BMW vse bolj uporablja umetno inteligenco (AI) kot ključno orodje za obvladovanje tveganj v eni najbolj zapletenih dobavnih verig v avtomobilski industriji. V času geopolitičnih napetosti, nihajočega povpraševanja in pospešene regionalizacije želi nemški proizvajalec z naprednimi AI-sistemi izboljšati hitrost, kakovost in zanesljivost odločanja v nabavi.
Nicolai Martin, član uprave BMW, odgovoren za nabavo in mrežo dobaviteljev od junija letos, poudarja, da bo odločitvena podpora na osnovi umetne inteligence postala osrednje vodstveno orodje. BMW namreč upravlja dobavno verigo v vrednosti okoli 90 milijard evrov letno, kar zahteva natančno usklajevanje stroškov, odpornosti in hitrosti.
»Industrija se sooča z zelo nestabilnimi razmerami. Zunanji šoki, politične odvisnosti in notranja kompleksnost sistema naraščajo hkrati,« je Martin dejal v pogovoru za Automobilwoche. »To zahteva hitrejše in bolje informirane odločitve.«
AI-agenti kot »novi sodelavci«
V središču BMW-jeve strategije so štirje zmogljivi AI-agenti, namenjeni izključno podpori nabavnih procesov. Ti sistemi v realnem času analizirajo velike količine podatkov in pomagajo pri odločitvah o stroških odpornosti, materialnih strategijah, prilagodljivosti in upravljanju dobaviteljev.
Martin AI opisuje kot »nove sodelavce«, ki jih podjetje uvaja postopno. Ne gre za nadomeščanje ljudi, temveč za izboljšanje kakovosti odločanja. Eden od agentov, interno poimenovan »Mr. Flexibility«, je že v uporabi.
Finančni potencial je velik: po Martinovi oceni bi že 1-odstotno izboljšanje fleksibilnostnih stroškov v nabavi pomenilo skoraj milijardo evrov prihrankov, česar s klasičnimi orodji trenutno ni mogoče doseči.
Upravljanje tveganj namesto umika
BMW-jeva usmeritev v AI prihaja v času, ko je odpornost dobavnih verig postala konkurenčna prednost. Skupina sodeluje z okoli 2.700 neposrednimi dobavitelji, dnevno premakne 36 milijonov delov in oskrbuje več kot 30 proizvodnih lokacij po svetu. Motnje, kot so pomanjkanje polprevodnikov ali redkih zemelj, so pokazale omejitve statičnega načrtovanja.
Kljub pritiskom po lokalizaciji BMW vztraja pri globalnem pristopu. »Prosta trgovina ostaja konkurenčna prednost,« poudarja Martin. Namesto izogibanja tveganjem se podjetje osredotoča na dinamično upravljanje tveganj, pri čemer AI omogoča hitre kompromise med stroški in varnostjo oskrbe.
Primer je obravnava težav s polprevodniki pri dobavitelju Nexperia, kjer je BMW s hitro analizo in koordinacijo zagotovil proizvodnjo do konca leta 2025 ter že pripravlja alternative za leto 2026.
Regionalizacija povečuje kompleksnost
Dodatne izzive prinaša regionalizacija razvoja vozil, zlasti na področju električne mobilnosti. Na Kitajskem na primer kupci pričakujejo nižje cene in krajše lastniške cikle, kar vpliva na amortizacijo naložb in pogodbe z dobavitelji.
Nova arhitektura Neue Klasse pomeni širše, a časovno krajše dobaviteljske pogodbe, kar povečuje negotovost – prav tu pa naj bi AI-agentom uspelo pomagati pri obvladovanju kompleksnosti.
BMW vidi umetno inteligenco tudi kot orodje za poglobljeno sodelovanje z dobavitelji in prehod iz cenovnega pritiska v skupno ustvarjanje vrednosti. Cilj je bolj prilagodljiva, odporna in podatkovno podprta nabavna organizacija prihodnosti.
