Intelligent in die Zukunft: Mit KI und Data Science die Lieferkette optimieren

Data Science und Künstliche Intelligenz (KI) eröffnen Unternehmen ein spannendes Universum voller neuer Möglichkeiten und Innovationen – die Logistikbranche bildet da keine Ausnahme. In einer Zeit, in der Lieferketten zunehmend komplexer und vernetzter werden, gewinnt die Digitalisierung mit intelligenten und effizienten Lösungen immer mehr an Bedeutung. Innovative Technologien transformieren auch die Zukunft der Logistik. In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science entstanden sind, wie sie funktionieren und wie man mit innovativen KI- und Data Science basierten Supply-Chain-Lösungen Logistikprozesse optimieren kann.

Von der plaudernden Software zum smarten Berater: Die Evolution der Künstlichen Intelligenz (KI)

Es ist das Jahr 1966. In einem kleinen Labor am Massachusetts Institute of Technology (MIT) in USA, umgeben von Kabeln und Bildschirmen, sitzt eine Frau an einer Schreibmaschine, die mit einem Großrechner und einem Computerprogramm namens ELIZA verbunden ist. Die Probandin tippt einen Satz auf der Schreibmaschine. Auf dem schwarzen Bildschirm vor ihr erscheint kurz darauf in grün leuchtender Schrift eine Antwort. Es entsteht eine Kommunikation zwischen der Frau und der Maschine, die wir heute als Chat bezeichnen würden. ELIZA, die “plaudernde Software”, konnte also schon in der 60er Jahren mit Menschen sprechen, indem sie ihre Eingaben analysiert und passende Fragen und Antworten generiert hat.

Das ELIZA-Experiment gilt heute als Geburtsstunde der Künstlichen Intelligenz. Inzwischen ist KI nicht mehr nur ein digitaler Gesprächspartner, der einfache Dialoge führt, sondern eine bahnbrechende Technologie, die viele Wirtschaftsbereiche und Unternehmen transformieren wird.

Für die Künstliche Intelligenz ist mittlerweile eine neue Ära angebrochen. Durch das Internet und die zunehmende Digitalisierung sind heute große Datenmengen (Big Data) verfügbar, die mit Hilfe von neuen, innovativen Chips (CPUs & GPUs) sehr viel schneller und effektiver verarbeitet werden können.  Außerdem wurden Algorithmen für Maschinelles Lernen weiterentwickelt, die es Maschinen ermöglichen, aus diesen Daten zu lernen und Muster zu erkennen.

Während frühere KI-Projekte auf einfachen regelbasierten (Wenn Eingabe A, dann Ausgabe B) “Expertensystemen” basierten, bilden bei den neuen Applikationen sogenannte Neuronale Netze die Grundlage. Diese funktionieren ähnlich wie das menschliche Gehirn mit einer Vielzahl von Verschaltungen und Knoten (mathematische Formeln), die den Neuronen im Gehirn entsprechen. Bei mehreren Knotenschichten spricht man von tiefen Neuronalen Netzen, die komplexe Problemlösung durch Deep Learning ermöglichen. Neuronale Netze werden, wie das menschliche Gehirn, durch ständige Informationen (große Datenmengen) trainiert und lernen dann daraus. Darauf basiert beispielsweise auch die generative KI ChatGPT, die im November 2022 gelauncht wurde und eine technologische Revolution ausgelöst hat.

KI lässt sich heute in verschiedene Kategorien unterteilen, darunter schwache KI (die auf spezifische Aufgaben spezialisiert ist) und starke KI (die allgemeine Intelligenz anstrebt). Das Hauptziel der KI besteht darin, Systeme zu entwickeln, die selbstständig Entscheidungen treffen oder Aufgaben ausführen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Dies reicht von einfacher Automatisierung bis hin zu komplexen Anwendungen wie Sprach- und Bilderkennung.

KI und Data Science als Game Changer für Unternehmen

Seit dem Start von ChatGPT verstehen viele Menschen unter Künstlicher Intelligenz ein System, das verschiedene Datenquellen miteinander verknüpft und interpretiert und daraus auf Anfrage (Prompt) neue Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder mittlerweile auch Code generiert. Neben der generativen KI gibt es aber noch weitere Arten von KI, die Unternehmen zur Optimierung ihrer Prozesse einsetzen können, zum Beispiel die robotische KI (auch RPA - Robotic Process Automation), die vor allem in der Prozessautomatisierung zum Einsatz kommt. Auch die analytische KI ist für Unternehmen wichtig, um verschiedene Szenarien zu modellieren, wie z. B. Prognosen und die Früherkennung von Trends.

In diesem Zusammenhang spielt ein übergeordneter Bereich für Unternehmen eine wichtige Rolle: Data Science. Künstliche Intelligenz (KI) ist einer der drei Teilbereiche von Data Science – einem interdisziplinären Gebiet, das sich umfassend mit der Analyse und Interpretation von Daten beschäftigt. Ziel von Data Science ist es, Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen und diese zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen oder zur Lösung spezifischer Probleme zu nutzen. Es werden Methoden wie statistische Analyse, Datenvisualisierung, explorative Datenanalyse, Maschinelles Lernen (ein Teilgebiet der KI) und Big-Data-Technologien verwendet, um Muster in Daten zu erkennen. Durch diese Integration von Techniken aus verschiedenen Disziplinen können Data Scientists Trends erkennen, Rohdaten in verwertbare Informationen umwandeln und präzise Vorhersagen treffen.

Data Science besteht aus drei Teilbereichen:

1. Künstliche Intelligenz (KI): KI bezieht sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Systemen, die in der Lage sind, menschenähnliche Intelligenz zu simulieren. Dazu gehören Fähigkeiten wie Lernen, Problemlösung, Wahrnehmung und Entscheidungsfindung. KI nutzt eine Vielzahl von Techniken, darunter Machine Learning (ML), Neuronale Netze, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Computer Vision (Maschinelles Sehen) und regelbasierte Systeme.
2. Operations Research: Der Bereich Operations Research ermöglicht die Simulation und Optimierung von Prozessen und bietet eine datenbasierte Unterstützung für Entscheidungen und Lösungsstrategien bei komplexen Problemen.
3. Data Engineering: Data-Engineering-Techniken können das Datenhandling und die Qualitätskontrolle unterstützen. Damit wird sichergestellt, dass verlässliche Daten für eine Vielzahl von Anwendungen zur Verfügung stehen, die die Effizienz und Genauigkeit von Geschäftsprozessen weiter verbessern.

KI und Data Science in der Lieferkette

Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science sind zu unverzichtbaren Werkzeugen für Unternehmen geworden, die in der heutigen datengetriebenen Welt wettbewerbsfähig bleiben wollen. Diese Technologien werden zunehmend auch für Unternehmen in der Lieferkette zum Game Changer.

Das Supply-Chain-Management erfordert enorme Datenmengen unterschiedlichster Art und ist damit ein typischer Anwendungsfall für die Integration von Data Science und KI. Vom Bestandsmanagement, der Auftragsabwicklung und Personalplanung bis hin zum Transportmanagement können KI-Modelle Prozesse optimieren und damit Wettbewerbsvorteile für Unternehmen schaffen. KI und Data Science werden bereits in vielen Bereichen eingesetzt, um die betriebliche Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Kunden- und Mitarbeiterbindung zu verbessern.

Anwendungsbereiche in der Supply Chain

1. Intelligentes Slotting
   
   Intelligente Slotting-Lösungen steigern die Effizienz der manuellen Kommissionierung und Nachschubversorgung und verkürzen die Kommissionier- und Auftragsdurchlaufzeiten. Erreicht wird dies durch die Optimierung der Lagerplätze auf Basis von Artikelgeschwindigkeit, Lageranforderungen (z. B. Größen- und Gewichtsbeschränkungen) und Kommissionierdistanz. Im Gegensatz zu herkömmlichen Lösungen wendet intelligentes Slotting KI- und Data Science-Techniken auf einen umfangreichen Satz unternehmensspezifischer Daten an, darunter Artikelstammdaten, Lagerlayout und Platzierungsregeln. Dies ermöglicht eine fortschrittliche Slotting-Optimierung, die messbare operative Ergebnisse liefert und eine schnelle Wertschöpfung gewährleistet.
   
   
2. Prognose und Bestandsoptimierung
   
   Die Übersetzung von Daten in verwertbare Erkenntnisse und Prognosen ist eine der größten Stärken von KI und Data Science. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, die sich ausschließlich auf die Vergangenheit beziehen, können logische Schlussfolgerungen über zukünftige Probleme gezogen und spezifische Gegenmaßnahmen empfohlen werden. KI und Data Science werden die Bedarfsprognose, die integrierte Unternehmensplanung und die Bestandsoptimierung grundlegend verändern. Möglich wird dies durch Algorithmen, die bei der Zuordnung von Beständen zu Aufträgen verschiedene Parameter wie Durchlaufzeit, Bestellmenge und Sicherheitspuffer berücksichtigen. Innovative Supply-Chain-Lösungen wie Warehouse Management Systeme sind in der Lage, Prognosen mit hoher Genauigkeit zu liefern und alle Prozesse, Bestände und Ressourcen effizient zu steuern.
   
   
3. Prozessautomatisierung
   
   KI spielt eine zentrale Rolle bei der Automatisierung von Prozessen auf Mikro- und Makroebene. Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) hat das Potenzial, die Qualität von Logistik- und Bestandsaufgaben zu verbessern und den Zeitaufwand der Mitarbeiter für diese Aufgaben zu verringern. Durch Echtzeitanalysen und -empfehlungen kann sie Teilprozesse wie die Warenplatzierung in der Transportlogistik erleichtern und die Arbeitsteilung zwischen Automatisierungssystemen wie beispielsweise Autonomen Mobile Robotern (AMR) und menschlichen Arbeitskräften im Lager optimieren.
   RPA hilft auch dabei, Bestände in Echtzeit zu überwachen und Nachbestellungen automatisch auszulösen, was menschliche Fehler reduziert. Automatisierte Systeme verarbeiten Bestellungen schneller und integrieren verschiedene Softwarelösungen für einen nahtlosen Datenaustausch. Zudem verfolgt RPA den Versandstatus, automatisiert die Rechnungsstellung und erstellt Berichte zur Leistungsanalyse.
   
   
4. Transport Management
   
   Transport Management-Systeme (TMS) sind ein wesentlicher Bestandteil eines effizienten und nachhaltigen Lieferkettenmanagements. TMS-Software nutzt Künstliche Intelligenz, um die Routenoptimierung und Ladungsplanung zu verbessern. Durch die Analyse verschiedener Faktoren wie Verkehrsmuster, Wetterbedingungen und Lieferfenster kann ein TMS die effizientesten Transportrouten ermitteln. Dies trägt zur Senkung des Kraftstoffverbrauchs und der Treibhausgasemissionen bei. Zudem ermöglicht es den Einsatz umweltfreundlicher Transportmittel, was nicht nur die CO²-Emissionen senkt, sondern auch die Transportkosten verringert.
   
   
5. Personaleinsatzplanung
   
   KI spielt auch in der modernen Personaleinsatzplanung, insbesondere in einem Labor Management System, eine entscheidende Rolle. Ein großer Vorteil ist die Senkung der Arbeitskosten: KI analysiert historische Daten und den aktuellen Zustand des Lagers, um Engpässe frühzeitig zu erkennen und Überstunden zu minimieren. Das senkt nicht nur die Kosten, sondern erhöht auch das Engagement der Mitarbeiter, da die Arbeitsbelastung gleichmäßiger verteilt und Schichten besser geplant werden können. Dank externer Datenquellen und präziser Bedarfsprognosen ermöglicht KI eine optimierte Schichtplanung, die pünktliche Lieferungen fördert.
   
   
6. Verbesserung der Datenqualität
   
   Ein wichtiger Schlüssel zum Erfolg von KI und Data Science in den Lieferketten ist die Verbesserung der Datenqualität. Die Fortschritte bei Big Data und dezentralen IT-Systemen ermöglichen eine schnellere und effizientere Datenverarbeitung für genauere prädiktive, präskriptive und kollaborative Analysen. KI-basierte Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und Maschinelles Lernen (ML) verbessern die Datenqualität, die für die Berechnung zuverlässiger und genauer Indikatoren notwendig ist.
   
   
7. Generative KI-Anwendungen
   
   Generative KI hat das Potenzial, wichtige Aufgaben im Supply-Chain-Management völlig neu zu gestalten und manuelle Prozesse zu beschleunigen. Mögliche Anwendungen reichen von der schnellen Klassifizierung und Kategorisierung von Daten bis hin zur automatischen Erstellung von Berichten und Dashboards. Statt vordefinierter Dialoge und manueller Dateneingabe setzen KI-gestützte Tools auf dynamische Frage-Antwort-Interaktionen. Sie können z. B. als sprachgesteuerte Voice-Lösung die Effizienz manueller Tätigkeiten wie Kommissionierung oder Einlagerung erheblich verbessern.

Implementierung in der Praxis

Mit KI und Data Science können Supply Chain-Unternehmen ihre Effizienz steigern und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert jedoch mehr als nur die Einführung einer neuen Technologie-Lösung. Eine gründliche Analyse ist unerlässlich, um die wichtigsten Anwendungsbereiche zu ermitteln und die Eignung von KI- und Data Science-basierten Lösungen für jeden einzelnen Bereich zu bestimmen. Anschließend sollte eine Roadmap für die Implementierung und ganzheitliche Integration der gewählten Lösungen erstellt werden.

Um eine erfolgreiche Implementierung von innovativen Technologien zu gewährleisten, ist es ratsam, sich für einen zuverlässigen Partner mit einem ganzheitlichen Lösungsportfolio und langjähriger Erfahrung im Bereich Supply-Chain-Lösungen zu entscheiden.

Ein Blick in die Zukunft

KI-Forscher beschäftigen sich mittlerweile mit der Frage, ob KI eines Tages nicht nur intelligent ist, sondern auch Emotionen lernen und verarbeiten kann, um beispielsweise die Interaktion von Mensch und Maschine weiter zu verbessern. Zwar arbeiten Wissenschaftler bereits an der Schaffung einer AGI (Artificial General Intelligence), die den Menschen in manchen Bereichen sogar überlegen sein soll. Laut dem Gartner Hype Cycle 2024 wird diese Entwicklung aber noch mindestens 10 Jahre dauern.  Momentan ist eine emphatische KI also noch reine Science-Fiction. Sicher ist aber, dass der Einsatz der heutigen KI und Data-Science-Technologien die Prozesse von Unternehmen auch in der Zukunft weiter optimieren werden.

Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien dürfte auch deren Bedeutung in der Logistik stark zunehmen. In Zukunft wird es noch fortschrittlichere Algorithmen geben, die in der Lage sind, noch differenziertere Entscheidungen autonom zu treffen und menschliche Arbeitskraft bei Routineaufgaben und schweren oder gefährlichen Tätigkeiten weiter zu reduzieren. Mit zunehmender Integration in die Prozesse ist auch eine verbesserte Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und Menschen zu erwarten.

KI-Systeme werden in Echtzeit anpassungsfähig sein und sofort auf Veränderungen im Umfeld der Lieferkette reagieren können, was insbesondere in Krisensituationen wichtig ist. Auch eine zunehmende Integration mit anderen innovativen Technologien wie IoT, Blockchain und fortgeschrittener Datenanalyse ist zu erwarten. Damit werden noch leistungs- und widerstandsfähigere Ökosysteme in der Lieferkette geschaffen werden.

Kurz gesagt: Die Zukunft wird weitere Daten- und KI-getriebene Innovationen bringen, z. B. im Bestandsmanagement oder bei Prognosen und damit völlig neue Konzepte in der Logistik ermöglichen. Supply-Chain-Unternehmen sollten sich daher jetzt mit diesen innovativen, intelligenten Technologien vertraut machen, um auch in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben.