KI-gestützte Beschaffung und Lieferantenmatching für Stahl

Enlight Metals ist eine 2024 gegründete, in Pune ansässige Plattform für Metallbeschaffung. Das Unternehmen verbindet Erstausrüster und Infrastrukturunternehmen mit verifizierten Metalllieferanten; nach eigenen Angaben bedient es mehr als 500 Erstausrüster in Maharashtra und weiteren Teilen Indiens. Zu den adressierten Branchen zählen Automobil, Eisenbahn, erneuerbare Energien, Schwerindustrie und Bau.

Als Ausgangsproblem beschreibt das Unternehmen fragmentierte Abläufe zwischen Beschaffung, Lagerbestand, Logistik und Finanzen. Diese seien häufig durch manuelle Abstimmung, getrennte Systeme und verzögerte Entscheidungen geprägt. Gerade bei Anfragen nach bestimmten Stahlsorten müssen Informationen zu Beständen, Beschaffungsplänen, Transportkapazitäten und Preisen zusammengeführt werden.

Enlight Metals hat eine KI-gestützte Plattform für die Beschaffung von lagerverfügbarem Stahl eingeführt. Sie wertet nach Unternehmensangaben in Echtzeit Lieferantenverfügbarkeit, Lagerbestände, Preise, Logistikbereitschaft und regionale Nachfrage aus. Auf dieser Grundlage unterstützt sie Hersteller bei Beschaffungsentscheidungen und bei der Transparenz über die Lieferkette.

Die Plattform ist darauf ausgerichtet, lagerverfügbaren Stahl innerhalb von 24 Stunden zu beschaffen und zu liefern. Für eine Kundenanfrage zu einer bestimmten Stahlgüte kann das System gleichzeitig Bestände, Beschaffungszeitpläne, Logistikverfügbarkeit und Preisinformationen prüfen, bevor es eine Antwort erzeugt.

Neben der unmittelbaren Beschaffung nutzt Enlight Metals KI-gestützte Nachfrageprognosen und Lieferantenmatching. Damit werden Beschaffungsentscheidungen, die Suche nach Lieferanten und der Preisabgleich unterstützt. Das Unternehmen setzt die Plattform bereits bei Herstellern in den Bereichen Automobil, erneuerbare Energien, Industrieausrüstung, Elektrotechnik und Infrastruktur ein.

Die Plattform ist als „Multi-AI-Agent“-System angelegt. Mehrere spezialisierte KI-Agenten sind einzelnen Geschäftsfunktionen zugeordnet, darunter Beschaffung, Bestandsmanagement, Logistik, Finanzen, Vertrieb und Kundenservice. Die Agenten arbeiten nicht als voneinander getrennte Assistenten, sondern tauschen Informationen zwischen den Bereichen aus, automatisieren Routineaufgaben und liefern operative Informationen in Echtzeit.

Nach Darstellung des Unternehmens ist das System für die Nutzung neben vorhandener Unternehmenssoftware konzipiert, nicht als deren Ersatz. Es lässt sich in ERP-Systeme sowie Anwendungen für CRM, Bestandsmanagement, Beschaffung, Logistik und Auftragsmanagement integrieren. Damit soll die KI auf Informationen und Abläufe zugreifen, die bereits in der bestehenden IT-Infrastruktur organisiert sind.

Enlight Metals ordnet den Ansatz als Übergang von reaktiver Beschaffung zu prognosegestützter Beschaffung ein. Als weitere Entwicklung nennt das Unternehmen Predictive Sourcing, automatisierte Nachbestellung und eine tiefere Integration in Unternehmenssysteme.

Die folgenden Kennzahlen beruhen auf Angaben von Enlight Metals: Das KI-gestützte Beschaffungsmodell habe die End-to-End-Transaktionsbearbeitungszeit um 75 Prozent reduziert und die tägliche Kapazität zur Auftragsbearbeitung verzehnfacht, ohne die Zahl der administrativen Mitarbeitenden zu erhöhen.

Für die 24-Stunden-Zusage bei lagerverfügbarem Stahl gibt das Unternehmen eine Erfolgsquote von 98,5 Prozent an. Die Genauigkeit der Auftragsbearbeitung beziffert es auf 99,4 Prozent. Durch KI-gestützte Nachfrageprognosen und Lieferantenmatching seien die Lagerhaltungskosten um mehr als 30 Prozent und der manuelle Verwaltungsaufwand um mehr als 60 Prozent gesunken. Die Lieferantensuche und der Preisabgleich hätten sich um 80 Prozent verbessert.

Der Fall betrifft den Einsatz von KI in der industriellen Beschaffung und Lieferkettenkoordination, nicht den Einsatz auf dem Produktionsboden. Im Mittelpunkt stehen die Zusammenführung von Daten aus mehreren Geschäftsfunktionen, die automatisierte Bearbeitung wiederkehrender Schritte sowie die Abstimmung von Bestand, Lieferanten, Preis und Logistik für Stahlanfragen.

Die Ergebnisse und Leistungswerte sind Unternehmensangaben. Die Quellen enthalten keine unabhängige Prüfung der Kennzahlen, keine Angaben zur Datenbasis der Nachfrageprognosen und keine weitergehenden technischen Details zu den eingesetzten KI-Modellen.