KI-gestützte Supply-Chain-Optimierung

Kunde

A2Mac1, ein weltweit führendes Unternehmen im Automotive-Benchmarking und in der Innovation.

Zielsetzung

Der Innovations- und F&E-Bereich von A2Mac1 wollte seinen Kunden zeigen, wie sich die rohen Komponenten- und Beschaffungsdaten auf der Plattform mithilfe von KI in konkrete, kostengünstigere Lieferketten verwandeln lassen. Ziel war es, in einem fokussierten Proof of Concept nachzuweisen, dass KI-gestützte Optimierung Einsparungen aufdeckt, auf die die Kunden direkt reagieren können.

Was wir gebaut haben

twigbit hat A2Mac1 in zwei Phasen begleitet:

Konzeptphase

• Interviews mit Stakeholdern aus dem gesamten Unternehmen zur Ausrichtung der Ziele
• Workshops zur Definition der Anforderungen und zur Frage, wo KI den größten Mehrwert schafft
• Entwurf und Test eines UX-Prototyps zur Validierung von Konzept und Usability

Umsetzungsphase

• Aufbau eines visuellen KI-Tools auf Basis von React, Next.js und Mapbox, das Lieferketten auf einer Live-Karte modelliert und Optimierungen empfiehlt
• KI-Optimierung auf echten Plattformdaten — das Tool wägt Beschaffung, Routing und Lieferantenoptionen ab und schlägt für jedes Szenario die kostengünstigste Konfiguration vor
• Möglichkeit für A2Mac1-Kunden, „Was-wäre-wenn"-Szenarien agentisch durchzuspielen: eine Bedingung ändern, und das Tool optimiert die Kette neu und schätzt die Kostenwirkung sofort ab
• Arbeit in agilen Zyklen mit kurzen Feedback-Schleifen, eng mit dem internen Engineering-Team

Ergebnisse

• 27 % Kosteneinsparpotenzial, identifiziert über die im Proof of Concept analysierten Lieferketten
• Eine voll funktionsfähige, KI-gestützte Webanwendung innerhalb von sechs Monaten ausgeliefert
• A2Mac1 eine Plattform gegeben, um datengestützte Supply-Chain-Optimierung an echten Kundendaten zu demonstrieren
• KI- und Data-Science-Expertise mit Software-Engineering und schnellen, agilen Feedback-Zyklen verbunden