Produzierende Unternehmen agieren in einem zunehmend komplexen Umfeld, bestehend aus globalen Wertschöpfungsnetzwerken, welche sich durch eine hohe Dynamik und Volatilität auszeichnen. Zusätzlich wirken ein erhöhter Kostendruck, gestiegene Anforderungen an die Termintreue sowie aktuelle Trends wie Individualisierung und kürzere Produktlebenszyklen als komplexitätssteigernde Faktoren. Hierdurch entstehen für Unternehmen zahlreiche Herausforderungen, u.a. eine zuverlässige Prognose von Kundenbedarfen und Lieferzeiten. Zudem werden mögliche Unsicherheiten häufig mit Materialreserven kompensiert, was beispielsweise zum Bullwhip-Effekt oder auch zu einem vermehrten Materialtransport zwischen Standorten führen kann.
Gleichzeitig erzeugt die digitale Transformation von Prozessen in Wertschöpfungsnetzwerken große Datenmengen, deren Analyse mittels künstlicher Intelligenz ein transparentes und optimiertes Supply Chain Management ermöglicht.