Daten und KI als Vorteil: Tarife in der Fertigung meistern

Der moderne Fertigungsprozess folgt einer komplexen Abfolge von Beschaffung, Produktion und Distribution. In jeder Phase können die schwankenden und unvorhersehbaren Auswirkungen von Tarifen zu Störungen führen, die die Kosten erhöhen und sich auf die Lieferkette auswirken. Doch Fertigungsunternehmen brauchen weiterhin Rohstoffe, Fabriken müssen die Waren produzieren und Flotten müssen das Endprodukt liefern, während sie gleichzeitig die Herausforderungen meistern, die durch Änderungen der Einfuhrzölle für diese Betriebe entstehen.

Unternehmen in verschiedensten Branchen reagieren auf neue Zölle, Handelskonflikte und regionale Konflikte. Das bedeutet, dass sie schnell bewerten müssen, wie sich ein neuer Tarif auf ihre Landkosten auswirkt oder wie ein geopolitisches Ereignis einen wichtigen Lieferanten in einer bestimmten Region stören könnte. Der Erfolg in diesem volatilen Umfeld hängt vom strategischen Einsatz von Daten und KI ab, um eine einheitliche Echtzeitübersicht dieser komplexen Dynamik zu erhalten. 

In einer Zeit der Handelsvolatilität und makroökonomischen Disruptionen müssen Unternehmen vorrangig Datenchaos in Klarheit verwandeln, indem sie kritische Daten verbinden und verlässliche Einblicke liefern, um die sich verändernde globale Handelslandschaft schnell und zuversichtlich zu bewältigen.

Nutzung von Daten für eine proaktive Zollsenkung

Rohstoffe für Hersteller, wie Stahl, Aluminium und Seltene Erden, verzeichnen aufgrund von Zollerhöhungen erhebliche Preissteigerungen. Eine starke Abhängigkeit von Importen kritischer Komponenten wie Autoteilen oder pharmazeutischen Wirkstoffen (APIs) führt zu tiefgreifenden Schwachstellen in grenzüberschreitenden Lieferketten, die manchmal zu kumulativen Zöllen führen. Ohne eine ganzheitliche Betrachtung dieser komplexen Daten werden Fertigungsunternehmen mit langsamen, fehleranfälligen und reaktiven Reaktionen zu kämpfen haben. Der Mangel an End-to-End-Transparenz war schon lange ein Problem, doch jetzt ist es eine kritische Schwachstelle.

Um diese Komplexität zu bekämpfen, müssen Fertigungsunternehmen eine solide Datengrundlage schaffen. Dazu gehört die Integration von Daten aus dem gesamten Unternehmen. Mit Snowflake können interne Daten – ERP-, Lager-, Transport- und Fertigungssysteme – und externe Datenfeeds wie Tarifaktualisierungen, Wirtschaftsindikatoren und geopolitische Nachrichten (von denen viele im Snowflake Marketplace verfügbar sind) einfach vereinheitlicht werden. So werden Datensilos für eine Single Source of Truth und eine End-to-End-Lieferkettentransparenz aufgebrochen, von der Rohstoffherkunft bis zur endgültigen Lieferung. 

Mithilfe von prädiktiver Analytik, die mit der Snowflake AI Data Cloud ermöglicht wird, können Unternehmen nicht mehr nur historische Berichte erstellen, sondern auch Szenariomodelle erstellen, bei denen das Was-wäre-wenn-Modell zum Einsatz kommt. Fertigungsunternehmen können die nativen Funktionen von Snowpark für maschinelles Lernen nutzen, um die Auswirkungen potenzieller Zollerhöhungen auf bestimmte Komponenten, Rohstoffe und Fertigwaren zu simulieren. Dies ermöglicht präzisere CoGS-Berechnungen, indem Produkte oder Materialien identifiziert werden, die besonders gefährdet sind, und untersucht wird, wie sich verschiedene Tarife auf Rentabilität und Cashflow auswirken können. Die Analyse der Stücklistenkosten mit integrierten Tarifdaten hilft beispielsweise, die Inflation der Inputkosten besser zu verstehen.

Nutzung von KI für die Resilienz und Optimierung von Lieferketten

Mit einer starken Datengrundlage können Fertigungsunternehmen die Leistungsfähigkeit von KI nicht nur nutzen, um auf Zölle zu reagieren, sondern sie auch antizipieren und sich an diese anpassen. KI kann zur Optimierung der Lieferketten beitragen, indem sie riesige Datasets analysiert, um beispielsweise alternative Lieferanten in niedrigeren Tarifregionen zu identifizieren oder Optionen für das Reshoring oder das Nearshoring der Produktion zu bewerten. Mit Warnungen vor Lieferantenrisiken, Richtlinienänderungen oder Handelsstörungen können Unternehmen Verzögerungen bei Zoll- und Compliance-Vorschriften erheblich reduzieren. 

Fertigungsunternehmen auf der ganzen Welt nutzen Snowflakes KI-gestützte Analytik, um ihre Beschaffungs- und Lieferketten aktiv umzugestalten. Beispielsweise können Partnerlösungen wie 1Exiger Lieferketten abbilden sowie Lieferanten und Abhängigkeiten mit hohem Risiko identifizieren, die Tarifbelastungmodellieren, alternative Lieferanten finden und die Handelsunsicherheit proaktiv managen. Der Blue Yonder Tariff Agent bezieht aktiv aktuelle Zolldaten von der U.S. International Trade Commission, berechnet die spezifische Tarifbelastung in nahezu Echtzeit und liefert umsetzbare Empfehlungen, um die Auswirkungen von Zöllen zu reduzieren.

KI-Funktionen können auch auf die Optimierung von Preisstrategien ausgedehnt werden, indem die Auswirkungen von Tarifen auf die Produktionskosten bewertet werden. So können Fertigungsunternehmen Preise dynamisch anpassen und gleichzeitig ihre Margen und ihre Wettbewerbsposition schützen.

Für technologisch fortschrittliche Fertigungsunternehmen liegt die Zukunft in der Agentic AI, die über einfache Einblicke hinausgeht und selbstständig kritische Lieferkettenanpassungen einleitet. Das kann spannende Anwendungen haben, wenn zum Beispiel eine Prognosefunktion mit einem Bestand oder einer lagermittelbasierten KI-Engine verknüpft ist, die sich auf die Festlegung von Lagerbeständen, Aufstockungsentscheidungen oder Materialtransfers konzentriert. Wenn beides gemeinsam funktioniert, reduziert die Ebene autonomer Entscheidungen die Notwendigkeit, dass Menschen in den Entscheidungsprozess einbezogen werden müssen, erheblich. Nahezu 30 % der Arbeitszeit in der Lieferkette könnten durch Agentic AI und autonomere Entscheidungsfindung reduziert werden.  

Aufbau einer agilen Fertigungszukunft

Für Fertigungsunternehmen ist es entscheidend, den Aufbau einer Data-First-Kultur zu priorisieren, um die Datenqualität und -integration über alle Funktionen hinweg zu gewährleisten. Entscheidend ist, dass die Förderung einer sicheren Data Collaboration mit Lieferanten, Logistikanbietern und anderen Partnern durch gemeinsame Datenplattformen eine koordinierte und schnelle Reaktion auf Störungen ermöglicht.

All das könnte so klingen, als sei die Tarifführung ein komplexes, überwältigendes Thema. Doch Snowflake vereinfacht die Elemente: vom Aufbau einer Datengrundlage über das Teilen demokratisierter Erkenntnisse bis hin zum Nutzen der Möglichkeiten von KI-Analytics und -Agenten, um fundiertere Entscheidungen unter sich ändernden Tarifen zu treffen. Die Snowflake AI Data Cloud vereint Unmengen interner und externer Daten, ermöglicht prädiktive Modellierung und fortschrittliche Analytik und erleichtert den kontrollierten Austausch von Erkenntnissen unter den Stakeholdern. Mit Snowflake reagieren Unternehmen nicht nur auf Tarifänderungen, sondern optimieren proaktiv Betriebsabläufe und treffen intelligentere, schnellere Entscheidungen in großem Umfang.

In einer Welt mit schwankendem Handel werden Fertigungsunternehmen, die eine einheitliche KI-Datenstrategie verfolgen, nicht nur überleben, sondern erfolgreich sein und tarifliche Herausforderungen in Chancen für Wettbewerbsvorteile und nachhaltiges Wachstum verwandeln.