; gleichzeitig zwingen Zollstreitigkeiten Unternehmen zur Diversifizierung ihrer Lieferwege. Ein strukturelles Problem bleibt dabei die fehlende Transparenz auf Tier-2- und Tier-3-Ebene: Nach McKinsey-Daten reicht das Risikobewusstsein der meisten Unternehmen nur bis zur ersten Lieferstufe, während kritische Elektronik- und Halbleiterkomponenten häufig von wenigen Sublieferanten in Risikoregionen bezogen werden.
Auch regulatorisch bleibt die Lage in Bewegung: Das deutsche Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) gilt seit 2023 für Unternehmen mit mindestens 1.000 Beschäftigten; das BAFA prüft die eingereichten Berichte erstmals formell zum Stichtag 1. Januar 2026. Auf EU-Ebene hat der Rat am 24. Februar 2026 der Omnibus-I-Änderungsrichtlinie zugestimmt: Die CSDDD-Schwellenwerte wurden für Unternehmen mit mehr als 5.000 Beschäftigten und über 1,5 Mrd. Euro-Umsatz angehoben, die gestaffelten Anwendungswellen entfielen zugunsten eines einheitlichen Starts ab dem 26. Juli 2029. Deutschland plant, das LkSG bis zum 26. Juli 2028 durch ein neues Gesetz über die internationale Unternehmensverantwortung abzulösen – die Sorgfaltspflichten selbst bleiben in der Übergangsphase bestehen. Obwohl kleinere Unternehmen nicht mehr gesetzlich verpflichtet sind, erwarten Kunden und Banken eindeutige Nachweise dafür, dass die Gesetzgebung eingehalten wird, sowie eine zügige Bereitstellung der von ihnen benötigten Zertifikate.
Bei der Material Compliance, die ein Teil des Lieferkettengesetzes ist, verschärft sich die Lage eher, als dass sie sich entspannt: Zum 1. Juli 2026 tritt das RoHS-Pack 22 in Kraft, wodurch etablierte Bleiausnahme-Referenzen wie 6(a) oder 6(b) ihre Gültigkeit verlieren und Lieferanten auf neue Unterreferenzen umstellen müssen. REACH-, RoHS- und Konfliktmineralien-Daten werden vielerorts weiterhin über unstrukturierte E-Mail-Anfragen mit Rücklaufquoten von nur 20 bis 30 Prozent erhoben, während Lieferantenstammdaten, Zertifikate und Risikobewertungen laut Anbieteranalysen häufig verstreut in ERP-Systemen, lokalen Ordnern und Excel-Tabellen liegen – eine Fragmentierung, die sowohl Compliance-Nachweise als auch schnelles Handeln bei Lieferverzug oder Qualitätsmängeln erschwert.
Bei Material Compliance ist zudem die Mitarbeit von Entwicklung und Einkauf erforderlich: Die Entwicklung definiert die technischen Spezifikationen, der Einkauf sucht passende Teile bei Lieferanten, der Zertifizierungsmanager berät, welche Dokumente beim Lieferanten angefordert werden müssen – und prüft regelmäßig, ob die erforderlichen Nachweise im System hinterlegt sind. Nur mit Informationen aus der Entwicklung lassen sich die richtigen Dokumente anfordern: Das gilt gleichermaßen für die Exportkontrolle, etwa beim Nachweis von Dual-Use-Gütern, die sowohl zivil als auch militärisch nutzbar sind. Aufgrund der aktuellen geopolitischen Lage prüfen Behörden diese Nachweise verstärkt; auch China und Indien implementieren derzeit ähnliche Gesetzgebung wie das deutsche Lieferkettengesetz, wobei die Prüfung jeweils durch eine lokale Instanz erfolgen muss.
Bestellmengenplanung als unterschätzter Hebel: Die Bestimmung der richtigen Bestellmenge ist komplex. Ohne fundiertes Sales & Operations Planning (S&OP), in das auch Vertrieb und Product Management eingebunden sind, führt dies in der Praxis regelmäßig zu deutlich zu hohen oder zu niedrigen Lagerbeständen. Idealerweise erarbeitet ein Team aus Planung/Disposition, Einkauf, Vertrieb und Product Management gemeinsam eine Verkaufsprognose. Gute Lieferantenverträge – mit Vereinbarungen zur Lagerhaltung beim Lieferanten, einer Abnahmeverpflichtung seitens des Kunden und einem kleinen Sicherheitsbestand im eigenen Haus – helfen erfahrungsgemäß, Produktionsengpässe zu vermeiden, ohne dass ungenutztes Material entsorgt werden muss. Ergänzend sollten im ERP-System regelmäßig automatisierte ABC/XYZ-Auswertungen durchgeführt werden, damit Disposition und Planung die benötigten Mengen je Artikel feiner justieren können. Konsequent umgesetzt, lässt sich auf diesem Weg spürbar Kapital einsparen – vorausgesetzt, die Prozesse werden schrittweise KI-gestützt automatisiert, da sie sonst erheblichen manuellen Aufwand erfordern. Grundvoraussetzung dafür bleibt die Vollständigkeit und Qualität der ERP-Daten; für die entsprechende Datenbereinigung kann KI einen wesentlichen Beitrag leisten.
AUFGABEN
- Aufbau KI-gestützter Frühwarnsysteme für geopolitische, wetterbedingte und finanzielle Lieferantenrisiken bis auf Tier-2-/Tier-3-Ebene
- Umstellung der LkSG-Prozesse auf die risikobasierte CSDDD-Logik nach Omnibus-I-Änderungsrichtlinie sowie Beobachtung der nationalen Umsetzung durch das geplante Gesetz über die internationale Unternehmensverantwortung
- Automatisierung der Material Compliance (REACH, RoHS inkl. Pack 22, PFAS, Konfliktmineralien/CMRT, EUDR) auf Stücklistenebene
- Einführung von KI-gestützten Marktdaten- und Preisbenchmarks sowie ggf. automatisierter Verhandlungsunterstützung für den Long-Tail-Einkauf, einschließlich Konsolidierung des Einkaufsportfolios mit weniger Lieferanten
- Aufbau eines Prozesses zur KI-gestützten Identifikation und Vorqualifizierung alternativer Lieferanten bei Lieferverzug oder Qualitätsmängeln
- Konsolidierung fragmentierter Lieferantendaten aus ERP, E-Mail-Postfächern und Excel in einer zentralen, KI-fähigen Datenbasis
- Funktionsübergreifende Bewertung von KI-Tools (Einkauf, Qualität, Compliance, IT) nach Datenbasis, Automatisierungsgrad und Integrationsfähigkeit
- Optimierung der Bestellmengenplanung durch abteilungsübergreifendes Sales & Operations Planning sowie regelmäßige, automatisierte ABC/XYZ-Auswertungen im ERP-System zur präziseren Steuerung von Disposition und Sicherheitsbeständen
- Nutzung von KI-Systemen zur Kalkulation der Produktkosten und zum Vorschlagen von alternativen bzw. neuen Lieferanten, einschließlich der Abwägung zwischen einem günstigeren und einem Premium-Teil anhand von Kriterien wie Lebensdauer, Serviceeinsätzen usw.
- Priorisierung nach Wirkungs-Eignung und Sicherstellung einer sauberen ERP-Datenbasis als Grundvoraussetzung – da KI ohne belastbare, korrekte Daten nicht arbeiten kann.
LÖSUNGSANSÄTZE
1. Geopolitisches Risikomanagement und Frühwarnsystem: KI-gestützte Plattformen werten Nachrichten-, Hafen-, Fracht- und Bonitätsdaten sowie Sanktionslisten in Echtzeit aus, klassifizieren geopolitische, wetterbedingte und marktbedingte Störungen nach ihrer Wirkung und ermöglichen die Szenarioplanung für Zoll- und Netzwerkentscheidungen, bevor Kapital gebunden wird – ergänzt durch eine mehrstufige Lieferantenanalyse bis in tiefere Lieferebenen (jenova.ai).
2. LkSG-/CSDDD-Compliance-Automatisierung: KI-Agenten übernehmen die Lieferantenprüfung automatisiert auf Basis interner Datenbanken, Sanktionslisten, Handelsregister, Nachrichtenquellen und ESG-Indikatoren, überwachen bestehende Lieferanten laufend und erstellen die vom LkSG geforderte Dokumentation – Risikoanalysen, Präventionsmaßnahmen und Sorgfaltspflicht-Nachweise – auf Knopfdruck. Das schafft die Grundlage, um die risikobasierte, auf große Unternehmen fokussierte CSDDD-Logik gemäß der Omnibus-I-Änderungsrichtlinie abzubilden, ohne die bestehenden LkSG-Prozesse zu verwerfen.
3. Material Compliance: Spezialisierte Plattformen prüfen Stücklisten automatisiert gegen REACH-, RoHS-, PFAS- und Konfliktmineralien-Vorgaben. Anbieter werben mit 80–85 % Automatisierungsgrad und autonomen Lieferanten-Outreach-Kampagnen – deutlich mehr als die 40–60 % bei klassischen Compliance-Tools. Vernetzte Plattformen bieten vergleichbare Möglichkeiten.
Durch gemeinsam genutzte Lieferantenfragebögen werden Rücklaufquoten von über 80 % erzielt, statt der sonst üblichen 20–30 % bei individueller E-Mail-Ansprache. Die Systeme senden zudem automatisch Erinnerungen bei unvollständigen Fragebögen oder fehlenden Dokumenten und bereiten Informationen für einen ESG-Bericht vor – vorausgesetzt, dass im ERP-System ausreichend zuverlässige Daten vorliegen. In der Regel ist ein einmaliger Initialaufwand nötig, um diese Datenbasis aufzubauen; die Ergebnisse sollten auch für Wirtschaftsprüfer und Banken geeignet sein. Fälligkeitsdaten von Zertifikaten werden geprüft und bei Bedarf automatisch beim Lieferanten erneut angefordert. Je nach Unternehmensgröße sparen solche Systeme die Kapazität von bis zu drei Vollzeitstellen ein, während die Compliance-Anforderungen überwiegend erfüllt werden – es entsteht ein Single Source of Truth for Compliance, wodurch Excel-Listen entfallen können. Automotive-spezialisierte Lösungen wie iPoint bieten zudem eine native IMDS-Integration für die Fahrzeugindustrie; inzwischen bieten die oben genannten Plattformen vergleichbare Funktionen.
4. KI-gestützte Lieferantenverhandlungen und Marktdaten: Generative KI ermöglicht sogenannte autonome Verhandlungen, insbesondere im Long-Tail-Spend mit vielen kleinen Lieferanten, bei denen Einkäufern bislang die Ressourcen für individuelle Preisverhandlungen fehlten. Für Direktmaterial verbinden Plattformen Entwicklung, Einkauf und Lieferanten auf einer Datenbasis, werten kumulierte Stücklistenkosten aus und simulieren Beschaffungsszenarien mit Empfehlungen auf Basis von KI-gestützten Lieferantendatenbanken, Markttrends, historischen Daten und ESG-Berichten. SAP bietet mit Ariba eine vergleichbare, aber weniger komfortable Lösung; die KI-Integration ist dort noch im Aufbau.
5. Alternative Lieferanten bei Störungen: KI-Systeme liefern fortlaufend aktualisierte Datenanalysen und präventive Risikoeinschätzungen statt der klassischen, rückblickenden Lieferantenbewertung. Auf dieser Basis erstellen sie automatisiert Shortlists und gewichten Alternativen anhand von Kriterien wie Preis, Innovationsfähigkeit und ESG-Konformität (Beschaffung aktuell). Voraussetzung ist, dass Fachabteilungen, Qualitätsmanagement, Compliance und IT die Auswahlkriterien gemeinsam definieren, damit Vorschläge bei Lieferverzug oder Qualitätsmängeln tatsächlich umgesetzt werden können.
6. Datengrundlage und Integration: Viele Einkaufsorganisationen kämpfen mit über ERP, E-Mail und Excel verstreuten Lieferanteninformationen. Eine zentrale digitale Lieferantenakte als „Single Source of Truth" verhindert, dass Zertifikate unbemerkt ablaufen oder Risikobewertungen veralten, und bildet die Datengrundlage für alle nachgelagerten KI-Anwendungen).
7. Bestellmengenplanung und automatisierte ABC/XYZ-Analyse: Ein abteilungsübergreifendes S&OP-Team aus Disposition, Einkauf, Vertrieb und Product Management erarbeitet die Verkaufsprognose gemeinsam, statt sie isoliert im Einkauf zu erstellen. Ergänzend liefern die regelmäßigen, im ERP automatisierten ABC/XYZ-Analysen eine feinere Klassifizierung nach Wertanteil und Verbrauchsregelmäßigkeit, sodass Bestellmengen und Sicherheitsbestände je Artikelklasse gezielt gesteuert werden können. In Kombination mit Lieferantenverträgen, die Lagerhaltung und Abnahmeverpflichtungen bei Lieferanten regeln, lassen sich Produktionsengpässe und Kapitalbindung durch Überbestände gleichermaßen reduzieren. Die Automatisierung dieser Prozesse mittels KI ist entscheidend, um den sonst hohen manuellen Pflegeaufwand zu vermeiden.
8. KI-gestützte Produktkalkulation: Über die reine Lieferantensuche hinaus können die genannten KI-Systeme auch Produktkostenkalkulationen durchführen und dabei u.a. bewerten, ob ein Premiumteil aufgrund einer längeren Lebensdauer, weniger Wartungsaufwand usw. gegenüber einem günstigeren Teil wirtschaftlicher ist – eine Total-Cost-of-Ownership-Betrachtung, die über den reinen Einkaufspreis hinausgeht.
9. Priorisierung nach Wirkungs-Eignung: Nicht jedes Risiko eignet sich gleichermaßen für KI-Unterstützung. Strukturelle Risiken wie Liefertreue-Trends, Qualitätsschwankungen oder Transportverzögerungen lassen sich datenbasiert gut erkennen; für andere Risikotypen fehlt oft die Datenbasis. Die BCG-Studie 2026 zur Supply-Chain-Planung stellt daher klar, dass KI allein keine Resilienz erzeugt – die wichtigste Investition vor jedem KI-Einstieg ist häufig der strukturierte Aufbau der Lieferantendatenerfassung, der Produktdaten mit allen technischen Informationen, Materialklassen usw. sowie korrekte technische Zeichnungen für die kritischsten Beschaffungsbeziehungen.
ERGEBNISSE
- Die Amortisation spezialisierter Material-Compliance-Plattformen erfolgt häufig innerhalb von rund 8 Monaten durch Effizienzgewinne im Einkauf, in der Zertifizierung und in der Entwicklung. Zusätzlich werden Risiken und Compliance-Kosten reduziert. Diese Plattformen bieten meist auch Module in derselben Software für ESG, das Lieferkettengesetz, die Kalkulation von Produktkosten, den Spend bestimmter Materialien und vieles mehr.
- Rücklaufquoten bei Lieferantenfragebögen und -Compliance-Abfragen steigen durch vernetzte Plattformen und KI-Compliance-Tools auf über 80 % gegenüber 20–30 %.
- Laut Gartner-Prognose werden bis 2028 50 % der großen Unternehmen KI-basierte Supply-Chain-Optimierung als primäre Planungsmethode nutzen – gegenüber 12 % im Jahr 2024.
- In der Hackett-Group-Studie „2026 Supply Chain Key Issues" (Befragung von über 300 internationalen Unternehmen) stieg die digitale Transformation von Platz 5 auf Platz 2 der Prioritäten, während Kosteneffizienz bereits das dritte Jahr in Folge Platz 1 belegt.
- Die Störungshäufigkeit in globalen Lieferketten hat sich laut McKinsey seit 2019 verdreifacht – ein zentraler Treiber für den Aufbau KI-gestützter Frühwarnsysteme.
- 82 % der von McKinsey befragten Supply-Chain-Führungskräfte berichten von direkter Betroffenheit durch neue Zölle, höhere Transportkosten und Verzögerungen; neun von zehn Befragten meldeten im Vorjahr wesentliche Störungen.
- Regulatorische Entlastung durch Omnibus I: CSDDD-Schwellenwert auf >5.000 Beschäftigte / >1,5 Mrd. Euro Umsatz angehoben, einheitlicher Anwendungsstart ab dem 26. Juli 2029 statt gestaffelter Wellen. Anzumerken ist, dass auch kleinere Unternehmen durch die Anforderungen globaler Kunden und Banken betroffen sind und diese Berichte wahrheitsgemäß erstellen und auf Anfrage umgehend zur Verfügung stellen müssen.
Offengeblieben: Laut BCG-Studie 2026 erzeugt KI allein keine Widerstandsfähigkeit in der Supply Chain eines Unternehmens, wenn die strukturierte (ERP-)Datenbasis für Transparenz bis zur Tier-2-/Tier-3-Ebene fehlt, die jedem KI-Projekt vorausgehen sollte. Nicht jeder Risikotyp eignet sich gleichermaßen gut für die Mustererkennung; für Risiken ohne belastbare Datenbasis bleibt die KI-Unterstützung begrenzt. Zudem ist die nationale Ausgestaltung des geplanten deutschen Gesetzes über die internationale Unternehmensverantwortung bis zur Umsetzungsfrist 2028 noch offen, sodass Unternehmen ihre Compliance-Prozesse in der Übergangsphase gemäß dem Lieferkettengesetz anwenden sollten.
PROFIL VON JANE ENNY VAN LAMBALGEN BEI UNITEDINTERIM– AUF DAS PROFESSIONELLE INTERIM MANAGEMENT SPEZIALISIERTE PLATTFORM FÜR DIE DACH-REGION
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