Verbesserung der Lieferantenrisikobewertung in der Luftfahrt durch KI

Die neue Grenze des Risikos: Warum die Luftfahrt jetzt intelligentere Bewertungen braucht

Sicherheitsrichtlinien und Best Practices entwickeln sich ständig weiter. Bis alle in Ihrem Unternehmen auf dem gleichen Stand sind, sind die zuletzt eingehaltenen Richtlinien möglicherweise bereits veraltet. Mit den neuesten Richtlinien Schritt zu halten, kann zur Qual werden, insbesondere wenn Sie diese Anforderungen auf jedes einzelne Teil jedes Flugzeugs Ihrer gesamten Flotte übertragen müssen.

Luftfahrtunternehmen setzen zunehmend auf KI, um ihre Belastungen zu verringern. Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz, um Risikomanagementprozesse zu automatisieren und zu optimieren und die Lieferantenstabilität sowie potenzielle Qualitäts- und Lieferengpässe zu prüfen.

Herkömmliche Instrumente zur Risikobewertung in der Luftfahrt konzentrieren sich stark auf mechanische Ausfallraten, Wartungsintervalle und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Die heutigen Lösungen können jedoch ein viel umfassenderes Bild zeichnen.

Tools zur Risikobewertung von Lieferanten mithilfe von KI können:

KI verfügt über ein enormes Potenzial zur Risikobewältigung, doch der Einsatz dieser Technologie birgt an sich Risiken.

Derzeit nutzen Luft- und Raumfahrtunternehmen maschinelles Lernen für die vorausschauende Wartung mit einer Erfolgsquote von über 95 % (Delta Tech Ops), allerdings ist noch unklar, wie viel Vertrauen wir blind in undurchsichtige Algorithmen setzen sollten. Viele sind der Meinung, dass die gesamte Branche eine klare Strategie für das KI-Risikomanagement definieren muss.

Laut dem Georgetown Center for Security and Emerging Technology (CSET) ist die Risikoidentifizierung nicht mehr die größte Herausforderung, sondern die verantwortungsvolle Integration von KI in Systeme. Der Schlüssel liegt darin, künstliche Intelligenz so zu implementieren, dass sie für OEMs, Fluggesellschaften, Zulieferer und andere Interessengruppen kontrollierbar, transparent und nachvollziehbar ist (Georgetown CSET).

Die Federal Aviation Administration (FAA) und andere Regulierungsbehörden versuchen nun herauszufindenWie KI könnte sicher in bestehende Sicherheitsrahmen integriert werden, ohne die Aufsicht zu beeinträchtigen. Gleichzeitig überdenken Luftfahrtunternehmen die Art und Weise, wie sie Risikobewertungen für Zulieferer und andere Geschäftsbereiche durchführen.

Kann KI Zulieferern dabei helfen, sicherere und zuverlässigere Anbieter auszuwählen und so die Flugsicherheit zu verbessern? Derzeit sind die wichtigsten Kennzahlen, auf die sich Unternehmen verlassen, die pünktliche Lieferung und die Leistungsfähigkeit von Ersatzteilen. Letztere ist in einer so großen und komplexen Branche wie der Luftfahrt, in der Teile Dutzende Male oder öfter den Besitzer wechseln, oft schwer zu messen.

Doch mit ausgefeilten KI-Funktionen erweitern sich die Möglichkeiten zur Lieferantenbewertung erheblich. KI kann Unternehmen dabei helfen, die Softwaresysteme, Automatisierungstools, Datenaustauschprotokolle und vieles mehr des Lieferanten zu analysieren.

Die Entwicklung des Lieferantenrisikos und die Notwendigkeit einer verstärkten Überwachung

Mit einem globalen Netzwerk von direkten und mehrstufigen Lieferanten ist das Risikomanagement komplizierter denn je. Aber für die Luftfahrt, mit ständiger staatlicher Kontrolle, engen Preisspannen und ständigenLieferketteInstabilität, es ist noch stärker fragmentiert.

Eine einzige Störung bei einem Tier-4-Zulieferer kann die Produktion kritischer Avioniksysteme stoppen, behördliche Zulassungen verzögern und sogar Flüge lahmlegen. Unternehmen benötigen robuste, leistungsstarke Lösungen (über Tabellenkalkulationen und Insider-Beziehungen hinaus), um die Leistung ihrer Lieferanten objektiv bewerten zu können.

KI-gestützte Tools zur Risikobewertung von Lieferanten können alles bewerten, von der finanziellen Gesundheit und geopolitischen Gefährdung bis hin zu pünktlichen Lieferquoten und behördlichen Bußgeldern.

Laut den Forschern Cohen und Tang, die für das Georgetown Journal of International Affairs (GJJA) schreiben, gaben nur 2 % der befragten Unternehmen an, über Einblick in die Lieferketten von Lieferanten der zweiten Ebene zu verfügen.

Dieser Mangel an Tiefe birgt enorme Risiken in einer Branche, in der eine scheinbar geringfügige Störung ganze Flotten lahmlegen kann (GJJA). Der Einsatz von KI kann diese Transparenzlücke schließen. KI kann Daten aus Bestellungen, Frachtprotokollen, Zollerklärungen, Lieferantenzertifizierungen und vielem mehr automatisch extrahieren und synthetisieren und sie dynamisch für Beschaffungsteams abbilden, um eine kontinuierliche Lieferantenrisikobewertung durchzuführen. Dabei können Teams Echtzeitbedingungen wie wetterbedingte Hafenschließungen, Handelssanktionen oder Verzögerungen in Konfliktgebieten berücksichtigen.

PricewaterhouseCoopers (PwC) ist der Ansicht, dass dieses Maß an Risikovorsorge zunehmend obligatorisch wird. In seiner Studie zum verantwortungsvollen KI-Rahmenwerk fordert PwC Transparenz und faire Governance bei der Risikobewertung. Dies bedeutet den Aufbau von Systemen, die die Erstellung von Risikobewertungen dokumentieren, Anomalien kennzeichnen und bei Bedarf menschliche Eingriffe ermöglichen (PricewaterhouseCoopers).

KI für strategische Vorhersagekraft

Moderne KI-Tools zur Risikobewertung verfügen über nahezu kristallklare Einblicke in potenzielle Bedrohungen. Sie können makroökonomische Indikatoren, Währungsstabilität, politische Wahlen, Wettermuster und regionale Konfliktgebiete überwachen und Beschaffungsteams warnen, lange bevor ein Lieferant zur Belastung wird.

Diese Tools nutzen Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten, darunter Nachrichtenberichte, behördliche Unterlagen, Social-Media-Chats oder sogar Haftnotizen. Bei Erkennung potenzieller Bedrohungen sendet die KI automatisch eine Warnmeldung.

Viele Unternehmen verwenden proaktive KI-Systeme neben traditionelleren Kennzahlen wie Fehlerquote oder Preisbedingungen, um dynamische Lieferantenprofile zu erstellen.

Unternehmen mit diesem kombinierten Ansatz können Kosten senken und Risiken um mehr als 67 % reduzieren, wie aus einer Studie des Halsam College of Business der University of Tennessee hervorgeht (Haslam UTK). Logistikteams nutzen beispielsweise bereits KI, um Lieferrouten zu optimieren und Verzögerungsgefahren zu erkennen und zu mindern, wodurch die pünktliche Lieferleistung verbessert wird.

Dieselbe Technologie, die Pakete umleitet, kann auch dazu genutzt werden, einen Lieferanten herabzustufen, wenn seine Zuverlässigkeitsbewertung sinkt. Mit stets aktuellen Einblicken in die leistungsstärksten Lieferanten sind Unternehmen besser aufgestellt, um etwaigeLieferketteSchocks.

McKinseys Bericht 2025 über dieStand der KIbestätigt, dass Unternehmen, die KI in ihre Arbeitsabläufe integriert haben, insbesondere zur Echtzeitüberwachung, erhebliche Auswirkungen auf ihr Endergebnis erzielen. (McKinsey). Für Luftfahrtunternehmen bedeutet dies zuverlässigere und konsistentere Flugdienste und Geschäftsabläufe.

Regierungsansatz zur Regulierung von KI

Bis zu einem gewissen Grad befinden wir uns in einer abwartenden Haltung. Doch mittlerweile verfügen viele Bundesbehörden zumindest über einen Plan für die KI-Integration.

Im Jahr 2024 veröffentlichte die FAA dieFAA-Roadmap zur Gewährleistung der Sicherheit künstlicher Intelligenz, gefolgt von einer Mitteilung vom März 2025 über dieNutzung generativer KI-Tools und -Dienste.

Diese Dokumente stellen die ersten größeren Bemühungen der FAA dar, einen Sicherheitsrahmen für KI zu schaffen und ein Gleichgewicht zwischen Innovation und operativer Verantwortlichkeit herzustellen.

Die Roadmap skizziert, wie KI schrittweise in Luftfahrtsysteme eingeführt werden kann, beginnend mit risikoarmen Anwendungen. Sobald sich der Einsatz als sicher erweist, können Unternehmen den Einsatz schrittweise ausweiten.

In den Dokumenten der FAA wird zudem zwischen „gelernter KI“ (offline trainiert und statisch) und „lernender KI“ (dynamisch und in Echtzeit anpassungsfähig) unterschieden. Diese Unterscheidung ist entscheidend, da die FAA lernende KI-Modelle für den Einsatz als zu unvorhersehbar erachtet. Inzwischen hat die FAA lernende KI in die Kategorie „Entdeckungsreife“ eingestuft, was darauf hindeutet, dass es noch Jahre dauern wird, bis sie für Hochrisikoumgebungen zugelassen wird.

Gelernte KI wird jedoch bereits heute in vielen Luftfahrtanwendungen eingesetzt, beispielsweise bei der Risikobewertung von Lieferanten.

Obwohl keines der beiden Dokumente direkt auf Lieferantenrisiken eingeht, stellt die FAA klar, dass jede für operative Entscheidungen eingesetzte KI hohe Standards hinsichtlich Transparenz, Erklärbarkeit und Rückverfolgbarkeit erfüllen muss. Die Systeme müssen eine dokumentierte Risikobewertung, klare Prüfpfade und menschliche Kontrolle umfassen.

Diese Richtlinien deuten auf umfassendere Erwartungen der Regierungen an den Einsatz von KI außerhalb der Luft- und Raumfahrt hin:

Das Georgetown Center for Security and Emerging Technology (CSET) vergleicht diese KI-Risikorahmen mit Cybersicherheitsrichtlinien und weist darauf hin, dass Beschaffungsanforderungen (Regeln und Bedingungen, die Anbieter erfüllen müssen, um Produkte oder Dienstleistungen an ein bestimmtes Unternehmen oder eine bestimmte Agentur zu verkaufen) ein wirksamer Hebel sein können, um die Einhaltung der Vorschriften zu erzwingen (CSET).

Unter staatlicher Anleitung kann KI Unternehmen dabei helfen, ihre Lieferketten zukunftssicher zu gestalten und die Risikobewertung von Lieferanten zu optimieren. Der Einsatz von KI kann die Effizienz steigern und die Haftung reduzieren, da präzisere und transparentere Aufzeichnungen klar zeigen, wer wofür, wo und warum verantwortlich ist.

Aufbau von Resilienz mit KI: Kartierung mehrstufiger Risiken

Störungen sind in der Luftfahrt üblichLieferkette, aber sie kommen selten von Ihren sichtbarsten Partnern. Bedrohungen lauern meist unterhalb des Services, zwei oder drei (oder mehr) Ebenen tiefer, wo Unternehmen weitaus weniger Sichtbarkeit und noch weniger Einfluss haben. Genau das war beim Halbleitermangel während COVID-19 der Fall. Die Abhängigkeit war so tief in der Lieferkette vergraben, dass sie erst erkannt wurde, als es zu spät war.

KI kann Einblicke in mehrstufige Lieferantennetzwerke ermöglichen, um versteckte Abhängigkeiten und Risiken aufzudecken. KI-Tools synthetisieren große Datenmengen (strukturiert und unstrukturiert) in verschiedenen Formaten und Sprachen, um visuelle Echtzeitkarten globaler Lieferantennetzwerke zu erstellen, die die Lieferantenintegrität darstellen.

Technologieunternehmen beginnen, diese Echtzeitkarten auf der Grundlage öffentlicher und privater Daten zu erstellen, mit Chatbot-Schnittstellen und Dokumentenverarbeitungs-Pipelines, um Schwachstellen zu identifizieren und zu eskalieren (Georgetown JIA).

Der Einsatz von KI verbessert die Lieferantenrisikobewertung. Die Technologie bietet einen Resilienzmultiplikator für eine schnellere Risikoerkennung und eine bessere Simulation möglicher Reaktionen.

Verantwortungsvolle KI: Management der Risiken, die Risiken bewerten

Der Einsatz von KI zur Risikobewältigung ist zugegebenermaßen ironisch, da KI selbst neue Risiken mit sich bringt. Unkontrolliert können KI-Systeme Voreingenommenheit verstärken, falsches Vertrauen erzeugen oder ohne jegliche Rechenschaftspflicht agieren.

PricewaterhouseCoopers (PwC) schlägt vor, dass „verantwortungsvolle KI“ bedeutet, Governance, Transparenz und menschliche Verantwortlichkeit in jede Phase der Entwicklung und Bereitstellung einzubetten (PwC). Auf die Luftfahrt angewendet bedeutet dies, dass Ihre Tools zur Risikobewertung von Lieferanten Bedrohungen erkennenUnd Erklären Sie, wie und warum diese Bedrohungen identifiziert wurden. Es bedeutet auch, sicherzustellen, dass Ihre KI keine fehlerhaften oder verzerrten Trainingsdaten verwendet, um Anbieter unfair zu benachteiligen.

Diese erhöhte Transparenz ist besonders wichtig, wenn KI für Beschaffungs- und Compliance-Entscheidungen eingesetzt wird, und wirkt sich auch auf die Mitarbeiterbereitschaft aus. KI ersetzt zwar nicht das menschliche Urteilsvermögen, verändert aber, wo und wie menschliches Urteilsvermögen zum Einsatz kommt. McKinsey weist darauf hin, dass die größten Gewinne durch den Einsatz von KI nicht allein durch die Technologie erzielt werden, sondern durch die Neugestaltung von Arbeitsabläufen rund um Teams, die im verantwortungsvollen Umgang mit KI-Erkenntnissen geschult sind (McKinsey).

Echtzeit-Einblicke und Prognosen: KI als Co-Pilot im Cockpit

Die Risiken in der Luftfahrt entwickeln sich stündlich weiter. Effektive Tools zur Risikobewertung erfassen Live-Datenströme, erkennen Anomalien und simulieren Störungen, bevor sie auftreten, darunter Lieferverzögerungen, Hafenschließungen und klimabedingte Bedrohungen (Haslam UTK).

Diese KI-gestützten Modelle können Prognosefehler um bis zu 50 % reduzieren (McKinsey), wodurch Unternehmen eine stabilere Grundlage für die Notfallplanung und Budgetzuweisung erhalten. Es ist immer einfacher, Alternativen zu planen, wenn man nicht wartet, bis Lecks gestopft werden müssen.

Zukunftssichere Lieferkette: Compliance, Resilienz und Wettbewerbsvorteile

KI hat sich in der Luftfahrt bereits bewährt und erhebliche Vorteile in den Bereichen vorausschauende Wartung, Prognosen und Lieferantenrisikobewertung gebracht. Unternehmen entwickeln Systeme basierend auf verantwortungsvollen KI-Governance-Prinzipien und greifen damit den bevorstehenden globalen Regulierungen entgegen.

Unternehmen interessieren sich dafür, was man mit neuen KI-Tools erreichen kann,Und wie sichergestellt werden kann, dass sie den Transparenz- und Prüfstandards entsprechen, die von Regierungen weltweit eingeführt werden (CSET).

Die Luftfahrtindustrie steht bereits unter strenger regulatorischer Aufsicht und ist bereit, in allen Geschäftsbereichen eine Vorreiterrolle einzunehmen. Der Druck ist groß. Jeder Rückschlag verstärkt sich, doch die bewährten Praktiken der Luftfahrtunternehmen könnten zu branchenübergreifenden Standards werden. Langfristig werden Investitionen in die Luft- und Raumfahrt unsere Lieferketten widerstandsfähiger machen und echte Nachhaltigkeitsziele unterstützen, indem sie Anbieter mit wirklich geringer Umweltbelastung fördern und nicht nur auf Greenwashing setzen.PwC).

Ihr Unternehmen kann noch heute mit dem Aufbau einer stärkeren Risikobewertungsintelligenz beginnen. Dank KI stehen Ihnen die Tools und das Know-how für schlankere, reaktionsschnelle Netzwerke zur Verfügung, die sich flexibel an jede neue Herausforderung anpassen können.

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