Große Datenmengen zu verarbeiten ist eines der Lieblingsprobleme der künstlichen Intelligenz – Gott sei dank! Denn bis 2025 wird aktuell mit jährlich 175 Zettabytes(1 Zettabyte = 1 Billion Gigabytes oder 1 Milliarde Terabytes) an Daten gerechnet (s.Abb. 1). Auch im Zuge von Nachhaltigkeitsinitiativen werden riesige Datenmengen generiert. KI unterstützt uns bei dieser Herausforderung – insbesondere bei der Analyse, Verarbeitung und Nutzung dieser Daten, um letztendlich fundierte Entscheidungen treffen zu können.
Herausforderungen durch die Datenflut im Nachhaltigkeitsbereich
Schauen wir zunächst auf diese Herausforderungen, die hohe Mengen an Daten mit sich bringen. Hier geht es insbesondere um das Wachstum, Komplexität, Qualität und Sicherheit der Daten.
Exponentielles Wachstum der Datenmengen
Durch regulatorische Rahmenwerke wie die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) und andere Nachhaltigkeitsbemühungen sind Unternehmen angehalten, immer mehr Daten zu sammeln. Diese umfassen Informationen über CO2-Emissionen, Energieverbrauch, Lieferketten, Ressourcenverbrauch und vieles mehr. Die Menge dieser Daten wächst exponentiell (s. Abb. 1) und wird daher natürlich unübersichtlich. Die Herausforderung besteht darin, diese Daten effizient zu strukturieren und zu speichern, um sie für Analysen und Berichterstattungen im Zuge der Nachhaltigkeit verfügbar zu machen.
Komplexität und Heterogenität der Daten
Neben der schieren Menge an Daten ist deren Heterogenität eine weitere Herausforderung. Das ist allgemeines Big Data Problem. Nachhaltigkeitsdaten stammen aus verschiedenen Quellen, zum Beispiel interne Systeme, externe Datenbanken, Sensoren, Lieferanteninformationen und öffentlichen Berichten. Diese Daten sind in unterschiedlichen Formaten, Strukturen und Qualitäten verfügbar, was ihre Integration und Analyse erschwert. Es fehlt häufig an standardisierten Formaten und Schnittstellen, die eine nahtlose Datenzusammenführung ermöglichen. Die Folge? Inkonsistenzen und Datenlücken, die die Qualität und Aussagekraft von Nachhaltigkeitsanalysen beeinträchtigen.
Datenqualität und Vertrauenswürdigkeit
Der nächste kritische Aspekt ist die Gewährleistung der Datenqualität. Organisationen müssen dazu sicherstellen, dass die gesammelten Daten, vereinfacht gesagt, genau, vollständig und aktuell sind. Wir haben zu diesem Thema einen ganzen Artikel geschrieben: “Was ist Datenqualität und worauf müssen Unternehmen sorgfältig achten?”
Fehlerhafte oder ungenaue Daten führen zu falschen Analysen und damit zu schlechten Entscheidungen, die die Nachhaltigkeitsziele gefährden. Auch rechtlich können sich Unternehmen dabei in die Nesseln setzen. Die Vertrauenswürdigkeit der Datenquellen folgt direkt als Nächstes. Unternehmen müssen auch hier sicherstellen, dass sie zuverlässige und valide Datenquellen identifizieren und nutzen.
Sicherheits- und Datenschutzbedenken
Die Sammlung und Verarbeitung großer Mengen an Nachhaltigkeitsdaten bringt auch besonders Sicherheits- und zum Teil Datenschutzrisiken mit sich.
Cyberattacken sind seit längerem auf dem Vormarsch und sind ein globales Problem. Geeignete Maßnahmen müssen ergriffen werden, um Daten gegen unbefugten Zugriff, Missbrauch und Cyberangriffe zu schützen. Datenschutzgesetze, wie die DSGVO, setzen hohe Standards für den Umgang mit personenbezogenen Daten – jedoch ist die Menge von diesen Daten eher gering, wenn es um Nachhaltigkeit geht. Insgesamt besteht die Herausforderung darin, eine Balance zwischen Datensicherheit und Offenheit für Innovationen und Kooperationen zu finden.
Rolle der Künstlichen Intelligenz bei der Datenverarbeitung
AI to the rescue! Große Herausforderungen brauchen große Ideen und innovative Technologien. KI ist diese Schlüsseltechnologie. Jetzt beleuchten wir, wie KI komplexe und vielfältige Datenströme im Bereich der Nachhaltigkeit effektiv managt und somit die Entscheidungsfindung für Unternehmen unterstützt.
Automatisierung und Steigerung der Effizienz durch KI
Eine der zentralen Fähigkeiten von KI ist die Automatisierung der Datenverarbeitung. Manuelle Datensammlung und -aufbereitung war gestern – KI-basierte Systeme verarbeiten und analysieren große Datenmengen in Echtzeit. Signifikante Effizienzsteigerung inklusive. Insbesondere Algorithmen des maschinellen Lernens sind in der Lage, Muster und Anomalien in den Daten zu erkennen, die für den menschlichen Analysten kaum zu erfassen wären. Dadurch können Unternehmen schneller auf Veränderungen reagieren und proaktiv Maßnahmen ergreifen im Bezug auf Nachhaltigkeitsstrategien.
Verbesserung der Datenqualität und -konsistenz
Wie im ersten Abschnitt erläutert, ist die Heterogenität der Daten sowohl wichtig als auch eine Herausforderung. KI kann Daten aus verschiedenen Quellen harmonisieren und konsistent machen. Durch fortschrittliche Data-Mining-Techniken und natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) kann KI Daten bereinigen, Duplikate löschen und sicherstellen, dass die verbleibenden Daten korrekt und konsistent sind. Diese verbesserte Datenqualität bildet die Grundlage für verlässliche Analysen und Berichte, die für die Erreichung von Nachhaltigkeitszielen grundlegend sind.
Prognosefähigkeiten und proaktive Nachhaltigkeitsstrategien
Ein besonderer Vorteil von KI ist ihre Fähigkeit zur Vorhersage. Machine-Learning-Algorithmen prognostizieren zukünftige Trends und Muster – was Organisationen ermöglicht, proaktiv nachhaltige Maßnahmen zu planen und umzusetzen. Ein Beispiel: KI kann genutzt werden, um den Energieverbrauch oder die Emissionen eines Unternehmens vorherzusagen und entsprechende Optimierungsvorschläge zu machen. Durch diese proaktiven Ansätze können Unternehmen nicht nur ihre eigenen Nachhaltigkeitsziele erreichen, sondern auch regulatorische Anforderungen erfüllen und ihre Reputation als nachhaltiges Unternehmen stärken.
Unterstützung bei der Entscheidungsfindung
KI ermöglicht es Unternehmen weiterhin fundiertere Entscheidungen zu treffen. Das gelingt dank umfassender Analysen und tiefe Einblicke in die Daten. Dies ist besonders wichtig im Nachhaltigkeitskontext, wo die Entscheidungen komplex und oft mit Unsicherheiten behaftet sind. KI-basierte Systeme helfen den Verantwortlichen, Risiken und Chancen besser zu verstehen und evidenzbasierte Strategien zu entwickeln. In der Einkaufs- und Lieferkettenplanung (nächstes Kapitel) spielt KI die zentrale Rolle, um Nachhaltigkeitskriterien wirksam umzusetzen und ganzheitlich zu überwachen.
Optimierung von Ressourcen und Reduzierung von Umweltbelastungen
Durch die Anwendung von KI können Unternehmen ihre Ressourcen optimal einsetzen und somit ihre Umweltbelastungen weiter minimieren. KI hilft dabei, den Ressourcenverbrauch genauer zu überwachen und ineffiziente Prozesse zu identifizieren. Klassische Beispiele zur Optimierung im Supply Chain Demand Management für weniger CO2-Ausstoß sind Demand Forecasting und Demand Planning. Diese gezielte Ressourcennutzung trägt nicht nur zur Nachhaltigkeit bei, sondern bedeutet in der Regel auch erhebliche Kosteneinsparungen für Unternehmen.
Verbesserung der Entscheidungsfindung im Einkauf
Betrachten wir als Nächstes die Beschaffung. Denn der Einkauf spielt eine wesentliche Rolle bei der Umsetzung von Nachhaltigkeitsstrategien, da ermaßgeblich über die Auswahl von Lieferanten, Materialien und Produktenentscheidet. Mit der zunehmenden Datenflut im Nachhaltigkeitsbereich wird es jedoch auch im Einkauf immer schwieriger, fundierte Entscheidungen zu treffen. Künstliche Intelligenz bietet hier die volle Unterstützung, indem sie Entscheidungsprozesse durch datengetriebene Analysen optimiert und so eine nachhaltigere Beschaffung ermöglicht.
Analyse und Bewertung von Lieferanten
Eine der größten Herausforderungen im nachhaltigen Einkauf ist die Bewertung und Auswahl von Lieferanten, die den Nachhaltigkeitskriterien des Unternehmens entsprechen müssen. Traditionelle Methoden zur Lieferantenbewertung basieren oft auf historischen Daten und subjektiven Einschätzungen, was die Erfassung aktueller Nachhaltigkeitsleistungen erschwert. Hier setzt KI an, indem sie große Mengen an Daten in Echtzeit analysiert, um ein umfassendes Bild der tatsächlichen Lieferantenleistung zu liefern. Machine-Learning-Algorithmen können beispielsweise Nachhaltigkeitsberichte, Zertifizierungen und öffentlich verfügbare Datenquellen auswerten, um eine objektive und aktuelle Bewertung zu ermöglichen. Sollte an irgendeiner Stelle “geschummelt werden”, kann ML solche Fälle aufdecken.
Durch die Anwendung von KI werden auch mögliche Risiken in der Lieferkette frühzeitig identifiziert. Anhand historischer Daten und Predictive Analytics können potenzielle Störungen oder Compliance-Verstöße vorhergesagt werden, was eineproaktive Risikomanagement-Strategie ermöglicht. Folge: Eine zuverlässigere Auswahl von Lieferanten, die nicht nur qualitativ hochwertige Produkte liefern, sondern auch zu den Nachhaltigkeitszielen des Unternehmens beitragen.
Optimierung der Materialauswahl
Die Materialwahl ist ein weiterer kritischer Aspekt von Einkaufsentscheidungen. Mit Hilfe von KI können Unternehmen die Nachhaltigkeit von Materialien besser bewerten und alternative Optionen in Betracht ziehen, die umweltfreundlicher und kosteneffizienter sind. KI-gestützte Systeme analysieren die ökologischen
Auswirkungen verschiedener Materialien basierend auf Faktoren wie CO2-Emissionen, Energieverbrauch und Recyclingfähigkeit.
Dies ermöglicht es dem Einkauf, Entscheidungen zu treffen, die sowohlökonomische als auch ökologische Kriterien berücksichtigen. Und hier hört es nicht auf. Darüber hinaus kann KI Vorschläge für innovative, nachhaltigere Materialien machen, die bisher möglicherweise nicht in Betracht gezogen wurden und somit zur Förderung von nachhaltigen Innovationen beitragen.
Kosten- und Nutzenanalyse
Eine datengetriebene Kosten- und Nutzenanalyse ist wesentlich, um die ökonomischen Auswirkungen nachhaltiger Einkaufsentscheidungen zu bewerten. KI-Systeme können große Datenmengen verarbeiten, um die Gesamtkosten nachhaltiger Beschaffungsstrategien zu berechnen, einschließlich versteckter Kosten wie Energieverbrauch und Abfallmanagement. Durch den Einsatz von KI zur Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich ERP-Systemen und externen Datenbanken, können Unternehmen eine präzise Kostenanalyse durchführen und die langfristigen finanziellen Vorteile nachhaltiger Entscheidungen aufzeigen.
Auch eine Simulation unterschiedlicher Szenarien ist denkbar. Dabei werden verschiedene Einkaufsstrategien und ihre potenziellen Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit und das Geschäftsergebnis simuliert. Auf diese Weise finden Unternehmen das optimale Gleichgewicht zwischen Kosten, Qualität und Nachhaltigkeit.
Personalisierte Einkaufsentscheidungen
Durch die Integration von KI in Einkaufssysteme können individuelle Vorgaben und Präferenzen bezüglich Nachhaltigkeit automatisch in den Entscheidungsprozess einfließen. KI kann beispielsweise historische Einkaufsdaten und aktuelle Markttrends analysieren, um maßgeschneiderte Empfehlungen für nachhaltigere Produkte oder Dienstleistungen zu geben. Dies führt zu einer besseren Abstimmung der Einkaufsstrategie mit den übergeordneten Nachhaltigkeitszielen des Unternehmens.
Unterstützung der Compliance und Transparenz
Das Thema Compliance wird aktuell immer stärker gewichtet für Organisationen. Denn die Einhaltung von Nachhaltigkeitsstandards und -vorschriften wird zunehmend komplexer. Und damit zum Unternehmensrisiko. KI kann den Einkauf dabei unterstützen, Compliance-Risiken zu minimieren, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen kontinuierlich überwacht und auf Verstöße gegen festgelegte Nachhaltigkeitsrichtlinien prüft. KI-basierte Systeme verbessern in diesem Zuge auch die Nachverfolgbarkeit und Transparenz in der Lieferkette. Hierbei werden Daten aus verschiedenen Stufen der Lieferkette beständig integriert und analysiert, um so ein mögliches Compliance-Risiko niedrig zu halten.
Die "Supply Chain Visibility” ist ein Thema für sich, deswegen steigen wir nun tiefer in die Thematik der Lieferketten-Transparenz ein und erkunden, wie KI zur Optimierung der gesamten Lieferkette beiträgt.
Optimierung der Lieferketten-Transparenz
In einer globalisierten Welt sind Lieferketten komplex und undurchsichtig – mehr denn jemals zuvor. Die Verfolgung von Nachhaltigkeitsstandards? Eine klare Herausforderung. Selbst für künstliche Intelligenz. Doch auch hier bietet sie Lösungen, die Transparenz in Lieferketten signifikant zu verbessern.
Bedeutung von Transparenz und Nachhaltigkeit
Eine transparente Lieferkette ermöglicht es Unternehmen, die Herkunft und den Weg ihrer Produkte nachzuverfolgen – vom Rohstoff bis zu den Endverbraucher:innen. Nur dadurch lässt sich sicherzustellen, dassNachhaltigkeitskriterien eingehalten werden und ethische sowie ökologische Standards in der gesamten Lieferkette respektiert werden. Transparenz schafft Vertrauen bei den Verbraucher:innen und minimiert Risiken wie Umweltverstöße oder negative soziale Auswirkungen. Die Herausforderung liegt auch hier in der ungeheuren Menge an Daten, die entlang der gesamten Lieferkette gesammelt werden.
Datensammlung und -analyse mit KI
Wie bereits erwähnt, sammelt, integriert und analysiert KI große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen, um eine holistische Sicht auf die Lieferkette zu erhalten. Sensoren und IoT-Geräte erfassen in Echtzeit Daten über den Zustand und die Bewegung von Produkten und sind unter anderem der Grund für die hohen Datenmengen. Diese Daten fließen in KI-Systeme ein, die Muster erkennen und Abweichungen/Anomalien identifizieren können, die auf Probleme oder Risiken hinweisen.
Beispielsweise kann KI die Emissionen und den Energieverbrauch entlang der Lieferkette überwachen und dazu beitragen, dass die festgelegten Nachhaltigkeitsziele eingehalten werden. Durch kontinuierliche Datenanalyse wird eine lückenlose Überwachung der Lieferkette möglich, was die Transparenz maßgeblich steigert.
Vorhersage und Risikomanagement
Ein weiterer Vorteil von KI in der Lieferketten-Transparenz ist ihre Fähigkeit zurPrognose und zum Risikomanagement. Durch die Analyse historischer Daten kann ML potenzielle Risiken und Engpässe in der Lieferkette frühzeitig erkennen. So können Unternehmen proaktive Maßnahmen ergreifen, um Störungen zu vermeiden oder abzumildern.
Diese prädiktiven Fähigkeiten ermöglichen es Unternehmen, die Widerstandsfähigkeit ihrer Lieferketten zu erhöhen und gleichzeitig sicherzustellen, dass nachhaltige Praktiken eingehalten werden. Unternehmen können so nicht nur auf kurzfristige Störungen reagieren, sondern auch langfristige Strategien zur Verbesserung der Nachhaltigkeit entwickeln.
Verbesserung der Kommunikation und Zusammenarbeit
Transparenz erfordert auch eine effektive Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Beteiligten der Lieferkette. KI-basierte Plattformen können als zentrale Hubs dienen, in denen Informationen in Echtzeit ausgetauscht werden. Dies fördert die Zusammenarbeit zwischen Lieferanten, Herstellern und Einzelhändlern und schafft ein gemeinsames Verständnis für Nachhaltigkeitsziele und -praktiken.
KI ermöglicht es auch, Informationen an relevante Stakeholder weiterzuleiten, indem sie die Kommunikation automatisiert und wichtige Daten und Erkenntnisse hervorhebt. Durch diese verbesserte Kommunikation können Unternehmen sicherstellen, dass alle Beteiligten über die Nachhaltigkeitsstandards informiert sind und ihre Rollen und Verantwortlichkeiten in der Lieferkette verstehen.
Blockchain-Technologie und KI
Eine interessante Entwicklung im Bereich der Lieferketten-Transparenz ist die Kombination von KI mit Blockchain-Technologie. Während Blockchain die unveränderliche Aufzeichnung und sichere Speicherung von Transaktionsdaten ermöglicht, kann KI die Analyse und Interpretation dieser Daten übernehmen. Gemeinsam bieten diese Technologien eine robuste Lösung zur Sicherstellung der Lieferketten-Transparenz. Die Blockchain garantiert die Unverfälschbarkeit der Daten, während KI tiefgehende Analysen ermöglicht, um etwaige Verstöße gegen Nachhaltigkeitsrichtlinien zu identifizieren.
Integration von Nachhaltigkeitsdaten in bestehende Einkaufsprozesse
Einkaufsprozesse sind oft über Jahre gereift. Doch auch nachträglich können Nachhaltigkeitsdaten in diese Prozesse integriert werden, um nachhaltige Geschäftspraktiken direkt in der Unternehmensstrategie zu verankern. Diese Integration kann eine mehr oder weniger große Herausforderung darstellen – denn hier geht es nicht nur um die Erfassung und Analyse von Daten – sondern auch um die organisatorische und technische Umsetzung. Deswegen schauen wir uns abschließend an, wie Organisationen Nachhaltigkeitsdaten erfolgreich in ihre Einkaufsprozesse integrieren und welche Vorteile sie daraus ziehen.
Prozesse zur Integration von Nachhaltigkeitsdaten
Die Integration von Nachhaltigkeitsdaten in den Einkaufsprozess erfordert einen systematischen Ansatz. Zunächst müssen Organisationen definieren, welche Nachhaltigkeitskriterien für sie relevant sind, basierend auf ihren strategischen Zielen und regulatorischen Anforderungen. Dazu zählen unter anderem Umweltstandards, ethische Arbeitspraktiken und Ressourcenschonung.
Als Nächstes ist es wichtig, diese Kriterien in die Lieferantenbewertung und -auswahl zu integrieren. Unternehmen sollten ihre Lieferanten regelmäßig auf die Einhaltung dieser Kriterien überprüfen und Audits durchführen, um sicherzustellen, dass die definierten Standards erfüllt werden. Auch hier kann KI genutzt werden. Beispielsweise durch KI-gestützte Auditsysteme, die eine kontinuierliche Überwachung und Berichterstattung ermöglichen.
Ein weiterer Schritt besteht darin, die Einkaufsentscheidungen auf Basis dieser Nachhaltigkeitsdaten zu automatisieren. Dies kann durch die Integration von Nachhaltigkeitsmetriken in bestehende ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) erfolgen, sodass die Einkäufer in ihren täglichen Entscheidungen automatisch die nachhaltigsten Optionen wählen können.
Schulung und Sensibilisierung
Neben der technologischen Anpassung ist das Change Management der herausfordernste Schritt – denn hier geht es um eine Veränderung der Unternehmenskultur. Und das bedeutet eine Verhaltensänderung. Daher müssen alle Beteiligten – insbesondere der Einkauf – für das Thema Nachhaltigkeit sensibilisiert und geschult werden. Wenn die Mitarbeitenden ein tiefes Verständnis dafür entwickeln, warum Nachhaltigkeit wichtig ist und wie sie durch ihre Entscheidungen dazu beitragen können, geht eine Verhaltensänderung leichter von der Hand.
Trainingsprogramme und Workshops helfen besonders, das Bewusstsein zu schärfen und den höheren Nutzen von Nachhaltigkeitsdaten im Einkauf zu verstehen. Klare Kommunikationskanäle helfen weiterhin immens, um die Erfolge der nachhaltigen Einkaufsstrategien zu teilen und so das Engagement der Mitarbeitenden zu stärken.
Vorteile der Integration
Die Integration von Nachhaltigkeitsdaten in bestehende Einkaufsprozesse bietet zahlreiche Vorteile, die wir zum Teil schon vorgestellt haben. Unternehmen können ihre Umwelt- und Sozialverantwortung nachweisen und so das Vertrauen von Kundschaft, Investoren (vor allem in puncto ESG) und anderen Stakeholdern gewinnen. Darüber hinaus führt die Verwendung von Nachhaltigkeitsdaten zu einerbesseren Risikomanagement-Strategie, da mögliche Verstöße gegen Nachhaltigkeitsstandards frühzeitig erkannt und behoben werden können.
Langfristig führt die nachhaltige Beschaffung zu Kosteneinsparungen durch effizientere Prozesse und besseres Waste Management. Auch die Innovationskraft eines Unternehmens kann durch den Fokus auf Nachhaltigkeit gesteigert werden, da es ständig nach neuen, umweltfreundlicheren und effizienten Lösungen sucht.
Die Integration von Nachhaltigkeitsdaten in bestehende Einkaufsprozesse ist kein einmaliger Akt, sondern ein kontinuierlicher Prozess, der technologische, organisatorische und kulturelle Anpassungen erfordert. Klassisches Change Management also. Mit der richtigen Strategie und den passenden Technologien, insbesondere durch den Einsatz von KI, können Unternehmen nicht nur ihre Nachhaltigkeitsziele erreichen, sondern auch ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern. Im Rahmen dieses Artikels haben wir die Grundlagen dieser Integration vorgestellt. Zukünftige Entwicklungen werden zeigen, wie Unternehmen diese Konzepte weiter verfeinern und anwenden können, um eine nachhaltigere Zukunft zu gestalten.