Künstliche Intelligenz
Digitale Technologie macht Lieferketten widerstandsfähiger
Securities.io zu deinen bevorzugten Quellen auf Google hinzufügen
Lange Zeit blieben digitale und physische Branchen teilweise getrennt, wobei Werkzeuge wie Enterprise Resource Planning (ERP) und Customer Relationship Management (CRM)-Software den Großteil der „Digitalisierung“ ausmachten.
Das ändert sich schnell, da Fertigung, Logistik und die gesamte Lieferkette zunehmend automatisiert werden und „intelligent“ werden. Das Aufkommen immer nützlicherer und leistungsfähigerer KI‑Werkzeuge wird diesen Trend nur beschleunigen. Das führt zu einer fortschreitenden technologischen Konvergenz von digitalen und realen Wirtschaftszweigen.
Damit erhalten Industrieakteure beispiellose Einblicke in jedes physische Glied der Lieferkette, von der strategischen Planung und Risiko‑Prävention bis hin zu Beschaffung, Produktionsplanung und Logistik.
Damit bietet sich ihnen zugleich eine beispiellose Chance, die Resilienz von Lieferketten zu steigern.
Eine neue Studie von zwei Forschern der Jiangxi University of Finance and Economics in China untersucht diese Frage. Sie stellte fest, dass die Steigerung der Resilienz von Lieferketten von einigen Schlüsselfaktoren getrieben wird: der Linderung von Finanzierungseinschränkungen, der Reduzierung der Konzentration in Lieferketten und der Förderung technologischer Innovation.
Sie veröffentlichten ihre Ergebnisse in der International Review of Economics & Finance1 unter dem Titel „Der Einfluss der technologischen Konvergenz zwischen digitalen und realen Wirtschaftszweigen auf die Resilienz von Lieferketten“.
Immer komplexere und fragile Lieferketten
Ein Merkmal der modernen Wirtschaft ist, dass jedes produzierte Gut von einer Lieferkette abhängt, deren Komplexität ständig zunimmt. Das umfasst nicht nur die Input‑Materialien für ein bestimmtes Produkt, sondern auch alle Teile, seltenen Elemente und ultra‑spezialisierte Maschinen, die nötig sind, um Grundmaterialien in Endprodukte zu verwandeln, und indirekt all die anderen Inputs, Teile und Maschinen, die zur Herstellung dieser Werkzeuge und Grundmaterialien erforderlich sind.
In Krisenzeiten, wie während der Covid‑Pandemie, können verflochtene Lieferketten unter Druck zusammenbrechen und eine Kaskade von Störungen auslösen, die ganze Branchen erschüttern.
Da geopolitische Spannungen, Naturkatastrophen und Handelskonflikte immer häufiger und intensiver auftreten, wird das alte Just‑in‑Time‑Modell, das anfällig für externe Schocks ist, zunehmend infrage gestellt.
„Zum Beispiel führte die abrupte Verhängung strenger Zölle durch die USA Anfang 2025 zu Unterbrechungen in der Rohstoffversorgung zahlreicher Unternehmen, was eine Aussetzung der Produktionsaktivitäten und erhebliche wirtschaftliche Verluste zur Folge hatte.“
Dies hat das Interesse an einer widerstandsfähigeren Lieferkette neu entfacht, die die inhärente Fähigkeit besitzt, externe Schocks zu absorbieren und zu überstehen, und damit die kontinuierliche Versorgung mit wesentlichen Konsumgütern und strategischen Materialien schützt.
Letztlich wird die langfristige Stabilität und Nachhaltigkeit der wirtschaftlichen Entwicklung von der Entwicklung einer solchen widerstandsfähigeren Lieferkette abhängen.
Digitale Technologien & Lieferkette
Verschmelzung der digitalen Wirtschaft mit der physischen
Der Mehrwert der digitalen Wirtschaft Chinas wird bis 2025 voraussichtlich 49 Billionen RMB erreichen, was etwa 35 % des Bruttoinlandsprodukts (BIP) des Landes ausmacht, mit ähnlichen Zahlen in vielen anderen entwickelten Volkswirtschaften.
Da bereits ein so großer Teil der Wirtschaft digital ist, besteht der einzige Weg für weiteres Wachstum der digitalen Wirtschaft darin, sie weiter mit der physischen Wirtschaft zu verschmelzen und die Produktivität in beiden Bereichen zu steigern.
Auf der einen Seite ermöglicht dies digitalen Industrietechnologien, diversifizierte Datenressourcen, Wissenskapital und innovative Paradigmen in das technologische Rahmenwerk realer Industrien zu integrieren.
Auf der anderen Seite dienen die realen Industrien als Testfeld für digitale Technologien, bieten reiche experimentelle Umgebungen und klare Optimierungsrichtungen, um deren Wirkung auf die gesamtwirtschaftliche Produktivität zu verstärken.
Und es gibt kaum einen Sektor, in dem die Auswirkungen schneller sichtbar werden als bei Lieferketten.
Analyse realer Lieferketten
Die Forschenden wählten chinesische A‑Share‑gelistete Unternehmen von 2011 bis 2024 aus, wobei der endgültige Datensatz 13 410 gültige Unternehmens‑Jahres‑Beobachtungen umfasste.
Sie maßen mehrere Kennzahlen:
- Resilienz der Lieferkette, bestehend aus mehreren Teilkomponenten:
- Reaktionsfähigkeit der Lieferkette – die Fähigkeit, bei externen Störungen schnell auf Schwankungen von Angebot und Nachfrage zu reagieren.
- Widerstandsfähigkeit der Lieferkette – die Fähigkeit, bei externen Schocks einen kontinuierlichen Betrieb und reibungslosen Fluss aufrechtzuerhalten.
- Erholungsfähigkeit der Lieferkette – spiegelt wider, wie effektiv die Unternehmensleistung externe Schocks standhält und sich davon erholt.
- Technologische Konvergenz von digitalen und realen Wirtschaftszweigen, gemessen, wenn ein Patent außerhalb des digitalen Technologiedomain klassifiziert wird, aber mindestens ein Patent aus dem digitalen Technologiebereich zitiert.
- Kontrollvariablen, wie Unternehmensgröße (Size): Der natürliche Logarithmus der Gesamtaktiva zum Jahresende; Unternehmensalter, Verschuldungsgrad, Return on Assets, Umsatzwachstum, Cashflow, Vorstandsgröße, Eigentumskonzentration usw.
Wie kann die Digitalisierung Lieferketten verbessern?
Der erste Schritt, der dank ERP bereits am weitesten fortgeschritten ist, besteht darin, Datenelemente und End‑to‑End‑Informationen in strategische Informationsressourcen zu transformieren.
Hochauflösende Risiko‑Überwachungsmodelle können potenzielle Schwachstellen, wie Engpässe in der vorgelagerten Versorgung und logistische Störungen, präzise erkennen. Der Schlüsselfaktor wird sein, das Risikomanagement von reaktiver Schadensbegrenzung hin zu proaktiver Antizipation zu verlagern, ggf. mithilfe dedizierter KI‑Agenten.
Ein weiterer Schritt ist der Einsatz von Werkzeugen wie Digital Twins und virtuellen Simulationsressourcen. Sie können Störungsszenarien in virtuellen Umgebungen modellieren, sodass Unternehmen proaktiv flexible Umrüstungsprotokolle für kritische Knoten der Lieferkette formulieren können.
Bei realen Störungen kann der vorab getestete agile Ressourceneinsatz Schäden am Gesamtsystem effektiv mindern.
Ein weiterer Schritt wird sein, interindustrielle Wissenssilos zu zerschlagen und eine End‑to‑End‑Datenintegration vom vorgelagerten Produzieren bis zum nachgelagerten Konsum zu ermöglichen.
Auf diese Weise können Unternehmen schnell belastete Knoten nach Schocks identifizieren, einheitliche Notfallprotokolle mit Lieferkettenpartnern synchronisieren und kritische Ressourcen effizient zu den betroffenen Segmenten mobilisieren.
Und natürlich werden für all diese Initiativen und Daten solide Verschlüsselungs‑ und Zugriffskontroll‑mechanismen entscheidend sein, um Vertraulichkeit und Integrität der Kerndaten von Unternehmen zu schützen.
Abbau finanzieller Beschränkungen
Genauere Daten können Finanzinstituten verlässliche Einblicke in die operative Tragfähigkeit und Erfüllungsfähigkeit von Unternehmen geben.
Beispielsweise integriert Big‑Data‑Technologie multi‑source‑Informationen, wie Steuer‑ und Sozialversicherungsdaten, um dynamische Kreditprofile für Unternehmen zu erstellen.
Risiken im Zusammenhang mit Vor‑Kredit‑Genehmigungen und Kosten für die Überwachung im Prozess können reduziert werden, indem Echtzeit‑Flüsse von Waren, Informationen und Kapital nachverfolgt werden.
Dies sollte letztlich die Kapitalkosten senken und die finanzielle Basis der Resilienz von Lieferketten stärken.
Größere Lieferantenvielfalt
Ein großer Teil der Fragilität von Lieferketten resultiert aus einem Mangel an Informationen über bestehende Optionen. Das führt häufig zu einer Abhängigkeit von einer kleinen, fest etablierten Gruppe von Partnern, was deren Anfälligkeit für moralisches Risiko wie Zahlungsausfälle oder betrügerisches Verhalten erhöht.
„In konventionellen Lieferkettenmodellen behindern prohibitieve Suchkosten und Informationsasymmetrien die Fähigkeit eines Unternehmens, potenzielle Lieferanten und Kunden global effektiv zu identifizieren und zu bewerten.“
Im Gegensatz dazu kann die daten‑ und digital‑gestützte Echtzeit‑Identifikation, -Screening und -Analyse globaler Angebots‑Nachfrage‑Intelligenz dringend benötigte Alternativen bieten.
Dies kann besonders wertvoll sein, wenn ein bestimmter Knoten von einer Störung betroffen ist. Insgesamt kann es die Markteinfluss‑ und Ressourcenallokations‑fähigkeiten eines Unternehmens verbessern, die Abhängigkeit von einzelnen Lieferanten oder Regionen reduzieren und letztlich die Diversifizierung der Lieferkette von der Nachfrageseite aus vorantreiben.
Es kann wichtige systemische Effekte haben, da eine gegebene Störung dann nicht mehr auf andere Knoten der Lieferkette übergreift, wodurch die gesamte Resilienz der Lieferkette unsichtbar verbessert wird.
Förderung von Innovation
Digitale und transparantere Lieferketten bedeuten auch, dass das präzise Matching und die elastische Bereitstellung von Innovationsressourcen ermöglicht werden. Das kann die Innovationsqualität durch eine effizientere Allokation von Innovationsressourcen steigern.
„Sie ermöglichen es Unternehmen, die Echtzeit‑Leistung neuer Technologien zu überwachen und ihren Beitrag zur Produktionseffizienz und Kosteneinsparungen zu quantifizieren, wodurch die Such‑, Versuch‑und‑Fehler‑ und Matching‑Kosten im Forschungs‑ und Entwicklungsprozess (F&E) deutlich reduziert werden.“
Dies könnte letztlich einen Paradigmenwechsel in der Unternehmens‑Innovationsstrategie von „geschlossen“ zu „offen und kollaborativ“ bewirken und den freien Fluss sowie die effiziente Integration von Innovationsressourcen innerhalb des Ökosystems fördern.
Aufbau resilienter digitaler Lieferketten
Staatliche vs. private Unternehmen
Staatliche Unternehmen (SOEs) profitieren von einer Art „Ressourcenspanne“, einschließlich bevorzugtem Zugang zu Bankkrediten, staatlichen Subventionen und dominanten Marktpositionen, während private Unternehmen häufig unter deutlich strengeren Ressourcenbeschränkungen operieren.
Dies schafft die Situation, dass digitale Initiativen zur Steigerung der Resilienz bei stärker gefährdeten privaten Unternehmen stärker wirken.
Geistiges Eigentum & digitales Ökosystem
Ein weiterer von den Forschenden gefundener Effekt ist, dass ein starker Schutz des geistigen Eigentums und eine gut entwickelte digitale Infrastruktur ebenfalls die Wirkung von Initiativen zur Resilienz von Lieferketten verbessern.
In diesem Fall wird dies wahrscheinlich dadurch getrieben, dass größere Verpflichtungen und großskalige Investitionen in Innovationen getätigt werden, wenn sie durch Mechanismen wie Patente, Software‑Urheberrechte und Geschäftsgeheimnisse geschützt sind.
„In einem schwachen IPR‑Regime sind Unternehmen anfälliger für das Risiko einer technologischen Offenlegung, was die Verbindung zwischen Innovationsinvestitionen und erwarteten Renditen untergräbt. Folglich wird der Anreiz für Unternehmen, tiefgreifende technologische Innovationen zu verfolgen, verringert, was sie dazu veranlasst, eine ‚Abwarten‑und‑Sehen‑‘Strategie zu bevorzugen oder sich auf oberflächliche Technologie‑Adoption zu beschränken.“
Daher kann das regulatorische Umfeld und nationale Institutionen einen erheblichen Einfluss auf die Konvergenz von digitalen und physischen Wirtschaften haben, einschließlich in Bezug auf Lieferketten.
Ähnlich kann die Entwicklung digitaler Infrastruktur, etwa der Zugang zu Ressourcen wie Cloud‑Computing und großen Datenzentren, die Entwicklungs‑, Iterations‑ und Kommerzialisierungsprozesse digitaler Produkte beschleunigen.
„Im Gegensatz dazu sind Regionen mit unterentwickelter digitaler Infrastruktur häufig durch Defizite wie unzureichende IoT‑Abdeckung und ungenügende Rechenleistung gekennzeichnet. Diese Einschränkungen behindern die großskalige, Echtzeit‑Datenerfassung und -analyse, was wiederum verhindert, dass der TCDR die Resilienz von Lieferketten effektiv stärkt.“
Dies führt direkt zu einer Reduzierung der Versuch‑und‑Fehler‑Kosten für Unternehmen bei technologischer Innovation und beschleunigt die Konvergenz von digitalen und physischen Wirtschaften.
Erkenntnisse für Investitionen
Digitale Transformation wurde bislang meist durch das Prisma der Effizienzsteigerung betrachtet. Doch zunehmend geht es darum, einen messbaren Resilienz‑Vorteil für Industrieunternehmen zu schaffen, insbesondere wenn sie in Sektoren mit komplexen Technologien und ausgeklügelten internationalen Lieferketten tätig sind.
Die Konvergenz von digital und physisch verbessert Lieferketten durch drei Hauptkanäle: Linderung von Finanzierungseinschränkungen, Reduzierung der Konzentration in Lieferketten und Förderung technologischer Innovation.
Daher sollten digitale Technologien heute als Wettbewerbsvorteil und als essenzieller Bestandteil der Resilienz‑Infrastruktur gesehen werden, nicht als fakultative IT‑Ausgaben.
Dies gilt besonders für die datenintensivsten und fortschrittlichsten Werkzeuge wie industrielle KI, Digital Twins, Simulation, vernetzte Fertigung und Lieferketten‑Software.
Investieren in industrielle Daten
Siemens AG
SIE Preisdiagramm
Siemens ist ein Gigant im Bereich industrieller Werkzeuge und Fertigung, mit unvergleichlicher Breite, wenn es um digitale Technologien für die Automatisierung von Produktion, das Internet of Things (IoT), industrielle Software, industrielle KI, Simulation, Digital Twins und das übergeordnete „Smart Manufacturing“ geht.
„Das Konzept sieht Fabriken vor, in denen kollaborative Roboter sicher neben Menschen arbeiten, in denen künstliche Intelligenz eher unterstützt als die menschliche Entscheidungsfindung ersetzt, und in denen Produktionsprozesse so gestaltet sind, dass sie die Umweltbelastung minimieren und gleichzeitig Personalisierung und Flexibilität maximieren.
Es ist zudem ein wichtiger Lieferant essenzieller physischer Komponenten wie Industrie‑Controller und speicherprogrammierbarer Steuerungen (PLCs), Antriebe und Umrichter, Schaltanlagen, Netzsteuerungen, Gebäude‑Automation usw.
Es ist zudem nicht nur ein Software‑Lieferant, sondern ein industrieller Betreiber in eigener Sache, etwa durch Geschäftsbereiche wie Siemens Mobility, die Züge und Bahninfrastruktur produzieren.
Insgesamt macht dies das Profil von Siemens zum perfekten Partner für globale Großunternehmen, die ihre Fertigungskapazität ausbauen wollen, sei es mit Intel (INTC ) im Halbleiterbereich, mit Hyundai im Schiffbau, mit Foxconn für smarte Elektrofahrzeuge oder mit Nvidia (NVDA ) für physik‑konforme Digital Twins ganzer Fabriken.
Quelle: Siemens
Die direkte und fortlaufende Erfahrung von Siemens in der Fertigung, kombiniert mit seiner breiten Palette industrieller Partnerschaften, positioniert das Unternehmen hervorragend, um von der anhaltenden Fusion der digitalen und physischen Wirtschaften sowie der zunehmend digitalisierten Fertigung und Lieferketten zu profitieren.
„KI‑gestützte Systeme können enorme Mengen an Echtzeit‑Daten, die von IoT‑Sensoren im gesamten Werk gesammelt werden, analysieren, Muster erkennen, Geräteausfälle vorhersagen und Produktionsparameter autonom anpassen, um Effizienz und Qualität zu verbessern. Der Einfluss von KI reicht weit über die reine operative Effizienz hinaus. Diese intelligenten Systeme ermöglichen es Herstellern, fundiertere, datenbasierte Entscheidungen über Produktdesign, Lieferketten‑Management und strategische Planung zu treffen.“
Ein zentraler Bestandteil von Siemens’ zukünftigen „5.0‑Fabriken“ wird das Intelligence Center X sein, seine unternehmensweite industrielle KI‑Orchestrierungs‑Software. Sie kann eingesetzt werden, um autonome KI‑Agenten neben menschlichen Arbeitskräften zu deployen und alle derzeit auf den Fertigungsböden getrennten Datensilos zusammenzuführen.
Quelle: Siemens
Das Unternehmen verzeichnet bereits eine starke Nachfrage in seinen digitalen und Infrastruktur‑Geschäftszweigen. Im dritten Quartal des Geschäftsjahres 2026 stieg der Umsatz von Digital Industries‑Software um 15 %, während die Aufträge im Bereich Smart Infrastructure um 42 % zunahmen, darunter ein Sprung von 81 % in den USA. Das macht Siemens zu einem der wenigen deutschen Unternehmen, das sowohl vom chinesischen Markt als auch von EU‑ und US‑Bemühungen zur Re‑Industrialisierung profitiert.
Quelle: Siemens
Dasselbe lässt sich für Smart Infrastructure sagen (Aufträge in den USA um 81 % gestiegen, überall sonst zweistelliges Wachstum), während das Mobility‑Geschäft (Züge) stabil bleibt.
Insgesamt macht dies Siemens zu einem Unternehmen, das historisch ein Schlüssel‑Deutscher Hersteller von Zügen und Turbinen war, heute jedoch zunehmend zum globalen Schlüsselpartner für die Weiterentwicklung von Smart Manufacturing, industrieller KI und reaktiven/resilienten Lieferketten geworden ist.
Neueste Siemens AG (SIE) Aktiennachrichten und Entwicklungen
Studie referenziert
1. Haohua Liu und Qiang Pan. Der Einfluss der technologischen Konvergenz zwischen digitalen und realen Wirtschaftszweigen auf die Resilienz von Lieferketten. International Review of Economics & Finance. Oktober 2026. Artikel: 105741. Band 111.
