Von Geoff Whiting, Red Stag Fulfillment
Die Anwendung von Automatisierung und künstlicher Intelligenz (KI) auf das Lieferkettenmanagement ist eine hervorragende Möglichkeit für Hersteller, die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Effizienz der Abläufe zu erhöhen. Hersteller können mit der Identifizierung der Lieferkettenprozesse beginnen, die durch Automatisierung verbessert werden können, KI- und Software-Tools untersuchen, um die beste Lösung für ihre Anwendungsfälle zu finden, sowie einen Plan für die digitale Transformation entwickeln, der sie auf Kurs hält, um mit der Zukunft der Fertigungsindustrie Schritt zu halten.
Auch Unternehmen, die ihre Lieferketten bereits automatisiert haben, können von einer regelmäßigen Neubewertung profitieren, um festzustellen, ob sie die besten verfügbaren Tools einsetzen und um zusätzliche KI-Einsatzmöglichkeiten zu finden.
Hier sind die wichtigsten Aspekte, wie Automatisierung und Intelligenz die Produktionslieferketten zum Besseren verändern.
Wesentliches zur Lieferkettenautomatisierung
Tools wie das Internet der Dinge (IoT), robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), Robotik, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML) finden im heutigen Lieferkettenmanagement der Fertigungsindustrie zahlreiche Anwendungen.
1. Das Internet der Dinge
Das Internet der Dinge (IoT) verändert die Art und Weise, wie Lieferketten in der Fertigung funktionieren, indem es Unternehmen die Möglichkeit gibt, die Bewegung von Teilen und fertigen Erzeugnissen in Echtzeit zu verfolgen. Einige Fabriken nutzen das Internet der Dinge, um die Leistung von Anlagen zu überwachen und die Verantwortlichen auf Wartungsbedarf aufmerksam zu machen, bevor ein kritisches Maschinenteil ausfällt und die Produktion zum Erliegen kommt. In einigen Bereichen können IoT-Geräte Fehler erkennen und Mitarbeiter über Probleme bei der Qualitätskontrolle informieren.
2. Robotergestützte Prozessautomatisierung
RPA ist eine Software, die es Herstellern ermöglicht, sich wiederholende und regelbasierte Aufgaben zu automatisieren. Durch den Einsatz von RPA-Software für die Dateneingabe und -übertragung können sich die Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben konzentrieren, die das Lieferkettenmanagement verbessern. RPA ist ein hervorragendes Instrument zur Automatisierung arbeitsintensiver Prozesse, die derzeit manuell ausgeführt werden.
3. Robotik
RPA ist Code, aber auch physische Roboter spielen eine wichtige Rolle bei der Automatisierung der Lieferkette. Roboter können verschiedene Aufgaben sicher bewältigen, z. B. das Bewegen von Kisten und Paletten, einfache Montagearbeiten, Bestandszählungen, Wartung von Geräten und Produkttests. Einige Fulfillment-Lagerhäuser setzen sogar Roboter zum Kommissionieren und Verpacken von Kundenbestellungen ein.
4. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
KI und ML bieten Herstellern leistungsstarke prädiktive Analysen, die das Lieferkettenmanagement in der Fertigung verändern, indem sie die Prognosegenauigkeit und -geschwindigkeit verbessern, eine bessere Entscheidungsfindung unterstützen und die Betriebskosten senken. KI und ML können auf die Bestandsverwaltung, die Nachfrageprognose, die Planung von Frachtrouten und vieles mehr angewendet werden.
Automatisierung und KI für Lieferketten in der Fertigung
Für Automatisierung und KI gibt es so viele Anwendungen in der Lieferkette wie es Permutationen in der Lieferkette gibt (d. h. nahezu unendlich viele). Aber hier sind einige häufige Anwendungsfälle für die Automatisierung in den Lieferketten der Fertigung.
Intelligente Bestandsverwaltung
RFID, eine IoT-Technologie, die mithilfe von Radiofrequenz-Tags den Standort von Waren genau lokalisiert, bietet ein Maß an Genauigkeit und Transparenz für die Bestandsverwaltung, das ohne diese Technologie nicht möglich ist. RFID-Tags können an Produkten, Containern oder Paletten angebracht werden, um die Nachverfolgung und Überwachung der gesamten Lieferkette in Echtzeit zu ermöglichen.
Die Hersteller können RFID-Tags an Containern, Paletten oder einzelnen Kartons anbringen und mit Lesegeräten Daten wie SKUs, Chargennummern und Verfallsdaten der Produkte auf ihrem Weg durch die Lieferkette erfassen.
RFID eignet sich am besten für die Nachverfolgung von Waren über relativ kurze Entfernungen und wird daher am besten in einer Fabrik, einem Lagerhaus oder einem Vertriebszentrum eingesetzt. Auf engstem Raum ermöglicht RFID den Herstellern, den Standort der fertigen Erzeugnisse mit einem hohen Maß an Genauigkeit zu bestimmen.
Die gemeinsame Datennutzung – die Integration von Datenquellen, die an einem Lieferkettenprozess beteiligt sind – ist ein weiteres Automatisierungstool, das bei der Bestandsverwaltung helfen kann. So können beispielsweise Softwaresysteme, die Daten über Lagerbestände, Lieferantendaten und den Bestellverlauf gemeinsam nutzen, automatisch eine Bestellung generieren, wenn das Material den Meldebestand erreicht.
Durch Software-Automatisierung lässt sich auch der Bestellstatus verfolgen, so dass die Hersteller auf Knopfdruck Zugriff auf die voraussichtlichen Liefertermine haben und die Effizienz ihrer Bestellungen verbessern können.
Überwachung von Warenbewegungen
Eine weitere Form des IoT, mit der sich der globale Warentransport in den Lieferketten der Industrie verfolgen lässt, ist GPS. Durch das Anbringen eines GPS-Geräts an einem Container oder einer Palette mit Waren können Supply Chain Manager die Bewegung von Sendungen vom Hafen über den Bahnknotenpunkt bis zur LKW-Route in Echtzeit verfolgen. Durch die Integration mit anderen Lieferkettensystemen können Überwachung und Berichterstattung automatisiert werden, was das Lieferkettenmanagement entlastet und die Kapazitäten der Hersteller zur Optimierung der Versandwege erhöht.
ML-Algorithmen sind ein weiteres wichtiges Instrument zum Analysieren von Transportbedingungen und zum Empfehlen von Änderungen, um Lieferwege zu optimieren und Unterbrechungen zu vermeiden. Auch wenn kein Algorithmus ungewöhnliche Umstände (wie z. B. ein im Suezkanal festsitzendes Containerschiff) vorhersehen kann, kann maschinelles Lernen Faktoren wie Wettermuster, Schiffsverkehr, Schiffskapazität und Frachtpreise analysieren, um Routen nach Geschwindigkeit und Wirtschaftlichkeit auszuwählen.
Automatisieren von sich wiederholenden Aufgaben
Durch den Wegfall sich wiederholender Aufgaben können die Mitarbeiter effizienter und präziser arbeiten, was sich positiv auf die Arbeitsmoral auswirkt und es ihnen ermöglicht, sich auf die Verbesserung der Lieferkette zu konzentrieren. Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) ist ein System von Software-„Bots“, die regelbasierte Aufgaben wie die Bearbeitung von Kundenaufträgen, die Nachbestellung von Beständen, die Erstellung von Produktionsplänen, Versandbestätigungen und die Erstellung von Versandetiketten automatisieren können.
Roboter in Lagerhäusern, Vertriebszentren, Häfen und Fabriken können Menschen von gefährlichen oder sich wiederholenden körperlichen Aufgaben entlasten. Um die Robotik in einer Fertigungslieferkette einzusetzen, sollten Sie zunächst die Aufgaben ermitteln, die am meisten von der Automatisierung profitieren würden – insbesondere Prozesse, die zu hohen Verletzungsraten bei den Mitarbeitern führen, die das Heben schwerer Lasten erfordern, Arbeiten im Umgang mit Gefahrgut und wiederkehrende Bewegungen, die zu Verletzungen durch wiederholte Belastungen führen können.
Robotik-Lösungen können von autonomen, mobilen Robotern (AMRs) über Roboterarme bis hin zu Co-Bots reichen: Kollaborative Roboter, die menschliche Mitarbeiter unterstützen. Die Integration von Robotern in den Arbeitsablauf eines Lagerhauses oder eines Vertriebszentrums kann einige Änderungen am Layout oder an den Softwaresystemen erfordern, jedoch zahlen sich die Vorteile hinsichtlich Effizienz und Sicherheit aus.
Verbesserung der Lagerverwaltung
Ob es um die Integration von Robotern oder die Verbesserung der Effizienz beim Kommissionieren und Verpacken geht, die kontinuierliche Weiterentwicklung und Verbesserung des Lagerdesigns und -layouts ist für effiziente Fulfillment- und Vertriebsabläufe unerlässlich. Mithilfe von KI (unter Verwendung der von IoT-Lesegeräten erfassten Daten) können Warenbewegungen analysiert und Lagerhaltungspläne erstellt werden, die die Transportwege verkürzen und die Effizienz maximieren.
KI gibt Herstellern die Möglichkeit, Simulationen durchzuführen, um zu sehen, wie verschiedene Strategien für die Lagerverwaltung funktionieren, bevor sie sie umsetzen. Die Automatisierung erleichtert auch die Datenerfassung und -analyse, so dass Supply Chain Manager schnell auf die sich ändernden Anforderungen reagieren können.
IoT und Robotik in Verbindung mit KI in Lagerhäusern schaffen ein dynamisches Umfeld, in dem Führungskräfte über die Daten und Analysen verfügen, die sie benötigen, um Best Practices für die Lagerverwaltung zu ermitteln und umzusetzen.
Big Data für unternehmerische Entscheidungen einsetzen
Dank der Leistungsfähigkeit von KI und maschinellem Lernen können Hersteller mithilfe von prädiktiven Analysen intelligentere unternehmerische Entscheidungen treffen. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass Lieferketten ohne Störungen in Gang gehalten werden und Waren und Materialien rechtzeitig am richtigen Ort sind, um die Nachfrage zu befriedigen.
Eine der wichtigsten Einsatzmöglichkeiten der Automatisierung in den Lieferketten der Fertigungsindustrie ist die Bedarfsplanung. Die Vorhersage der zukünftigen Nachfrage ist eine unvollkommene Wissenschaft, aber die Leistung von KI und ML zur Verarbeitung und Analyse von großen Datensätzen bringt einen Grad an Genauigkeit, der ohne Automatisierung nicht möglich ist.
In den heutigen anspruchsvollen Lieferketten müssen die Hersteller für Transport- und Lieferunterbrechungen aufgrund extremer Wetterbedingungen, ziviler Unruhen und Kriege, Black-Swan-Ereignisse wie globale Pandemien und anderer Ereignisse planen. Mit Hilfe prädiktiver Analysen können Risiken analysiert und Strategien zur Vermeidung von Lieferunterbrechungen erarbeitet werden. Darüber hinaus können KI- und ML-Tools die Wirtschafts- und Marktbedingungen analysieren, um den künftigen Bedarf vorherzusagen und fundierte Schätzungen der Menge und des Zeitpunkts vorzunehmen, zu dem die Waren die Wertschöpfungskette durchlaufen und den Verbrauchern zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung stehen.
Fazit
Damit Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben, müssen sie in ihren Lieferketten die gesamte Bandbreite an Automatisierungs- und KI-Tools nutzen. Unternehmen werden vielleicht nie wieder ganz zu den Just-in-Time-Lieferketten (JIT) der Vergangenheit zurückkehren, aber die Automatisierung ermöglicht es Herstellern, sich der JIT-Flexibilität und -Effizienz anzunähern.
Unternehmen sollten herausfinden, welche Tools für ihre Lieferkette geeignet sind, und die entsprechenden Ressourcen für deren Einsatz bereitstellen, einschließlich Mitarbeiterschulungen, Investitionen in neue IT-Systeme und Änderungen am Lagerlayout. Die Vorteile, die sich aus den Kosteneinsparungen und der Schnelligkeit der Lieferkettenabläufe ergeben, rechtfertigen die Vorlaufkosten für eine zusätzliche Automatisierung mehr als ausreichend.
Geoff Whiting ist Senior Writer bei Red Stag Fulfillment, einem eCommerce 3PL, der sich auf die Unterstützung schwerer, sperriger und hochwertiger Produkte konzentriert. Er verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung in den Bereichen eCommerce, Technologie und Geschäftsentwicklung. In seiner Freizeit beschäftigt sich Geoff gerne mit neuen Kochkünsten und Musik und versucht, sich beim Spazierengehen in der Natur beim Hören von Podcasts nicht zu verlaufen.
