Job-Börse
Trainersuche:
KI im Supply Chain Management
Resilienz durch Daten
2-tägiges Präsenz-Seminar in München
Für ein 2-tägiges Präsenzseminar in München suchen wir kurzfristig eine Trainerin oder einen Trainer mit Erfahrung in Supply-Chain-Planung, Bestandssteuerung und datenbasierten Prognosen.
Worum es geht
Die Teilnehmenden lernen, an welchen Stellen KI eine Lieferkette wirklich widerstandsfähiger macht und wo sie an Grenzen stößt. Im Mittelpunkt stehen belastbare Daten, klare Kennzahlen und nachvollziehbare Entscheidungen in Planung, Einkauf, Produktion und Logistik. Am Ende steht ein durchdachter Use Case, den man im eigenen Haus vertreten kann.
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Eckdaten
Eckdaten
- Thema: KI im Supply Chain Management: Resilienz durch Daten
- Termin: Mo., 19.10. und Di., 20.10.2026, jeweils 09:00–16:00 Uhr
- Format: Präsenz in München
- Umfang: 2 Tage
- Level: Grundlagen
- Seminarunterlagen: liegen komplett vor, ihr müsst nichts neu erstellen
- Rückmeldung bis: Mo. 12.10.2026
Zielgruppe
Zielgruppe
- Verantwortliche für Supply Chain, KI- oder Resilienzprojekte
- Demand Planner, Disponenten und S&OP-Verantwortliche
- Fach- und Führungskräfte aus Einkauf, Logistik und Produktionsplanung
- Data Owner, Business Analysts und Prozessverantwortliche im SCM
Die Teilnehmenden kennen die Abläufe in Planung, Beschaffung und Lager, Programmierkenntnisse sind nicht nötig.
Inhalte
Inhalte
Tag 1: Einsatzfelder, Datenbasis und Prognosen
- Was KI in der Supply Chain leisten kann und wo die Grenzen liegen
- Einsatzfelder: Nachfrageprognose, Bestände, Ankunftszeiten, Störungen, assistierende Agenten
- Stamm-, Bewegungs- und Ereignisdaten, typische Qualitätsprobleme
- Kennzahlen wie Servicegrad, OTIF, Fill Rate, Reichweite und Bullwhip-Effekt
- Einfache Basisprognosen im Vergleich mit ML-Modellen, externe Einflussgrößen
- Prognosegüte und systematische Verzerrung bewerten, Monitoring im Planungsprozess
Tag 2: Bestandslogik, Frühwarnung und Umsetzung
- Sicherheitsbestand, Schwankungen in Nachfrage und Lieferzeit
- ABC/XYZ-Analyse und daraus abgeleitete Dispositionsregeln
- Mehrstufige Lagernetzwerke, Servicegrad gegen Kapitalbindung abwägen
- Lieferverzug und Nachfragesprünge früh erkennen, Schwellenwerte setzen
- Alarme so gestalten, dass sie nicht untergehen, mit klaren Eskalationswegen
- Use Case strukturiert aufbauen: Zielbild, Datenbedarf, Proof of Value, Betrieb
Methodik
Methodik
Kurze fachliche Impulse mit Praxisbeispielen, geführte Übungen zu Kennzahlen und Datenqualität sowie Fallarbeit an Prognose-, Bestands- und Störungsszenarien. Zum Abschluss priorisieren die Teilnehmenden eigene Use Cases und planen einen Proof of Value.
Was bringst du mit?
Was ihr mitbringen solltet
- Eigene Praxis in Supply-Chain-Planung, Disposition oder Bestandsmanagement
- Sicherheit bei Prognosemethoden und SCM-Kennzahlen
- Erfahrung mit KI- oder Analytics-Projekten in Industrie, Handel oder Logistik
- Souveränität vor einer Präsenzgruppe mit hohem Übungsanteil
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