Doch wie robust ist das Modell? Stichwort: Covid19. „Das haben wir auch nicht sehen können“, erklärt der Österreicher. „Wir haben damals in der Tiefkühllogistik mit dem Modell gearbeitet. Der kurzfristige Forecast war am Anfang nicht gut, aber nach einer Woche hat das Modell wieder performt. Nach zwei Wochen war es stabil. Aber der Forecast allein reicht ja nicht. Der Kunde muss damit arbeiten – beispielsweise Marketingkanäle stärken, Promos fahren oder ggf. Preise anpassen.“
Das sei entscheidend, so Prieschenk. „Der Mensch übernimmt dann. Unterschätzen sie nie das Bauchgefühl eines Logistikleiters, Service-Technikers oder Filialbetreibers. Die Erfahrungswerte der Menschen sowie ein gut funktionierendes Datenmodell sind die Basis um langfristig intelligente – sprich die richtigen Entscheidungen zu treffen. Dies hat im Verteilzentrum auch bei der Umsetzung von Maintenance-Strategien oder dem „richtigen Fahren“ der Anlage seine Gültigkeit. Und wichtig ist: die Modelle, Tools, Lösungen müssen robust sein und sich in der Praxis beweisen, im Tagesgeschäft tatsächliche Mehrwerte liefern.“
Die KI liefert Informationen, der Verantwortliche entscheidet und habe weiterhin die Hoheit über den Prozess. „Wir haben vor über 20 Jahren die Physik im Logistikzentrum revolutioniert. Haben es mit der OPM-Lösung geschafft, dass Waren fehlerfrei und filialgerecht von Maschinen auf Paletten und Rollcontainer geschlichtet werden. Jetzt gehen wir den nächsten Schritt und setzen auf Daten und End-to-End-Logistikmodelle. Und ich bin mir sicher, dass ich noch ein End-to-End-Witron-AI-Modell für das Warehouse erleben werde“, prophezeit Prieschenk.
