Störungen in der Lieferkette sind keine Ausnahmen mehr – sie gehören zum Geschäftsalltag. Von Naturkatastrophen und Cyberangriffen bis hin zu geopolitischen Spannungen und unerwarteten Insolvenzen stehen Einkaufsteams unter Druck, Risiken schneller als je zuvor vorherzusehen und zu bewältigen. Herkömmliche Ansätze können mit dieser Dynamik nicht mehr Schritt halten.
Als Reaktion darauf hat sich Künstliche Intelligenz (KI) zu einem echten Game-Changer im Lieferanten-Risiko-Management entwickelt. Anstatt auf Risiken zu warten, setzen Teams heute KI im Einkauf ein, um Störungen vorherzusagen und zu verhindern, bevor sie eintreten. In diesem Blog zeigen wir, wie KI ein intelligenteres Risikomanagement ermöglicht, wie Best Practices aussehen und was die Zukunft bereithält.
Das Lieferanten-Risiko-Management hat sich in den letzten zehn Jahren erheblich weiterentwickelt. Was früher auf einfachen Finanzprüfungen und gelegentlichen Bewertungen basierte, ist heute ein zentraler Bestandteil für den Aufbau resilienter Organisationen.
Traditionelle Methoden, wie regelmäßige Bewertungen der finanziellen Stabilität und Compliance, funktionierten in stabilen Märkten – aber sie reichen nicht mehr aus, um den Anforderungen der heutigen, sich rasant verändernden globalen Umgebung gerecht zu werden.
Da sich Lieferketten über Ländergrenzen hinweg ausdehnen, stoßen manuelle Nachverfolgungssysteme an ihre Grenzen. Informationssilos erschweren die Sicht auf Lieferantenrisiken, und punktuelle Bewertungen übersehen neue Bedrohungen, sobald sie auftauchen – Unternehmen bleiben in den Lücken zwischen den Bewertungen verwundbar.
Deshalb setzen vorausschauende Einkaufsleiter auf den Wechsel von reaktiver Schadensbegrenzung zu proaktiver Risikoprävention. Dieser Wandel ist nicht nur eine Frage neuer Tools – er steht für ein neues Mindset. Anstatt lediglich zu bewerten, was schieflief, fragen sich Teams: Was können wir kommen sehen? Und vor allem: Wie können wir handeln, bevor es zu spät ist?
Globale Lieferketten sind heute stärker vernetzt – und damit auch anfälliger – als je zuvor. Wenn es zu einer Störung kommt, breiten sich die Auswirkungen schnell und unvorhersehbar aus. Was mit einem kleinen Problem bei einem Lieferanten beginnt, kann sich zu erheblichen Verzögerungen, Umsatzverlusten oder unzufriedenen Kunden im gesamten Netzwerk auswachsen.
Während die direkten Kosten einer Störung – verpasste Lieferungen, Produktionsausfälle – meist offensichtlich sind, liegen die versteckten Kosten oft tiefer:
Erschwerend kommt hinzu, dass sich viele Unternehmen ausschließlich auf ihre Tier-1-Lieferanten konzentrieren. Doch das Risiko endet dort nicht. Risiken aus der Tier-N-Ebene – also von Lieferanten in zweiter, dritter oder vierter Reihe – können ebenso störend sein, wenn nicht sogar mehr.
Um moderne Risiken effektiv zu managen, müssen Einkaufsteams ihren Blickwinkel erweitern. Die finanzielle Gesundheit ist nur ein Teil des Puzzles. Es gilt auch, operative Stabilität, Umweltfaktoren, geopolitische Risiken und Cyberbedrohungen zu berücksichtigen – und zu erkennen, dass sich diese Risiken oft überlagern und gegenseitig verstärken. Doch obwohl sich die Risikolandschaft dramatisch verändert hat, verlassen sich viele Unternehmen immer noch auf veraltete Tools.
Trotz der zunehmenden Komplexität globaler Lieferketten verlassen sich viele Organisationen weiterhin auf traditionelle Ansätze zur Bewertung von Lieferantenrisiken.
Instrumente wie Audits, Selbstauskunftsbögen und Finanzkennzahlen liefern zwar nützliche Momentaufnahmen – aber das reicht heute nicht mehr. Manuelles Monitoring ist nicht mehr nachhaltig. Selbst erfahrene Teams können nicht hunderte oder tausende Lieferanten über Dutzende von Variablen hinweg manuell überwachen und dabei erwarten, Probleme frühzeitig zu erkennen.
Hinzu kommt das Problem der Datenfragmentierung. Begrenzte Transparenz lässt Einkaufsteams blind gegenüber neuen Bedrohungen zurück. Wichtige Lieferantendaten sind oft auf verschiedene Plattformen verteilt – ERP-Systeme, Vertragsmanagement-Tools, Excel-Dateien und externe Datenbanken. Ohne Integration gibt es kein einheitliches Risikobild. Das verlangsamt Entscheidungen und hindert den Einkauf daran, bei ersten Warnzeichen schnell zu reagieren.
Und vielleicht der größte Schwachpunkt traditioneller Methoden: das Timing. Punktuelle Bewertungen übersehen aufkommende Risiken – vor allem jene, die zwischen den Review-Zyklen entstehen. In der heutigen Zeit entwickelt sich Risiko schnell – und wenn man es manuell erkennt, kann der Schaden bereits entstanden sein. Genau hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel – als intelligenterer, schnellerer Ansatz zur Steuerung von Lieferantenrisiken.
Hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel – nicht, um menschliches Urteilsvermögen zu ersetzen, sondern um es zu erweitern.
KI ermöglicht es Einkaufsteams, potenzielle Probleme früher zu erkennen, indem sie riesige Datenmengen in Echtzeit analysiert. Sie verlässt sich nicht auf starre Checklisten oder geplante Bewertungen. Stattdessen scannt sie kontinuierlich nach Warnsignalen – oft an Stellen, an die Menschen nicht denken würden.
So unterstützt KI die Risikoerkennung
Mit diesen Fähigkeiten verwandelt KI das Lieferantenrisikomanagement von einer punktuellen Aufgabe in einen dynamischen Prozess – einen, der sich gemeinsam mit Ihrer Lieferkette weiterentwickelt.
Praxisbeispiel: Im Jahr 2020 implementierte Jaguar Land Rover eine KI-gestützte Plattform, die einen wichtigen Lieferanten aufgrund von COVID-bedingten Arbeitskräftemangel in Mexiko als ausfallgefährdet identifizierte – zwei Wochen, bevor das Problem die Produktion beeinflusste. Der Erfolg von Jaguar Land Rover zeigt eindrucksvoll das Potenzial KI-gestützter Einkaufsprozesse zur frühzeitigen Erkennung und Vermeidung von Störungen. Das System nutzte prädiktive Modellierung über Logistikdaten, Gesundheitsdaten und Arbeitskraftanalysen hinweg.
Quelle: The Wall Street Journal, 2021
Einkaufsautomatisierung ermöglicht es Teams, proaktiv statt reaktiv auf Lieferantenrisiken zu reagieren. Natürlich ist die Implementierung von KI kein Plug-and-Play-Prozess. Der Erfolg hängt davon ab, die richtige Plattform auszuwählen, sie effektiv zu integrieren und das Team auf die Nutzung vorzubereiten. Richtig umgesetzt beschleunigt KI sogar das Onboarding von Lieferanten, indem potenzielle Risikofaktoren von Anfang an erkannt werden.
Die leistungsstärksten Tools kombinieren interne Einkaufsdaten (wie Verträge, Ausgabeverhalten und Lieferanten-KPIs) mit externen Signalen (wie Bonitätsbewertungen, ESG-Scores und Branchennachrichten). Das Ergebnis: ein vollständigeres, genaueres Risikobild – mit deutlich weniger Fehlalarmen.
Für eine reibungslose Einführung sollten Sie nach Lösungen suchen, die Folgendes bieten:
Eine der am häufigsten übersehenen Herausforderungen ist das Change Management. Einkaufsteams müssen verstehen, was die KI macht, wie ihre Erkenntnisse zu interpretieren sind und wann gehandelt werden muss. Ohne dieses Verständnis kann selbst die beste Plattform ungenutzt bleiben.
Auch mit KI bleibt effektives Lieferantenrisikomanagement auf starke strategische Grundlagen angewiesen. Technologie ist mächtig – aber sie funktioniert nur, wenn kluge Entscheidungen im Hintergrund getroffen werden.
Ein guter Startpunkt ist die Segmentierung Ihrer Lieferantenbasis nach Risikopotenzial. Nicht jeder Anbieter erfordert dieselbe Aufmerksamkeit, und eine Gleichbehandlung verschwendet Zeit und Ressourcen. Stattdessen sollten Sie jene priorisieren, die kritisch für Ihren Betrieb sind, schwer zu ersetzen oder in der Vergangenheit auffällig waren. Auch Lieferanten in volatilen Regionen oder Branchen sollten genauer beobachtet werden.
Neben der Segmentierung ist abteilungsübergreifende Zusammenarbeit entscheidend. Der Einkauf kann nicht jede Risikoebene allein steuern. Um ein widerstandsfähigeres Programm aufzubauen, sollten folgende Bereiche eingebunden werden:
Diese Zusammenarbeit stellt sicher, dass Risiken nicht nur erkannt, sondern aus verschiedenen Blickwinkeln verstanden und mit Vertrauen gehandhabt werden.
Und schließlich funktioniert all das nur mit sauberen, verlässlichen Daten. KI-Tools sind nur so leistungsfähig wie die Informationen, mit denen sie arbeiten. Das bedeutet: einheitliche Lieferantenstammdaten, klare Datenstandards und abgestimmte Definitionen über alle Abteilungen hinweg. Ohne diese Basis liefern selbst die besten Tools fehlerhafte Ergebnisse – oder übersehen kritische Probleme.
Sobald KI in Ihr Risikomanagement integriert ist, vervielfacht sich ihr Einfluss.
Mit automatisierten Risikoscores bewertet das System Ihre Lieferanten kontinuierlich anhand Dutzender Variablen – von der finanziellen Lage bis zum Standort. Diese Scores aktualisieren sich in Echtzeit und bieten eine dynamische Priorisierungshilfe.
Ein weiteres Plus: Szenarioplanung. KI kann Ereignisse wie Werksschließungen, politische Unruhen oder Hafenausfälle simulieren und deren potenziellen Einfluss auf Ihre Lieferkette darstellen. So können Sie sich vorbereiten, bevor Sie in Eile reagieren müssen.
Fortschrittliche Tools gehen sogar noch weiter. Sie empfehlen konkrete Maßnahmen auf Basis des erkannten Risikos – etwa:
Dieser Wandel – vom Monitoring zur konkreten Risikominderung – zeigt das wahre strategische Potenzial von KI im Einkauf. Sie zeigt nicht nur, wo Risiken bestehen – sondern auch, wie Sie darauf reagieren können.
Mit Blick auf die Zukunft wird KI nicht nur Einkaufsprozesse unterstützen – sie wird ein fester Bestandteil davon werden. Zukünftige Tools versprechen nie dagewesene Transparenz in der Lieferkette – auch tief in Tier-N-Strukturen hinein.
Einige Innovationen zeichnen sich bereits ab: Plattformen erstellen automatisch Risikoberichte mittels Natural Language Generation, speichern fälschungssichere Lieferantendaten via Blockchain und nutzen IoT-Sensoren für Echtzeit-Transparenz in Produktion und Logistik.
Sogar Quanten-Simulationen entstehen, um zu modellieren, wie sich Störungen in komplexen Lieferantennetzwerken ausbreiten.
Besonders spannend: Die nächste Generation von Plattformen wird weit über Tier 1 hinausblicken. Sie werden die gesamte Lieferkette abbilden – inklusive Sub-Lieferanten – und ermöglichen so ein Frühwarnsystem, das bisher undenkbar war.
Führende Einkaufsteams bereiten sich bereits vor:
Letztlich ist der wichtigste Wandel nicht technologisch – sondern kulturell. Risiko wird nicht länger nur als Kostenfaktor betrachtet – sondern als Hebel für Wettbewerbsvorteile.
Fabian Heinrich ist CEO und Co-Founder von Mercanis. Zuvor war er Mitgründer des Procurement-Unternehmens Scoutbee und machte es zu einem der weltweit führendenAnbieter im Scouting-Bereich mit Niederlassungen in Europa und den USA und mit Kunden wie Siemens, Audi und Unilever. Nach einem Bachelorabschluss sowie einem Master in Accounting and Finance von der Universität St. Gallen durchlief er außerdemStationen bei Deloitte und Rocket Internet SE.
.webp)
.webp)
.webp)
