Wir sind davon überzeugt, dass der Gartner Hype Cycle for Supply Chain Execution Technologies 2020 bahnbrechende Informationen und Trends im Hinblick auf zukünftige innovative Ansätze in den Bereichen Logistik und digitale Lagerhaltung aufzeigt.

Mit dieser Artikelserie bieten wir Ihnen Orientierung im Dschungel der technischen Innovationen für den Logistikbereich auf der Grundlage des Gartner Hype Cycle, Marktanalysen und unserer eigenen Erfahrungen. Im ersten Artikel befassten wir uns mit (humanoiden) Kommissionier-Robotern. In diesem Artikel geben wir Ihnen einen Einblick in eine weitere Schlüsselinnovation: Lager-Ressourcenplanung und -Disposition.

Lager-Ressourcenplanung und -Disposition

Während (humanoide)Kommissionier-Roboter konkret und anschaulich sind, ist die Lager-Ressourcenplanung und -Disposition eine reine Software-Innovation. Das Hauptkonzept besteht in der Anwendung einer prädiktiven abhängigkeitsbasierten Planung und Optimierung von Aufgaben im Lager. In der Fertigungsindustrie werden diese Techniken bereits seit mehr als 30 Jahren angewendet. In Lagern werden Aufgaben jedoch hauptsächlich nach rudimentären Prinzipien wie wie Task Interleaving und Wave Planningverteilt.

Nur wenige Anbieter haben in ihre Lösungen im Bereich WMS (Warehouse Management Systems) auch vorausschauende Planungsmöglichkeiten (z. B. Personal- und Geräteplanung) integriert. Da die Marktfaktoren den Bedarf an erhöhter Effizienz vorantreiben und die Arbeitskosten zu einer hohen Nachfrage nach erweiterten Kompetenzen führen, müssen die Anbieter fortschrittlichere Methoden einbeziehen, die Ressourcen, Planung und Einschränkungen berücksichtigen. Die aktuellen Lösungen am Markt werden von Gartner als Entwicklungen im Frühstadium beschrieben, die auf die ersten Anwender ausgerichtet sind. Mit der Zeit werden diese Lösungen aber weiter reifen und dann Akzeptanz bei einem breiteren Publikum finden.

Ergebnisse aus Marktanalysen

Im Rahmen unserer Marktanalysen haben wir zwei Hauptunterschiede bei der Anwendung von KI in WMS für die prädiktive eingeschränkte Ressourcenverteilung und -optimierung festgestellt. Beim ersten Ansatz wird KI direkt in das WMS integriert, während der zweite Ansatz ein individuelles Add-On für ein bereits bestehendes WMS bietet. Ein Beispiel für ein Add-On wird in der folgenden Abbildung gezeigt:

Übersicht über die Add-On-Module von RedPilot[1]

Bei der Nutzung von KI in WMSs gibt es eine große Bandbreite an Variationen. In manchen Fällen können Unregelmäßigkeiten durch die prädiktive Analyse schon während der Entstehung erkannt werden und das System reagiert entsprechend darauf. In anderen Fällen können durch die prädiktive Analyse externe Faktoren (z. B. Transportverzögerungen oder Wahrscheinlichkeiten von Retouren) prognostiziert und berücksichtigt werden, um ihre negativen Auswirkungen zu minimieren und Kapazitäten zu erhöhen, z. B. in der Auslastung, durch Batchverarbeitung oder durch die allgemeine Ressourcenallokation. Darüber hinaus gibt es weitere Anwendungsfälle: dynamische Rollenverteilung, proaktive Priorisierung, Routenoptimierung für Gabelstapler oder weitere r Transport- und Prozessoptimierungen mit Hilfe von Kameradaten oder weiteren Informationen.

Beurteilung dieses Trends durch CAMELOT

Die Ressourcenallokation und Disposition in der Lagerhaltung kann zur gewünschten Effizienz führen und die Möglichkeit bieten, zukünftige Ereignisse zu prognostizieren. Unsere Untersuchungen bestätigen jedoch die Einschätzung Gartners, dass sich die derzeit verfügbaren Lösungen noch in einem sehr frühen Stadium befinden. Die Anwendung von KI in WMSs für das Ressourcenmanagement können Schichtleiter und Mitarbeitende im mittleren Management in vorausschauend handeln, anstatt nur auf Unregelmäßigkeiten zu reagieren. Zum Beispiel wenn ein Kommissionierer in den Verpackungsbereich abgestellt wird, wenn die Kommissionierung schneller läuft als die Verpackung. Zusätzlich wird sich der Schwerpunkt von der Steuerung und Beobachtung auf letztere verlagern.

Vor allem für komplex aufgebaute Lager sind diese Use Cases empfehlenswert. Letztlich können aber alle Arten von Lagern in sämtlichen Branchen davon profitieren, die Ressourcenallokation und eine Dispositionssoftware in ihre digitale Strategie aufzunehmen. Der Einsatz von KI in WMSs kann aber nicht nur die Ressourcenallokation und Prozessoptimierung, sondern auch die Vorhersage möglicher zukünftiger Ereignisse verbessern. Um diese Innovation zu nutzen, ist eine bereinigte Datenbank in Kombination mit einem funktionierenden Master Data Management erforderlich.

Fazit

Der Hype Cycle von Gartner hat einige Bereiche aufgedeckt, in denen sich in den nächsten zehn Jahren bedeutende Verbesserungen erzielen lassen. Diese Innovationen werden Unternehmen wahrscheinlich helfen, eine für sie passende digitale Vision zu definieren. Allerdings werden bestimmte Prozesse, Geschäftsmodelle und/oder IT-Strategien entsprechend angepasst werden müssen, um die von Gartner beschriebenen Innovationen wirklich vorteilhaft zu nutzen. Auch die Akzeptanz von Mitarbeitenden ist wichtig für diesen Prozess. Die Vorteile dürften jedoch deutlich stärker ins Gewicht fallen als die Risiken, da dieser Ansatz zu erhöhter Effizienz, zur Optimierung von Prozesse und Nutzung von Ressourcen oder auch zu allgemeinen Kostenreduzierungen führt. CAMELOT liefert Ihnen die nötigen Informationen, Use Cases und Orientierungshilfen, um herauszufinden, ob und wie Sie diese Innovationen für sich nutzen können.

Neben den von Gartner genannten Innovationen können Sie zur Beurteilung Ihrer Möglichkeiten im digitalen Lager auch auf Marktanalysen von CAMELOT zum Thema „KI im Lager“ zurückgreifen. Wenn Sie mehr über weitere KI-basierte Innovationen oder die Integration innovativer Technologien in Ihre digitale Lager-Zukunftsvision erfahren möchten, kontaktieren Sie uns.

Gartner, Hype Cycle for Supply Chain Execution Technologies, 2020, Dwight Klappich, 7 July 2020

Gartner befürwortet keine Anbieter, Produkte oder Dienstleistungen, die in seinen Forschungspublikationen dargestellt werden, und rät Technologieanwendern nicht, nur die Anbieter mit den höchsten Bewertungen oder anderen Bezeichnungen auszuwählen. Die Research-Publikationen von Gartner geben die Meinung der Research-Organisation von Gartner wieder und sollten nicht als Tatsachenbehauptungen ausgelegt werden. Gartner lehnt jede ausdrückliche oder stillschweigende Gewährleistung in Bezug auf diese Studie ab, einschließlich jeglicher Gewährleistung der Marktgängigkeit oder Eignung für einen bestimmten Zweck.

[1] https://www.redpilot.at/operational-excellence-optimise-logistics-performance/

Empfohlene Artikel

Supply Chain Management

So planen Sie Ihre Lieferkette (Teil II)

Wir haben bereits begonnen, in einer kleinen Artikelserie die wichtigsten Merkmale optimierungs- und heuristikbasierter Ansätze für die immer stä…

weiterlesen
Logistics

Künstliche Intelligenz in der Lagerhaltung: Automatisierung der Datenpflege

In diesem Blog-Artikel geben wir Einblicke in eine Innovation, die möglicherweise in der digitale Lagerhaltung implementiert werden kann und zeigen …

weiterlesen
Future Value Chain

Blockchain in der Gesundheitsbranche – Studie zu Marktreife und Trends

Wie stehen Pharmaunternehmen zum Einsatz der Blockchain-Technologie? Was unterscheidet die Blockchain von den derzeit genutzten Technologien? Welche Schwierigkeiten und Herausforderungen gehen …

weiterlesen

Denken Sie Ihre Value Chain neu mit uns

Kontaktieren Sie uns