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Künstliche Intelligenz

Mit KI die Lieferkette optimieren

| Autor: Gary Huck

Probleme und Verzögerungen in der Lieferkette können schnell teuer werden. Um sie vorherzusehen und bestenfalls gleich zu vermeiden, kann Künstliche Intelligenz eingesetzt werden.

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Über die JDA-Software lassen sich Lieferungen in Echtzeit überwachen und kontrollieren.
Über die JDA-Software lassen sich Lieferungen in Echtzeit überwachen und kontrollieren.
(Bild: JDA)

Lieferzeiten, Bestandsmanagement, das Transportmittel der Wahl, Wetter oder landesspezifische gesetzliche Regelungen – all das und vieles mehr sind Faktoren, die die Supply Chain beeinflussen können. Unvorhergesehene Ereignisse in der Lieferkette können schnell Komplikationen in der Produktion nach sich ziehen. Probleme, die sich daraus ergeben, sind dann mitunter auf verschiedenen Ebenen spürbar. Eine Supply Chain hat viele Beteiligte und ein gebrochenes Kettenglied an einer Stelle kann leicht Auswirkungen auf die gesamte Kette haben. Ressourcen in die Optimierung der Supply Chain zu stecken, kann sich für alle Beteiligten lohnen.

KI soll irgendwann gänzlich autonom arbeiten

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ist dabei ein möglicher Ansatzpunkt. Die Technik, die momentan wahrscheinlich zu den polarisierendsten in der Industrie zählt, kann hier weiterhelfen. Ein Unternehmen, das in diese Richtung arbeitet, ist die JDA Software Group. Seit der Gründung 1985 befasst man sich dort mit Themen rund um die Lieferkette. Ab 2014 kam dann auch das Thema KI hinzu, anfangs noch im Rahmen eigener Labore. Mit der Übernahme des KI-Unternehmens Blue Yonder im Jahr 2018 wurde auch die Entwicklung von konkreten Produkten möglich. Blue Yonder arbeitete bereits seit 2008 an einer funktionsfähigen KI-Lösung. Der Unternehmensgründer Prof. Michael Feindt trainierte sein erstes neuronales Netzwerk am Cern bereits in den 90er-Jahren.

Die Benutzeroberfläche des Control Tower stellt übersichtlich die wichtigsten Daten zur Supply Chain dar.
Die Benutzeroberfläche des Control Tower stellt übersichtlich die wichtigsten Daten zur Supply Chain dar.
(Bild: JDA)

Aktuell arbeitet man laut Gabriel Werner, Vice President, Solution Advisory Manufacturing für EMEA bei JDA, am Control Tower, um Lieferungen in Echtzeit zu überwachen und zum Beispiel die erwartete Ankunft der Lieferung genauer zu prognostizieren. Die Künstliche Intelligenz soll auf Basis von Daten Vorhersagen zu möglichen Ereignissen treffen, welche die Supply Chain beeinflussen. Im nächsten Schritt gehe es darum, Maßnahmen einzuleiten, die die Auswirkungen der Ereignisse abfedern können. „Dabei arbeiten wir viel mit Design Thinking, also Lösungen, die den Anwender überzeugen. Wir wollen durch Automatisierung den Teufelskreis von Planungsproblemen durchbrechen“, so Werner. Es komme vor, dass ein Projektmanager sich mit einer Störung in der Lieferkette befasst, während an anderer Stelle schon weitere Probleme auftreten. Hier kann Machine Learning Abhilfe schaffen. Der Algorithmus soll anhand von Daten nicht nur Vorhersagen zu möglichen Ereignissen treffen, sondern auch Lösungsstrategien erlernen. Laut Werner soll die KI irgendwann gänzlich autonom arbeiten.

Das System werde dann alle Entscheidungen zur Lieferkettenoptimierung selbstständig, ohne menschliches Eingreifen treffen.Momentan ist dies nur in Teilen der Lieferkette möglich, zum Beispiel wurden bei der Supermarktkette Morissons in England bereits 99 % Automatisierung in der Filialbelieferung erreicht. In anderen Teilen der Lieferkette würde die Software gewisse Entscheidungen noch nicht treffen; solche zum Beispiel, die größere finanzielle Auswirkungen nach sich ziehen, müssen von einem menschlichen Bediener autorisiert werden.

Datenverfügbarkeit ist wichtigste Voraussetzung

Um das zu ermöglichen, braucht es vor allem eines – umfangreiche Datensätze. Werner erklärt: „Die wichtigste Voraussetzung ist immer die Datenverfügbarkeit. Am Anfang eines Projekts führen wir meist eine Analyse durch, um sicherzustellen, dass genug Daten vorhanden sind, um den Algorithmus zu füttern.“ Relevante Daten finden sich in den EAP- sowie Basissystemen der Kunden und beinhalten Information wie Abverkaufhistorie oder Preise. Externe Informationen, die ebenfalls Einfluss auf die Supply Chain haben können, wie Wetterdaten, werden von JDA als Teil des Service schon mitgebracht. Man benötigt aber nicht nur Information aus den Kundenarchiven; je besser die Künstliche Intelligenz arbeiten soll, desto umfangreicher muss das Datenset sein. Die Lieferkette hat viele Glieder, die bestmöglichen Vorhersagechancen ergeben sich, wenn alle Glieder Daten für die Analyse liefern. Dabei spiele es keine Rolle, wo man in der Supply Chain anfängt. Ein Beispiel dafür ist ein JDA-Projekt mit einem österreichischen Textilfaserhersteller. „Das Unternehmen steht weder direkt am Anfang noch am Ende der Lieferkette, hat aber das Projekt initiiert. Im Rahmen des Projekts wird aber die gesamte Lieferkette mit allen Beteiligten bearbeitet“, erläutert Werner.

Datenschutz in adäquater Form Rechnung tragen

Bei der Arbeit mit Unternehmensdaten aus unterschiedlichen Quellen muss natürlich auch dem Datenschutz in adäquater Form Rechnung getragen werden. JDA bietet viele seiner Produkte auf Basis der Cloud-Plattform „Microsoft Azure“ an. Dabei gelten die Sicherheitsstandards von Microsoft. Das Unternehmen verfüge auch über eigene Zertifizierung in diese Richtung. Der Zugriff auf die Daten von am Projekt beteiligten Parteien wird über Zugangsberechtigungen sichergestellt. Laut Werner können dabei auch Komplikationen auftreten.

Manche europäischen Kunden würden es zum Beispiel ablehnen, dass ihre Daten auf amerikanischen Servern gespeichert werden. Sie wollen verhindern, dass Dritte im Rahmen des US Patriot Act diese Daten einsehen. So etwas kann nach Angaben des JDA-Mitarbeiters noch relativ einfach gelöst werden. Daten, die über „Microsoft Azure“ laufen, könnten in europäischen Datencentern des Unternehmens gespeichert werden. Bei sehr spezifischen Ansprüchen, zum Beispiel dass niemand, der einen amerikanischen Pass besitzt, die Daten einsehen soll, stößt man aber an die Grenzen des Datenschutzes.

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