Resilienz in Beschaffung, Produktion und Logistik wird 2025 zum Wettbewerbsfaktor. Wie KI hilft, österreichische Supply Chains robust und zugleich effizient zu gestalten.
Warum Resilienz in Beschaffung & Produktion 2025 zur Chefsache wird
Ein einziger verspäteter Container kann heute eine komplette Montagelinie in Österreich lahmlegen – vom Automobilwerk in der Steiermark bis zum Logistikzentrum im Zentralraum Oberösterreich. 2020–2023 haben viele Unternehmen schmerzhaft gelernt, was es heißt, wenn Lieferketten nicht widerstandsfähig sind: Stillstände, Kurzarbeit, Strafzahlungen, unzufriedene Kund:innen.
Die Realität: Resilienz in Beschaffung und Produktion ist kein „Nice-to-have“ mehr, sondern ein Wettbewerbsfaktor – besonders in der österreichischen Logistik und in der Industrie mit hohem Automatisierungsgrad. Wer Supply Chains nur auf Effizienz trimmt, zahlt früher oder später einen hohen Preis. Wer sie resilient UND effizient gestaltet, sichert Margen, Liefertreue und Innovationsfähigkeit.
Der abgesagte Praxisworkshop von Fraunhofer IPA und IML zum Thema „Resilienz in Beschaffung & Produktion“ zeigt trotzdem sehr gut, wie ein moderner Ansatz aussieht: integrierte Sicht auf Einkauf, Supply Chain, Produktion – kombiniert mit Szenarien, Kennzahlen und klaren Maßnahmen. Genau diese Logik lässt sich mit Künstlicher Intelligenz (KI) in der österreichischen Logistik auf ein neues Niveau heben.
In diesem Beitrag aus der Reihe „KI in der österreichischen Logistik: Supply Chain Excellence“ geht es darum, wie Sie die Kernideen des Fraunhofer-Workshops praktisch übersetzen – und wie KI dabei hilft, Beschaffung und Produktion belastbar zu machen.
Was Resilienz in Beschaffung & Produktion wirklich bedeutet
Resilienz in der Supply Chain bedeutet: Ihr System bleibt lieferfähig, obwohl etwas schiefgeht. Nicht weil nichts passiert, sondern weil Sie vorbereitet sind und schnell reagieren.
Die wichtigsten Eigenschaften resilienzfähiger Supply Chains
Aus Forschung und Praxis (u.a. Fraunhofer IPA/IML) kristallisieren sich vier zentrale Eigenschaften heraus:
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Transparenz
Echtzeit-Sicht auf Bestände, Aufträge, Kapazitäten und Transportstatus – über Standorte und Partner hinweg. -
Flexibilität
Möglichst viele Handlungsoptionen: alternative Lieferanten, flexible Maschinenbelegung, variable Schichtmodelle, alternative Routen. -
Proaktivität
Frühe Erkennung von Störungen und Risiken, bevor der Kunde etwas merkt – z.B. mithilfe von KI-gestützten Prognosen. -
Robustheit
Gepufferte, aber gezielt eingesetzte Sicherheitsmechanismen: Sicherheitsbestände, redundante Kapazitäten, Backup-Transportwege.
Der Knackpunkt: Beschaffung und Produktion werden in vielen Unternehmen immer noch getrennt optimiert. Einkauf jagt Stückkosten, Produktion jagt OEE, Logistik jagt Frachtkosten. Resilienz entsteht aber nur, wenn diese Ziele abgestimmt werden.
Resilienz ist eine System-Eigenschaft – nicht die Summe optimierter Silos.
Vom Workshop zur Praxis: Resilienzszenarien systematisch durchspielen
Der Fraunhofer-Praxisworkshop arbeitet mit Resilienzszenarien: Turbulenzen identifizieren, priorisieren, analysieren, Maßnahmen ableiten. Genau diese Logik können österreichische Unternehmen intern etablieren – mit oder ohne externes Training.
Schritt 1: Turbulenzanalyse – Was kann Ihr System treffen?
Starten Sie mit einem strukturierten Brainstorming zu möglichen Störungen entlang Ihrer End-to-End-Kette:
- Lieferant in Osteuropa fällt wegen Energiepreisen aus
- Hafenstreik verzögert Seefracht um 10–14 Tage
- Extremwetter in Mitteleuropa unterbricht Bahnverbindungen
- IT-Ausfall im Lagerverwaltungssystem
- Spontane Nachfragespitze bei einem Schlüsselkunden
Praxis-Tipp für österreichische Logistik:
Beziehen Sie gezielt regionale Besonderheiten ein: Alpenübergänge, Brennerkorridor, Verfügbarkeit von LKW-Fahrer:innen in peripheren Regionen, Abhängigkeit von Nachbarländern.
Schritt 2: Priorisierung – Was ist wirklich kritisch?
Nicht jedes Risiko verdient das gleiche Maß an Aufmerksamkeit. Nutzen Sie eine einfache Matrix:
- Eintrittswahrscheinlichkeit (niedrig/mittel/hoch)
- Auswirkung auf Umsatz, EBIT, Liefertreue, Servicelevel
Konzentrieren Sie sich auf Szenarien mit hoher Auswirkung, auch wenn die Wahrscheinlichkeit „nur“ mittel ist. Genau hier liegen die berüchtigten „Black-Swan-Nahfelder“.
Schritt 3: Analyse – Eintrittsgründe und Auswirkungen
Für jedes priorisierte Szenario beantworten Sie drei Fragen:
- Was löst das Szenario aus? (z.B. politisches Risiko, Single Sourcing, IT-Monolithen)
- Welche Teile der Supply Chain sind betroffen? (Lieferantenstufe, Lager, Transporte, Produktion)
- Wie lange dauert es, bis der Kunde etwas merkt?
Diese Fragen machen deutlich, wo Frühindikatoren und Puffer sinnvoll sind – ein wichtiger Schritt, bevor KI-Modelle überhaupt sinnvoll eingesetzt werden können.
Schritt 4: Zielbild und Maßnahmen
Fraunhofer spricht von „Zielbilderarbeitung“ – gemeint ist: Wie soll Ihr System im Störfall idealerweise reagieren können? Daraus leiten Sie konkrete Maßnahmen ab, zum Beispiel:
- Zweitlieferanten in einem anderen Risikocluster aufbauen
- Sicherheitsbestände für kritische Teile differenziert erhöhen
- Produktionslinien modularisieren, um schneller umzurüsten
- Transportkorridore diversifizieren (Straße/Schiene/Kombi)
Spannend wird es, wenn Sie diese Logik mit datengetriebenen, KI-basierten Ansätzen verknüpfen.
Wie KI Resilienz in der österreichischen Logistik stärkt
KI ist kein Selbstzweck. Sie verstärkt genau die Resilienzhebel, die Sie zuvor methodisch definiert haben. Wer ohne klares Ziel „irgendwo KI einführt“, verbrennt Budget. Wer gezielt ansetzt, gewinnt Tempo und Stabilität.
1. Transparenz & Frühwarnsysteme mit KI
In vielen österreichischen Unternehmen liegen Daten verteilt in ERP, TMS, WMS, Excel und E-Mail-Postfächern. KI hilft, aus diesem Flickenteppich ein Lagebild in Echtzeit zu machen:
- Anomalieerkennung in Lieferzeiten: Modelle erkennen, wenn Lieferanten oder Relationen von ihren normalen Mustern abweichen – Stunden oder Tage bevor der Eskalations-Call käme.
- ETA-Prognosen für Transporte: KI-basierte Ankunftszeiten berücksichtigen historische Daten, Verkehr, Wetter, Zollaufkommen und saisonale Peaks.
- Bestands- und Auftragsmonitoring: Kombination von Absatzprognosen, Lieferantendaten und Produktionsplanung ergibt ein Frühwarnsystem für drohende Fehlbestände.
Gerade für österreichische Logistiknetzwerke, die stark von Transit über Deutschland, Italien, Ungarn und Tschechien abhängig sind, können solche Prognosen den Unterschied machen, ob ein Werk stillsteht – oder nicht.
2. KI-gestützte Nachfrage- und Kapazitätsprognosen
Resilienz braucht bessere Vorhersagen, nicht nur mehr Puffer:
- Absatzprognosen auf Artikelebene: Modelle nutzen historische Verkäufe, Promotionpläne, Wetterdaten und regionale Besonderheiten (z.B. Tourismusregionen in Tirol oder Salzburg).
- Kapazitätsprognosen in Produktion und Lager: KI kalkuliert, wie sich Schichtpläne, saisonale Schwankungen oder Krankenstände auf die verfügbare Kapazität auswirken.
Wer seine Nachfrage besser versteht, kann gezielt resilient planen – anstatt pauschal 20 % Sicherheitsbestand draufzulegen.
3. Routen- und Netzwerkoptimierung mit Resilienzfaktor
In der Serie „KI in der österreichischen Logistik: Supply Chain Excellence“ taucht ein Thema immer wieder auf: Routenoptimierung. Der nächste Schritt ist, Resilienz explizit in diese Optimierung einzubauen:
- Alternativrouten über verschiedene Alpenpässe oder Grenzübergänge simulieren
- Bahn, Straße und Kombiverkehre gegeneinander bewerten – nicht nur nach Kosten, sondern nach Störanfälligkeit
- LKW-Flotten so disponieren, dass bestimmte Relationen redundante Kapazitäten behalten
Moderne KI-gestützte Optimierer können Kosten, Zeit und Risiko gleichzeitig berücksichtigen. So entsteht ein Transportnetz, das nicht bei jeder Störung kollabiert.
4. KI in der Produktionsplanung: Von starr zu adaptiv
Im Fraunhofer-Workshop spielt die Produktionsplanung eine zentrale Rolle. Hier liegt ein enormes Feld für KI:
- Dynamische Reihenfolgeplanung: Algorithmen berechnen in Sekunden neue Fertigungsreihenfolgen, wenn Material fehlt oder sich Eilaufträge ankündigen.
- Simulationsgestützte Szenarioplanung: „Was passiert, wenn Lieferant X drei Tage ausfällt?“ – KI-basierte Simulationen zeigen, welche Aufträge Sie noch termingerecht liefern können.
- Matrix- oder modulare Fertigung: Gerade in österreichischen Automobilzulieferbetrieben bietet sich eine flexiblere Fertigungsarchitektur an; KI hilft, diese Komplexität im Alltag zu steuern.
Das Ergebnis ist eine adaptiv reagierende Produktion, die Engpässe abfedert, statt nur auf fixe Pläne zu vertrauen.
Konkreter Fahrplan: So bauen Sie eine resiliente, KI-gestützte Supply Chain auf
Der Weg zur resilienten Supply Chain muss nicht mit einem Großprojekt starten. Er funktioniert auch iterativ – angelehnt an die Struktur des Fraunhofer-Praxisworkshops.
Schritt 1: Governance & Rollen klären
Benennen Sie klare Verantwortliche:
- Eine:n Resilienzverantwortliche:n mit Mandat über Beschaffung, Logistik und Produktion
- Ein cross-funktionales Team aus Einkauf, Produktion, Logistik, IT und Controlling
Ohne Mandat bleibt Resilienz ein Foliensatz.
Schritt 2: Resilienzszenarien definieren und bewerten
Organisieren Sie intern einen halbtägigen Workshop nach dem Muster:
- Turbulenzen sammeln
- Risiken priorisieren
- Eintrittsgründe und Auswirkungen analysieren
- Zielbilder pro Szenario formulieren
Dokumentieren Sie die Ergebnisse in einer strukturierten Form (z.B. Risk-Board, Miro, Confluence). Diese Szenarien sind später die Trainings- und Bewertungsbasis für Ihre KI-Anwendungen.
Schritt 3: Datenbasis und Prozesse prüfen
Bevor KI ins Spiel kommt, benötigen Sie:
- Zugriff auf relevante Daten (Bestände, Lieferzeiten, Transportdaten, Produktionsdaten)
- Klar definierte Prozesse und Verantwortlichkeiten
- Erste, einfache Kennzahlen zur Resilienz (z.B. Recovery Time, Anzahl kritischer Teile, Anteil Single Sourcing)
Viele Unternehmen stellen bei diesem Schritt fest: Nicht die KI ist das Problem, sondern Datensilos und unklare Verantwortlichkeiten. Genau dort lohnt sich der erste Invest.
Schritt 4: Piloten für KI in der österreichischen Logistik starten
Wählen Sie 1–2 konkrete Use Cases mit hoher Hebelwirkung:
- ETA-Prognosen und Frühwarnsystem für verspätete Anlieferungen zu einem zentralen Werk in Österreich
- KI-gestützte Nachfrageprognose für eine definierte Produktgruppe mit saisonalen Schwankungen
- Dynamische Reihenfolgeplanung in einem Werk mit häufigen Materialengpässen
Definieren Sie klare Erfolgskriterien:
- weniger Express-Sendungen
- kürzere Reaktionszeiten bei Störungen
- geringere Bestände bei stabiler Lieferfähigkeit
Und: Starten Sie bewusst klein, aber mit dem klaren Plan, erfolgreiche Piloten später ins Netzwerk zu skalieren.
Schritt 5: Organisation befähigen
Der eigentliche Erfolgsfaktor liegt selten im Algorithmus, sondern in den Menschen:
- Schulungen für Disponent:innen, Einkäufer:innen, Produktionsplaner:innen
- klare Richtlinien: Wann dürfen/müssen KI-Empfehlungen übersteuert werden?
- Etablierung eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses für Resilienz (regelmäßige Reviews der Szenarien und Maßnahmen)
Ein Praxisworkshop wie der vom Fraunhofer IPA ist dafür ein guter Ausgangspunkt – viele Inhalte lassen sich aber auch intern nachbauen, ergänzt um Ihre spezifischen österreichischen Rahmenbedingungen.
Ausblick: Supply Chain Excellence heißt künftig auch Resilienz-Exzellenz
Wer in den nächsten Jahren in der österreichischen Logistik vorne mitspielen will, wird zwei Dinge sauber kombinieren müssen: KI-basierte Supply Chain Excellence und eine methodisch definierte Resilienzstrategie.
Die Kernbotschaft aus Forschung und Praxis ist eindeutig:
Effizienz ohne Resilienz ist ein Risiko. Resilienz ohne Daten und KI bleibt teuer.
Wenn Sie heute beginnen, Ihre Resilienzszenarien zu definieren, Datenstrukturen aufzubauen und erste KI-Piloten zu starten, sind Sie in der nächsten Krise nicht mehr Getriebene:r, sondern Gestalter:in.
Der nächste Schritt? Wählen Sie eines Ihrer kritischsten Produkte oder Werke aus und beantworten Sie mit Ihrem Team genau eine Frage: „Welche drei Störungen würden uns hier am härtesten treffen – und wie könnte KI uns helfen, sie früh zu erkennen oder besser zu bewältigen?“
Wer damit ernsthaft startet, ist dem Markt bereits einen Schritt voraus.