Somit ist es für Supply-Chain-Organisationen unumgänglich, Prozesse und Aktivitäten in den Funktionsbereichen der Lieferkette (z.B. Kundenservice, Lagerhaltung, Transport und Fertigung) besser zu orchestrieren und zu synchronisieren. Die Logistik wird in nahezu allen Branchen zunehmend zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor.
Der Druck auf anpassbare Logistiksysteme steigt: Mit den umfassenden Versprechen der Online-Händler erhöhen sich auch die Erwartungen von Endverbrauchern an Lieferzeit und Service. Somit ist es für Supply-Chain-Organisationen unumgänglich, Prozesse und Aktivitäten in den Funktionsbereichen der Lieferkette (z.B. Kundenservice, Lagerhaltung, Transport und Fertigung) besser zu orchestrieren und zu synchronisieren. Die Logistik wird in nahezu allen Branchen zunehmend zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor.
Diese Entwicklungen gepaart mit der allgemeinen Digitalisierungswelle erfordern Antworten von der Logistikbranche. Smart Logistics ist dann meist die Zauberformel, die die notwendige Flexibilisierung aller logistischen Prozesse und damit verbunden deren intelligente Steuerung durch integrierte Logistik IT-Systeme verspricht. Doch wie sieht sie aus, diese Welt der Smart Logistics, wie kann der Weg dorthin gestaltet werden und wie smart ist die Logistikbranche wirklich?
Smart Logistics auf der Spur
Smart Logistics startet mit dem Einsatz von wesentlichen Schlüsseltechnologien:
Sie beginnt damit, IT Systeme der Supply Chain über Prozess- und Unternehmensgrenzen hinweg zu vernetzen. Der Einsatz von Cloud Services für die bedarfsgerechte und flexible Bereitstellung von IT-Leistungen über das Internet ist sehr erfolgreich. Durch das Internet of Things (IoT) werden zusätzlich Möglichkeiten der vertikalen Vernetzung der Supply Chain genutzt. Hiermit können verschiedenste Sensoren entlang der Lieferkette eingesetzt und integriert werden.
Advanced Analytics (AA) und Artificial Intelligence (AI) bilden die Basis für die Entscheidungsunterstützung bei den Kernprozessen der logistischen Abwicklung. Durch intelligente Algorithmen werden in den Daten der Lieferkette bestimmte Muster entdeckt. Diese zeigen schnell die wichtigsten Einflussfaktoren für den Erfolg eines Liefernetzwerks und lernen dabei ständig. Auf dieser Basis öffnet sich für Sie das Tor, um auf die Smart-Logistics-Überholspur zu gelangen.
Smart Logistics auf der Überholspur
Die Versprechen von Smart Logistics sind enorm: Mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) werden Entscheidungen abgeleitet, die das Lager deutlich effektiver machen sollen. Vernetzte KI-gesteuerte Roboter sollen zur Produktivitätssteigerung beitragen und die Kommissionierzeiten deutlich verkürzen. Echtzeit Kommunikation, um auf Veränderungen oder Störungen zu reagieren, sollen die Abwicklung verbessern und die Qualität der Leistungserbringung deutlich steigern. Darüber hinaus versprechen KI-Technologien geringere Lagerbestände und schnellere Durchlaufzeiten.
Wie können diese Versprechen in die Tat umgesetzt werden?
Simulation „Digital Twin“
Lagersimulations- und Modellierungswerkzeuge verwenden fortschrittliche mathematische Methoden, um komplexe logistische Probleme zu analysieren, zu lösen und um Lagerprozesse und Entscheidungen zu verbessern. Die Lösungen bieten fortschrittliche Entscheidungsunterstützungs-techniken zur Verbesserung des Lagerbetriebs wie 3D-Visualisierung, Lagerdesign, Materialfluss-automatisierung, saisonale Reorganisation eines Lagers, Optimierung der Lagerabläufe, Personalplanung und Engpassanalyse.
Autonome Transportfahrzeuge, Collaborative Robots - sogenannte Cobots
Was für einen menschlichen Kommissionierer unnötige Wege- und Suchzeiten bedeuten würde, ist für die autonomen Roboter kein Problem: Kommt eine Bestellung herein, dann nimmt der erste verfügbare Roboter den Artikel auf, der seiner Position am nächsten ist, und befördert ihn zu den Packern. Autonome mobile Roboter (AMRs) werden eine Vielzahl von Techniken zur Selbstnavigation einsetzen. Sie werden zunehmend mit einer Reihe von Sensoren, wie z.B. mehreren Kameras, Bewegungs- oder Geräuschdetektoren, ausgestattet sein. KI Technologien ermöglichen es den AMRs darüber hinaus die Arbeit einzeln und gruppenweit zu optimieren und auf unvorhergesehene Ereignisse wie Ausfälle oder Engpässe zu reagieren.
Predictive Analysis zur Steuerung der Ressourcen und Skills
Die Prognose von Nachfrageentwicklungen hat das Potenzial die gesamte Supply Chain zu beeinflussen: vom Hersteller, der seine Produktionskapazitäten hochfahren kann, über die Transportunternehmen, die eine angepasste Transportkapazität bereitstellen können, bis hin zum Handel, der im Vorfeld entsprechende Bestände ordern und lagern und seine Personalplanung darauf einstellen kann.
Smarte Abwicklung
Neue Muster in den Daten der Lieferkette zu entdecken bietet großes Potenzial. Algorithmen des maschinellen Lernens finden diese neuen Muster zeitnah in den Daten der operativen Abwicklung. Wichtige Einflussfaktoren wie Lagerbestände, Lieferantenqualität, Bedarfsprognose, Beschaffungsinformationen, Auftragsabwicklung, Produktionsplanung, Transport Management und mehr werden berücksichtigt. Machine Learning findet so zum Beispiel Anwendung bei der Kommissionierung oder beim Nachschub, um die rechtzeitige automatische Nachbestellung von Artikeln in passenden Stückzahlen zu optimieren.
Fazit: Die Logistikbranche ist bereits smarter als angenommen
Auch wenn wir noch längst nicht in der Welt der Smart Logistics in seiner reinen Form angekommen sind, so ist die Logistikbranche doch smarter als Beobachter auf den ersten Blick meinen könnten. Aktuell gilt es, Entwicklungen zu prüfen, aufzugreifen und ins Unternehmen zu integrieren. Es ist nie zu spät, man sollte aber loslegen, vielleicht erstmal mit kleinen Schritten. Co-Creation ist dabei ein gutes Mittel, um Risiken zu minimieren und um auf Erfahrungen anderer aufbauen zu können.
