KI in der Supply Chain ist längst kein theoretisches Zukunftsthema mehr. Während viele Unternehmen noch darüber diskutieren, ob sie nicht erst einmal ihre Stammdaten aufräumen müssen, bauen Subject Matter Experts in der Praxis schon heute eigene Anwendungen und lösen Probleme, die seit Jahren auf der IT-Roadmap liegen.
In dieser Felgendreher & Friends Live-Folge aus München diskutiert Boris Felgendreher mit Knut Alicke und Volker Dörsam von Infineon, was heute mit Vibe Coding wirklich möglich ist, wo die Grenzen liegen und wie Supply Chain Verantwortliche den Einstieg konkret angehen können.
Ergänzt wird das Gespräch durch Erfahrungsberichte aus dem Publikum.
Eine Folge für alle, die KI nicht nur kommentieren, sondern in der eigenen Supply Chain anwenden wollen.
Unter anderem geht es um folgende Themen:
Trägt der Mythos "Erst die Stammdaten in Ordnung bringen, dann KI nutzen" heute noch?Wie sich die Rolle der CIOs verändert hat und warum der Innovationsdruck heute aus den Fachabteilungen kommtWas Vibe Coding ist und warum es Supply-Chain-Experten ohne Programmierkenntnisse in die Lage versetzt, eigene Applikationen zu bauenWie man im Dialog mit einem LLM einen Forecast oder eine Planungslösung entwickeltWarum man mit einem LLM sprechen sollte wie mit einem smarten Data-Science-AbsolventenWo die Grenzen liegen: Vibe Coding ist noch nicht reif für den großflächigen ProduktiveinsatzVolkers Rückblick auf die Entwicklung der Datenkompetenz bei Infineon, von Excel-Pivots bis zu LLM-AnwendungenWarum fachliche Expertise unverzichtbar bleibt, weil LLMs plausibel klingen, aber nicht immer korrekt sindWie ein Laie generierten Code beurteilen und sinnvoll an die IT übergeben kannWarum Coding-Aufgaben aus dem Outsourcing zurück nach Europa wandernDie These, dass Standardplanungssysteme nur 50 bis 70 Prozent der Probleme lösen und wo Vibe Coding wirklich Mehrwert bringtCross-funktionale Anwendungsfälle als Sweet Spot, etwa zwischen Supply Chain, Quality, Finance und SalesCase Study einer Produktionsplanerin, die ihr Excel-Problem mit ChatGPT in drei Wochen zu 80 Prozent gelöst hatWie sich aus dem Dialog mit dem LLM ein Specs-Dokument für Software-Anbieter generieren lässtIntegration mit ERP-Systemen über lesenden Zugriff und Reporting Layer
Wie LLMs bei Stammdatenproblemen und Ähnlichkeitsanalysen unterstützen könnenPraxisbeispiel Infineon: Chatbot für Stammdatenabfragen in natürlicher SpracheDie größten Hindernisse beim Einstieg: veraltete Tools und fehlende Neugier in den TeamsKnuts konkrete Anleitung für den Einstieg mit Claude Code, Codex oder GeminiWelche Rolle das Executive Team bei KI-Adoption spielt und wo Top-Down-Steuerung nötig istErfahrungsbericht Rosenberger Hochfrequenztechnik: Rüstoptimierung bei der Kabelproduktion, weltweit ausgerolltWie BSH Hausgeräte über spielerische Challenges AI-Champions aufbautWie bei Ludwig Meister ein OKR-Manager in nur vier Tagen neu programmiert wurdeErfahrungsbericht Ifm: warum der wahre Wettbewerber des Vibe Codings das Excel-Bastler-Tool ist, nicht das APS-SystemAgentic AI in der Praxis: automatisierte Supplier-Kommunikation per E-Mail mit Rückschreibung ins SAPDie Zukunft der Architektur: ERP und APS bleiben Backbone, ein GenAI Layer übersetzt zwischen User und System
Wie LLMs Vertrauen schaffen, indem sie Forecast-Ergebnisse und bestehenden Code verständlich erklärenBoris Felgendreher auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/borisfelgendreher/
Knut Alicke auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/knut-alicke/