Behältermanagement mit KI und Machine Learning

In traditionellen Wertschöpfungsketten mit klar definierten und bekannten Einflussfaktoren war 'Lean' das Maß aller Dinge. Innerhalb des Managements vollzieht sich jedoch ein Paradigmenwechsel - alles wird 'agil'. Grund dafür sind die zunehmend dynamischen Veränderungen in immer komplexer werdenden Supply Chains. Die Herausforderung dabei ist, dass Agilität genau da einsetzen muss, wo weitreichende Planung nicht möglich ist. Bereits jetzt sind moderne Supply Chains komplexe und multidimensionale Gebilde, welche die Analyse großer Datenmengen erfordern. Closed Loop Supply Chains - und damit auch Mehrweg-Behälter-Kreisläufen - kann in Verbindung damit ein besonders hoher, externer Innovationsdruck beigemessen werden, da sie eine Verbesserung der ökologischen, wirtschaftlichen und sozialen Leistung ermöglichen. Zur Berücksichtigung der 'Lage von Morgen' mit ggf. abweichenden Rahmenbedingungen sind Anwendungen der künstlichen Intelligenz mit ihren intelligenten Algorithmen die 'Helfer in der Not' in der datenreichen Umgebung.
Logsol hat zusammen mit der Technischen Universität Dresden die Entwicklung von Verfahren zur Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen unter Einbezug von analytischen und simulativen Modellen für das Behältermanagement realisiert.
Logsol hat zusammen mit der Technischen Universität Dresden die Entwicklung von Verfahren zur Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen unter Einbezug von analytischen und simulativen Modellen für das Behältermanagement realisiert.Bild: LOGSOL GmbH

Behälter übernehmen als Bindeglied zwischen Produktionsschritten eine wichtige Funktion. Aufgrund der anhaltenden Automatisierung und damit klar definierten Verpackungsvorschriften ist der Einsatz von mehrfach verwendbaren Ladungsträgern zwingend erforderlich. Die Etablierung der Lean-Philosophie bestärkt unter anderem durch die Vermeidung von Umverpackungsprozessen diesen Umstand. Mehrweg-Behälter als kleinste logistische Einheit wurden im Zuge dessen zu einem unabdingbaren Bestandteil des produktionslogistischen Prozesses. Deren Verfügbarkeit ist eine grundlegende Notwendigkeit und somit einen elementaren Faktor für den Unternehmenserfolg. Dies ist allerdings aufgrund der anhaltenden Globalisierung und der damit verbundenen Vielzahl an entsprechenden Tauschbeziehungen eine nicht ganz einfache Aufgabe.

Zur Bewältigung dieser komplexen Aufgabe gibt es eine Vielzahl an Behältermanagementsystemen (BMS), welche sich auf den Einsatz von analytischen Modellen stützen und durch die gezielte und gesteuerte Extraktion von Informationen und Wissen aus vorhandenen Daten dem Behältermanager eine neue Entscheidungsbasis und -unterstützung anbieten können. Die vorhandenen Daten werden dabei sowohl im BMS zur Steuerung der Behälterkreisläufe (Bestandsführung, Push/Pull-Versorgung der SC-Teilnehmer) als auch zur langfristigen Planung und Loop-Optimierung (Verschiebung der Bestellquelle, Dimensionierung des Behälterkreislaufes) genutzt.

Doch sind diese Maßnahmen ausreichend für die Anforderungen von Morgen?

Im Alltag des Behältermanagers ist es zunehmend der Fall, dass langfristige Planung auf kurzfristige Realität trifft. Die Planung ist nur so lange aktuell, wie die Rahmenbedingungen konstant sind. Genau dies ist in der morgigen – und auch bereits schon heutigen – Welt immer weniger der Fall. Vielmehr sind die Bedingungen unbeständig und damit wenig vorhersehbar. Der statische Rahmen für die bisherige Planung mit geringem Risiko weicht sich zunehmend auf.

Machine Learning Konzepte lassen sich als bedeutsames Werkzeug verstehen, um die analytischen Modelle zur Datenanalyse zu ergänzen. Künstliche Intelligenz kann dabei unterstützen, aus bisherigen ‚mutigen‘ Planungen und vielleicht eher Mutmaßungen und groben Annahmen valides Behältermanagement in der kurzfristigen Realität zu betreiben. Hiermit ist es auch möglich, schnell auf Veränderungen zu reagieren, da diese bereits früh bspw. durch eine Anomaliedetektion erkannt werden. Diese Technologien sind zukunftsweisend und sowohl Treiber als auch Ziel innerhalb des aktuellen Paradigmenwechsels in der Logistik hin zu datengetriebenen Geschäftsmodellen von Morgen – und sie sind dringend notwendig.

Mehr als nur eine kurze Bekanntschaft: Logsol und KI lernen sich zunehmend besser kennen

Logsol hat zusammen mit der Technischen Universität Dresden innerhalb eines Verbundprojektes die Entwicklung von Verfahren zur Anwendung von Machine Learning Algorithmen unter Einbezug von analytischen und simulativen Modellen für das Behältermanagement realisiert. Ziel der gemeinsamen Anstrengungen war (und ist) es, die Möglichkeiten der Digitalisierung zu nutzen, um die damit einhergehenden Herausforderungen bzgl. der ausschweifenden Datengrundlage zu meistern und gewinnbringend auszuschöpfen. Schlussendlich kann damit ein Behältermanagementsystem angeboten werden, welches den Nutzer bestmöglich unterstützt und befähigt, die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Besonders wichtig dabei ist der Bereich der Predictive Analytics, unter dem die Generierung von belastbaren Vorhersagen aus aktuellen und historischen Daten verstanden wird. Im Behältermanagement wird durch die Prognose von Behälterbuchungen eine Basis geschaffen, auf der eine Vielzahl von Assistenzfunktionen für die Behältereigentümer aufbauen kann. Diese sind anhand dieses Wissens in der Lage, ihre Bestände auch bei dynamischen Änderungen der Rahmenbedingungen optimal zu planen und so beispielsweise Bestellungen bei auftretenden Engpässen strategisch zu delegieren. Ohne eine solche Assistenz- und Entscheidungsunterstützung sind und bleiben die Entscheidungen der Disponenten mit einer hohen Unsicherheit und damit einem erhöhten Risiko verbunden, was in einer zunehmend komplexen Welt mit einem dynamischen Umfeld ein Wagnis mit ungewissem Ausgang ist.

Im Behältermanagement liegt die Herausforderung einer Anwendung von Prognosemodellen wie Neuronalen Netzen, Support Vector Machines oder Decision Trees in der Abhängigkeit des Behälterflusses zum zugrundeliegenden Produktionsgeschehen. Es erfordert eine tiefgehende Analyse der Datengrundlage, um Daten mit tatsächlicher „Erklärkraft“ identifizieren zu können, welche in der Lage sind z.B. die erwarteten Ausgangsbuchungen der kommenden Woche mit ausreichender Genauigkeit prognostizieren zu können.

Im Projekt erfolgreich erprobte Anwendungsfälle des Machine Learning im Behältermanagement erstrecken sich von den eben genannten Bestands- und Buchungsprognosen Bestand über die Anwendung von Klassifizierungs-, Clustering- und Prognosemodellen zur Bewertung von Lieferanten bis hin zu dem Einsatz von Sentimentanalyse- und Textauswertungstools zur verbesserten Reaktion auf Anliegen der Systemnutzer. Dazu wird ausgehend von einem Set an Trainingsdaten ein geeignetes Model ausgewählt und auf Basis von Parametervariationen konfiguriert. Anschließend wird zur Validierung ein Verlauf der KPI durch Einbezug von multivariaten Einflussgrößen durch die ML-basierte Prognose vorhergesagt und mit den tatsächlichen Referenzdaten verglichen. Diese Daten können schlussendlich in einem Dashboard zur Entscheidungsunterstützung angezeigt werden.

Daten sind Silber, Informationen sind Gold

Eine kontinuierliche Erprobung von Technologien im Rahmen der Artificial Intelligence ist von sehr großer Bedeutung für die Logistikbranche, stellt Unternehmen jedoch vor viele Herausforderungen, da es sich um eine Schnittstellenthematik handelt. Für eine erfolgreiche Implementierung sind neben dem domänenspezifischen Anwendungs- und Expertenwissen eben auch weitreichende Kenntnisse im Gebiet der Data Science gefragt. Während Anwendungen durch analytische Modelle bereits im ‚Heute‘ angekommen sind, reichen diese für eine Anwendung von ‚morgen‘ nicht mehr aus.

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