
Problemstellung
Unser Kunde ist ein weltweit führender Automobilhersteller, bekannt für sein weitverzweigtes Lieferkettennetzwerk und seinen großen Kundenstamm. Das Unternehmen stand vor der Herausforderung, plötzliche Nachfragespitzen zu bewältigen. Da die Geschäftstätigkeit über zahlreiche Vertriebszentren und Produktionslinien verteilt ist, wurde der Zugriff auf Echtzeit-Einblicke aus dem enormen Datenfluss im gesamten Unternehmen zunehmend komplex und zeitaufwändig.

Wichtigste Herausforderungen
- Fehlende Echtzeitsysteme zur Erkennung von Nachfragespitzen und Lagerengpässen.
- Ineffiziente Koordination zwischen Lagerhaltung, Logistik und Produktion.
- Engpässe in den Genehmigungsprozessen führen zu einer langsamen Reaktion auf die Bedürfnisse des Marktes.
- Fragmentierte Datenquellen verlangsamen die Entscheidungsfindung.
- Hohe Betriebskosten aufgrund mangelhafter Produktionsplanung oder kurzfristiger Expresslieferungen.

Lösungsrahmen
Die Analysen von Polestar halfen ihnen beim Aufbau eines vernetzten Systems von KI-Agenten, die jeweils unterschiedliche Bereiche der Lieferkette betreuen, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. Wir implementierten:- Orchestrator-Agent: Fungiert als zentrale Koordinatorin für große oder dringende Bestellungen.
- Inventuragent: Überprüft den Lagerbestand und schlägt die schnellste Lieferung aus den Lagern vor.
- Produktionsbeauftragter: Überprüft die Kapazität und passt bei Bedarf die Zeitpläne oder Überstunden an.
- Entscheidungsunterstützungsagenten: Bereitstellung von Erfüllungsoptionen mit Kosten- und Zeitinformationen.
Gibt es irgendwelche Herausforderungen?
Unsere Branchenexperten können Ihr Problem lösen.