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Liefer- und Bestandsrisiken früher erkennen, Auswirkungen besser verstehen und Handlungsoptionen vorbereiten: Warum Agentic ERP die Supply Chain nicht autonom machen muss, um einen sehr konkreten Unterschied zu bewirken.
ERP steht vor einem grundlegenden Wandel: von einem System für Transaktionen hin zu einer intelligenten Plattform, in der Daten, KI und autonome Agents zusammenspielen. In unserer achtteiligen Agentic ERP Insights Series beleuchtet Marco Rey y Sander, ERP Experte bei Visionet, was dieser Wandel für Unternehmen konkret bedeutet – von Finance und Supply Chain über Daten und Microsoft-Technologien bis hin zu den ersten praktischen Agentic-ERP-Szenarien.
Im letzten Beitrag ging es um die Perspektive des CFO. Um Forecasts, Cashflow, Abweichungen und die Frage, wie Finance früher erkennen kann, dass sich etwas anders entwickelt als geplant.
Viele finanzielle Abweichungen beginnen allerdings nicht in der Finanzbuchhaltung.
Sie beginnen deutlich früher: mit einem veränderten Bedarf, einer verspäteten Lieferung, einem neu gesetzten Planungsparameter, einem zu hohen Bestand oder einem Kundenauftrag, dessen zugesagter Termin plötzlich gefährdet ist.
Finance sieht irgendwann die finanzielle Auswirkung.
Die Supply Chain sieht häufig das erste operative Signal.
Zumindest theoretisch.
An diesem Morgen war die Straße voller LKW
Während eines Projekts verbrachte ich die Woche regelmäßig in einem Hotel in der Nähe des Kunden.
Der Weg vom Hotel zum Unternehmen war nicht besonders weit. Deshalb ging ich morgens zu Fuß. Normalerweise war das ein recht entspannter Start in den Tag.
An einem Morgen war davon allerdings nicht viel zu spüren.
Bereits auf dem Weg sah ich die ersten LKW. Dann noch einen. Und noch einen. Je näher ich dem Kundengelände kam, desto deutlicher wurde: Die gesamte Zufahrtsstraße war praktisch verstopft.
LKW standen hintereinander, warteten, rangierten und versuchten irgendwie herauszufinden, wann und wo sie ihre Ware abladen sollten.
Es war beeindruckend.
Nur leider nicht im positiven Sinne.
Mein erster Gedanke war, dass es irgendwo einen Unfall, einen Streik oder ein anderes größeres Ereignis gegeben haben musste. Irgendetwas musste diese ungewöhnliche Situation schließlich ausgelöst haben.
Später stellte sich heraus, dass die Ursache deutlich unspektakulärer war.
In der bestehenden Planungssoftware waren testweise einige Einstellungsfaktoren verändert worden. Die Änderung selbst wirkte vermutlich zunächst relativ harmlos. Welche Konsequenzen sie entlang der Planung und Beschaffung auslösen würde, war allerdings offenbar nicht vollständig verstanden worden.
Das Ergebnis stand an diesem Morgen als ziemlich anschauliche Prozessdarstellung vor dem Unternehmen: In Form von LKW.
Und damit war die Geschichte noch nicht zu Ende.
Ungefähr zwei Wochen später wurden hunderte Paletten eines Artikels geliefert, von dem nach der bisherigen Historie im Jahr maximal etwa 100 Stück verkauft wurden.
Die gute Nachricht war: Einen kurzfristigen Lieferengpass musste bei diesem Artikel vermutlich niemand mehr befürchten.
Die weniger gute Nachricht betraf Lagerfläche, gebundenes Kapital, Handling-Aufwand und wahrscheinlich einige Erklärungen gegenüber Finance und Management.
Planungsparameter sind keine abstrakten Einstellungen
Diese Geschichte ist mir im Gedächtnis geblieben, weil sie etwas zeigt, das in Supply-Chain-Projekten leicht unterschätzt wird.
Ein Planungsparameter ist nicht einfach nur ein Wert in einer Maske.
Er kann zu einer Bestellung werden.
Die Bestellung kann zu einer Lieferung werden.
Die Lieferung kann zu einem LKW werden.
Und wenn genügend Parameter, Mengen oder Wiederbeschaffungslogiken ungünstig zusammenspielen, wird aus einer kleinen Einstellung irgendwann eine ganze Straße voller LKW.
Oder ein Lager voller Paletten, die vermutlich noch eine Weile Zeit haben, sich miteinander bekannt zu machen.
Supply Chains bestehen aus miteinander verbundenen Entscheidungen. Bedarf, Forecast, Sicherheitsbestand, Wiederbeschaffungszeit, Mindestmenge, Losgröße, Liefertermin, Bestandsverfügbarkeit und Transportkapazität beeinflussen sich gegenseitig.
Das Problem ist deshalb selten eine einzelne falsche Zahl.
Das Problem ist, dass die Auswirkung dieser Zahl an anderer Stelle sichtbar wird – häufig zeitversetzt und in einem ganz anderen Prozess.
Genau an dieser Stelle wird Agentic ERP für COO, Einkauf, Planung, Lager und Logistik interessant.
Das eigentliche Problem ist selten fehlende Information
In vielen Unternehmen fehlen die Informationen nicht grundsätzlich.
Es gibt Bedarfspläne, Bestandsberichte, offene Bestellungen, Lieferantenbestätigungen, Produktionsaufträge, Transportinformationen und Kundenaufträge.
Die Herausforderung besteht darin, die relevanten Signale rechtzeitig zusammenzuführen.
Ein Planer sieht eine Veränderung im Bedarf.
Der Einkauf erfährt per E-Mail, dass sich ein Liefertermin verschiebt.
Das Lager erkennt, dass eine bestimmte Kapazitätsgrenze erreicht wird.
Die Produktion stellt fest, dass Material für einen Auftrag fehlen könnte.
Der Vertrieb hat dem Kunden allerdings bereits einen Termin zugesagt.
Jede einzelne Information existiert.
Aber erst der Zusammenhang zeigt, ob tatsächlich ein Problem entsteht.
Genau deshalb reicht ein weiteres Dashboard allein nicht aus. Ein Dashboard zeigt Informationen. Es übernimmt aber nicht automatisch die Aufgabe, relevante Veränderungen zu beobachten, ihre möglichen Auswirkungen einzuordnen und die richtigen Personen rechtzeitig darauf aufmerksam zu machen.
Ein Agent kann hier einen anderen Ausgangspunkt schaffen.
Nicht:
„Hier sind 247 offene Bestellungen.“
Sondern eher:
„Bei drei Bestellungen haben sich bestätigte Liefertermine verändert. Zwei Änderungen haben voraussichtlich keine kritische Auswirkung. Eine Änderung könnte einen Produktionsauftrag und vier Kundenaufträge betreffen. Soll ich die Zusammenhänge und mögliche Handlungsoptionen vorbereiten?“
Der Mensch trifft weiterhin die Entscheidung.
Aber er beginnt nicht mehr mit der Suche nach dem Problem.
Früher erkennen ist wichtiger als schneller berichten
Supply-Chain-Teams verbringen viel Zeit mit Ausnahmen.
Eine Bestellung wurde nicht bestätigt. Eine Lieferung verspätet sich. Der Bedarf steigt unerwartet. Ein Bestand sinkt schneller als geplant. Ein Auftrag benötigt mehr Material. Ein Transport trifft nicht zum erwarteten Zeitpunkt ein.
Viele dieser Situationen werden heute zwar erkannt – aber häufig erst dann, wenn sie bereits operative Aufmerksamkeit verlangen.
Dann beginnt der typische Feuerwehreinsatz:
- Welche Aufträge sind betroffen?
- Reicht der vorhandene Bestand?
- Kann ein anderer Standort liefern?
- Gibt es einen alternativen Lieferanten?
- Muss die Produktion umgeplant werden?
- Welcher Kunde muss informiert werden?
- Was kostet eine Beschleunigung?
- Und wer trifft jetzt eigentlich die Entscheidung?
Agentic ERP kann dabei helfen, diesen Zeitpunkt nach vorne zu verschieben.
Ein Agent kann definierte Signale kontinuierlich beobachten, relevante Abweichungen priorisieren und den Kontext aus mehreren Prozessen zusammenführen. Er kann nicht nur anzeigen, dass sich etwas verändert hat, sondern vorbereiten, warum diese Veränderung relevant sein könnte.
Der praktische Kundennutzen liegt in weniger Überraschungen, kürzeren Reaktionszeiten und weniger manueller Suche. Einkauf und Planung können sich stärker auf die Ausnahmen konzentrieren, die tatsächlich Auswirkungen auf Produktion, Bestand, Kunden oder Ergebnis haben.
Ein Forecast erklärt sich nicht von allein
Auch in der Bedarfsplanung besteht die Herausforderung nicht nur darin, einen Forecast zu erzeugen.
Planer müssen verstehen, warum sich eine Entwicklung verändert.
Ist der Bedarf tatsächlich gestiegen? Handelt es sich um einen einmaligen Ausreißer? Wirkt eine Promotion? Fehlt historische Nachfrage aufgrund eines früheren Lieferengpasses? Oder wurde eine Annahme verändert, deren Wirkung erst später sichtbar wird?
Microsoft dokumentiert für Demand Planning in Dynamics 365 Supply Chain Management unter anderem What-if-Analysen, unterschiedliche Forecast-Modelle, Versionierung sowie die Berücksichtigung externer Signale. Copilot kann Bedarfspläne über vordefinierte Fragen auf Verschiebungen, Trends, Ausreißer und Abweichungen untersuchen und die Ergebnisse in natürlicher Sprache zusammenfassen.
Das ist noch kein autonomer Planer.
Und das ist auch gut so.
Der Mehrwert liegt zunächst darin, dass Planer schneller an die Stellen gelangen, an denen eine fachliche Bewertung notwendig ist. Statt sich durch jede Produktgruppe und jede Zeitreihe zu arbeiten, können sie sich auf auffällige Entwicklungen konzentrieren.
Moderne Planungsservices ermöglichen zudem häufigere Planungsläufe, sodass Planer schneller auf veränderte Bedarfe oder Parameter reagieren können. Planning Optimization lagert die Berechnung aus dem operativen ERP-System aus und ist laut Microsoft darauf ausgelegt, auch große Datenmengen schneller zu verarbeiten und Planungsläufe häufiger auszuführen.
Schnellere Planung allein verhindert allerdings noch keine falsche Entscheidung.
Eine falsche Annahme wird nicht automatisch besser, nur weil sie besonders schnell berechnet wurde.
Deshalb gehören Geschwindigkeit, Erklärbarkeit und kontrollierte Simulation zusammen.
Bevor aus einer Änderung hunderte Paletten werden
Wenn ich an die damalige Situation mit den LKW zurückdenke, wäre die wichtigste Unterstützung nicht die automatische Durchführung einer weiteren Planung gewesen.
Die wichtigere Frage wäre gewesen:
Was passiert voraussichtlich, wenn wir diesen Parameter ändern?
Welche Bestellvorschläge entstehen?
Welche Mengen verändern sich?
Welche Artikel, Lagerorte und Lieferanten sind betroffen?
Wie entwickelt sich der projizierte Bestand?
Welche Lagerkapazität könnte benötigt werden?
Und passt das Ergebnis überhaupt noch zur historischen Nachfrage?
Ein Agent könnte solche Fragen nicht allein aufgrund eines Sprachmodells belastbar beantworten. Dafür braucht er aktuelle Planungsdaten, klare Regeln und möglichst eine geeignete Simulation oder Planungslogik.
Er könnte aber die Prüfung orchestrieren: die geplante Änderung erkennen, eine Auswirkungsanalyse anstoßen, ungewöhnliche Ergebnisse hervorheben und die relevanten Annahmen für den Planer zusammenfassen.
Zum Beispiel:
„Die Änderung erhöht die geplante Beschaffungsmenge dieses Artikels deutlich. Der projizierte Bestand liegt erheblich über dem bisherigen Verbrauch. Gleichzeitig überschreitet die erwartete Anlieferung die definierte Lagerkapazität. Soll die Änderung zur Prüfung weitergeleitet werden?“
Das wäre für mich ein sehr konkreter Nutzen von Agentic ERP.
Nicht, weil der Agent die Planung übernimmt.
Sondern weil er verhindert, dass eine scheinbar kleine Einstellung unbemerkt zu einer sehr physischen Überraschung wird.
Lieferantenkommunikation hört nicht bei einer E-Mail auf
Ein besonders greifbares Beispiel bietet aktuell der Procurement Agent in Dynamics 365 Supply Chain Management. Microsoft dokumentiert ihn derzeit als produktionsreife Vorschau. Es handelt sich also um eine Preview-Funktion, die Unternehmen kontrolliert bewerten sollten – nicht um einen guten Grund, am Montagmorgen sämtliche Einkaufsprozesse unbeaufsichtigt laufen zu lassen.
Der Agent unterstützt zwei eng verbundene Bereiche:
- die Lieferantenkommunikation,
- und die Analyse der nachgelagerten Auswirkungen von Lieferantenänderungen.
Auf der Kommunikationsseite kann der Agent Bestellungen identifizieren, die noch nicht bestätigt wurden oder deren Lieferung verspätet ist. Er kann passende E-Mails an den Lieferanten vorbereiten. Diese können als Entwurf zur menschlichen Prüfung bereitgestellt oder – bei entsprechender Konfiguration – automatisch gesendet werden.
Auch eingehende Lieferanten-E-Mails können verarbeitet werden. Der Agent kann erkennen, ob es sich beispielsweise um eine Bestätigung oder eine Änderungsanforderung handelt, die betroffene Bestellung zuordnen und geänderte Informationen wie Menge, Preis oder bestätigten Liefertermin hervorheben. Der Einkäufer kann diese Änderungen anschließend prüfen und übernehmen.
Das spart nicht nur das Schreiben einer E-Mail.
Es reduziert die laufende Suche nach unbestätigten Bestellungen, das manuelle Lesen von Nachrichten und die Übertragung von Informationen in die Bestellung.
Richtig interessant wird es jedoch, wenn eine Terminänderung nicht isoliert betrachtet wird.
Eine Lieferterminänderung ist selten nur ein Datum
Wenn ein Lieferant ein neues Datum nennt, ist die technische Änderung zunächst einfach.
Ein Datum wird durch ein anderes ersetzt.
Für das Unternehmen kann sich dahinter allerdings deutlich mehr verbergen:
- Sinkt ein Bestand unter den Sicherheitsbestand?
- Ist ein Produktionsauftrag gefährdet?
- Fehlt Material für eine Umlagerung?
- Kann ein Kundenauftrag noch rechtzeitig geliefert werden?
- Muss eine andere Bestellung beschleunigt werden?
- Gibt es einen alternativen Lieferanten?
- Müssen interne Stakeholder oder Kunden informiert werden?
Die Auswirkungsanalyse des Procurement Agent verfolgt laut Microsoft Änderungen an Bestellungen in Richtung Verkaufsaufträge, Produktionsaufträge, Umlagerungsaufträge und projizierte Bestände. Sie soll dem Einkauf helfen, Änderungen ohne relevante Folgewirkung schneller zu akzeptieren und sich auf die Fälle zu konzentrieren, bei denen tatsächlich Handlungsbedarf besteht.
Der Agent trifft damit nicht automatisch die geschäftliche Entscheidung.
Er bereitet die Entscheidung vor.
Bei einer unkritischen Änderung kann der Einkäufer schneller weiterarbeiten. Bei einer kritischen Änderung erhält er früher den Kontext, um beispielsweise mit dem Lieferanten über eine frühere Lieferung, eine angepasste Menge oder andere Möglichkeiten zu sprechen und parallel interne Alternativen zu prüfen.
Das ist aus meiner Sicht der Unterschied zwischen reiner Automatisierung und echter Unterstützung.
Die Automatisierung verarbeitet eine Änderung.
Die Unterstützung hilft zu verstehen, was diese Änderung bedeutet.
Planung, Einkauf, Lager und Logistik müssen dieselbe Situation sehen
Eine gute Entscheidung im Einkauf kann trotzdem zu einem Problem im Lager führen.
Eine gute Bestandsentscheidung kann einen Transport unnötig verteuern.
Eine Beschleunigung kann den Kundenauftrag retten, aber gleichzeitig die Marge belasten.
Eine zusätzliche Bestellung kann das Lieferproblem lösen und dennoch das Working Capital verschlechtern.
Supply Chain lässt sich deshalb nicht sinnvoll optimieren, wenn jeder Bereich ausschließlich auf seine eigene Kennzahl schaut.
Agenten können dabei helfen, Informationen aus Planung, Einkauf, Bestand und Logistik für eine konkrete Situation zusammenzuführen. Voraussetzung ist allerdings, dass die zugrunde liegenden Daten verlässlich und aktuell sind.
Inventory Visibility in Dynamics 365 Supply Chain Management kann beispielsweise Bestandsinformationen wie verfügbaren, bestellten, unterwegs befindlichen, retournierten oder gesperrten Bestand über unterschiedliche Datenquellen, Lagerorte und Kanäle zusammenführen. Die Dokumentation beschreibt außerdem Echtzeitabfragen, Soft Reservations und Available-to-Promise-Funktionen.
Für einen Agenten ist eine solche vernetzte Sicht entscheidend.
Er muss unterscheiden können zwischen:
- physischem und verfügbarem Bestand,
- reservierter und frei verwendbarer Menge,
- geplantem und bestätigtem Zugang,
- erwartetem und tatsächlichem Liefertermin,
- einer Empfehlung und einer bereits eingegangenen Verpflichtung.
Ohne diese Unterscheidungen wird aus intelligenter Unterstützung sehr schnell nur besonders überzeugend formulierter Unsinn.
Der Agent darf nicht nur ein Ziel kennen
Die Geschichte mit den hunderten Paletten zeigt noch einen zweiten wichtigen Punkt.
Ein System kann eine Vorgabe mathematisch korrekt ausführen und trotzdem ein wirtschaftlich fragwürdiges Ergebnis erzeugen.
Wenn ein Agent beispielsweise ausschließlich auf maximale Lieferfähigkeit optimiert, könnte zusätzlicher Bestand aus seiner Perspektive sehr attraktiv wirken.
Das Lager sieht das möglicherweise anders.
Finance vermutlich ebenfalls.
Deshalb braucht Agentic ERP auch in der Supply Chain klare Leitplanken:
- Welche Parameter darf ein Agent nur beobachten?
- Welche Änderungen darf er simulieren?
- Welche Vorschläge darf er vorbereiten?
- Welche Aktionen benötigen eine Freigabe?
- Welche Mengen-, Wert- oder Kapazitätsgrenzen gelten?
- Wie werden Änderungen und Entscheidungen dokumentiert?
- Wer kann einen Prozess stoppen oder auf manuelle Bearbeitung zurücksetzen?
Ein Agent sollte kritische Planungsparameter nicht eigenständig verändern, Bestellmengen nicht unbegrenzt erhöhen und Lieferzusagen nicht ohne Prüfung anpassen.
Der richtige Weg beginnt aus meiner Sicht mit klar eingegrenzten Ausnahmeprozessen. Zunächst beobachtend. Dann empfehlend. Später vielleicht ausführend – aber nur für ausdrücklich erlaubte Aktionen innerhalb nachvollziehbarer Grenzen.
Das interne Visionet-Zielbild für eine Autonomous Supply Chain folgt genau diesem Prinzip: mit abgegrenzten Workflows, expliziten Entscheidungsrechten, nachvollziehbaren Aktionen und einem Start im Read-only- oder Sandbox-Modus. Produktionsaktionen setzen definierte Berechtigungen, getestete Kontrollen und klar benannte Verantwortliche voraus.
Autonomie sollte man sich erarbeiten.
Nicht einfach einschalten.
Der konkrete Nutzen für die Supply Chain
Für mich liegt der Wert von Agentic ERP nicht in einer Supply Chain, in der Menschen möglichst wenig vorkommen.
Er liegt in einer Supply Chain, in der Menschen ihre Aufmerksamkeit nicht dauerhaft mit der Suche nach Informationen und der Koordination vermeidbarer Ausnahmen verbringen.
Der Nutzen kann sehr praktisch werden:
- Weniger Überraschungen: weil relevante Veränderungen früher erkannt werden.
- Weniger manuelle Nachverfolgung: weil unbestätigte und verspätete Bestellungen systematisch beobachtet werden.
- Schnellere Reaktionen: weil Auswirkungen und betroffene Vorgänge bereits vorbereitet sind.
- Weniger unnötiger Bestand: weil ungewöhnliche Mengen und Planungsentwicklungen vor ihrer operativen Wirkung überprüft werden können.
- Bessere Lieferfähigkeit: weil Einkauf, Planung, Lager und Logistik auf dieselbe Situation schauen.
- Weniger Expedite-Aufwand: weil Risiken nicht erst kurz vor dem Liefertermin sichtbar werden.
- Bessere Entscheidungen: weil Optionen nicht nur technisch, sondern mit Blick auf Bestand, Kapazität, Kunde und finanzielle Wirkung bewertet werden können.
Nicht jeder dieser Effekte entsteht automatisch durch den Einsatz eines Agenten.
Aber genau an diesen Ergebnissen sollte sich ein Agentic-ERP-Anwendungsfall messen lassen.
Nicht an der Anzahl generierter E-Mails.
Nicht an der besonders menschlich klingenden Zusammenfassung.
Und auch nicht daran, wie beeindruckend eine Demo aussieht.
Sondern daran, ob eine relevante operative Entscheidung früher, fundierter und mit weniger manuellem Aufwand getroffen werden kann.
Meine persönliche Sicht
Ich werde den Anblick dieser LKW vermutlich nicht vergessen.
Nicht, weil eine verstopfte Zufahrtsstraße technologisch besonders interessant gewesen wäre. Sondern weil sie sichtbar machte, wie weit der Weg von einer scheinbar kleinen Systemeinstellung bis zu einer sehr realen operativen Konsequenz sein kann.
Ein Parameter wurde verändert.
Das System plante.
Bestellungen entstanden.
Lieferanten lieferten.
Und am Ende standen die Auswirkungen auf der Straße und später im Lager.
Agentic ERP kann solche Zusammenhänge nicht durch Magie verhindern.
Aber Agenten können früher beobachten, Auffälligkeiten einordnen, Auswirkungen sichtbar machen und Entscheidungen vorbereiten. Sie können Einkauf, Planung, Lager und Logistik dabei unterstützen, nicht erst dann gemeinsam auf eine Situation zu schauen, wenn die ersten LKW bereits vor dem Tor stehen.
Für mich ist das der konkrete Mehrwert:
Nicht eine vollständig autonome Supply Chain, sondern eine Supply Chain, die weniger überrascht wird und schneller kontrolliert handeln kann.
Eine Frage zum Abschluss
Wenn Ihre Supply Chain morgen nicht mehr jede relevante Ausnahme manuell suchen müsste: Welches Signal müssten Sie früher erkennen, um heute den größten operativen Unterschied zu machen?
Ich freue mich auf den Austausch über konkrete Prozesse, sinnvolle Leitplanken und darüber, wie sich der Nutzen anhand von Reaktionszeit, Bestandsentwicklung, manueller Koordination, Lieferfähigkeit und Ausnahmeaufwand messbar machen lässt.
Ausblick auf Teil 5
Im nächsten Beitrag geht es um eine Voraussetzung, die bei aller Begeisterung für KI und Agenten leicht unterschätzt wird.
Denn ein Agent kann Risiken nur dann zuverlässig erkennen, wenn Artikelstammdaten, Lieferzeiten, Bestände, Planungseinstellungen, Termine und Verantwortlichkeiten verlässlich sind.
In „Warum Daten plötzlich wichtiger werden als KI“ schaue ich deshalb darauf, warum Datenqualität, Governance und klare Verantwortlichkeiten zum eigentlichen Fundament von Agentic ERP werden.
Vielleicht ist das weniger spektakulär als ein neuer Agent.
Aber eine falsche Losgröße wird auch durch KI nicht automatisch richtiger.
Redaktioneller Quellenhinweis
Die Dramaturgie und Zielgruppe entsprechen der Serienplanung. Die fachlichen Produktbeispiele wurden anhand offizieller Microsoft-Learn-Dokumentation geprüft. Die persönliche LKW- und Paletten-Anekdote beruht auf einer vom Autor geschilderten Projekterfahrung.
- Procurement Agent overview – production-ready preview - https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/supply-chain/procurement/procurement-agent-overview
- Supplier communications features of the Procurement Agent - https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/supply-chain/procurement/procurement-agent-supplier-com-overview
- Impact analysis overview - https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/supply-chain/procurement/procurement-agent-impact-analysis-overview
- Demand planning home page - https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/supply-chain/demand-planning/demand-planning-home-page
- Analyze demand plans with Copilot - https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/supply-chain/demand-planning/demand-planning-copilot
- Master planning system architecture / Planning Optimization - https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/supply-chain/master-planning/master-planning-architecture
- Inventory Visibility overview - https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/supply-chain/inventory/inventory-visibility
