Wie Logistiker unvollständige Daten durch regelbasierte, künstliche Intelligenz (KI) meistern – das zeigt die Euro-Log AG.
Im Rahmen eines Online-Vortrags auf den AKJ Automotive Innovation Days 2021 zeigt die Euro-Log AG anhand erfolgreicher Kundenprojekte auf, wie Lieferketten und -prozesse in der Automobillogistik durch Technologien basierend auf Künstlicher Intelligenz (KI) widerstandsfähiger und zugleich flexibler werden.
Systeme vernetzen – Datensilos auflösen
Jede Lieferkette besteht aus einem Netzwerk vieler verschiedener Logistikpartner. IT-Systeme der Automobilhersteller, Werke, Lieferanten sowie Transport- und Logistikdienstleister sind auf digitalem Weg verbunden. Sie sollen für reibungslose Logistikprozesse sorgen, indem sie untereinander Daten tauschen.
Dabei bedeuten unterschiedliche IT-Systeme auch unterschiedliche Datenqualitäten. Sind Stamm- oder Bewegungsdaten nicht vorhanden, fehlerhaft, unvollständig oder werden falsch zugeordnet, dann geraten Prozesse ins Stocken. Ein grundlegender Schritt, um diese Hürden zu umgehen, ist das Auflösen und Vernetzen bisher isolierter Datensilos.
Dadurch entsteht ein umfassender Datenpool, von dem alle Akteure, Logistiklösungen und Prozesse profitieren, unabhängig von der jeweiligen Prozessstufe oder dem Logistikbereich. Es entsteht nicht nur Transparenz für Automobilhersteller, sondern auch für Lieferanten und andere Dienstleister. Diese Transparenz zieht sich durch die gesamte Supply Chain, über Logistikpartner und Verkehrsträger, deren Vertragsverhältnisse, Inbound und Outbound sowie über Länder- und Kontinentalgrenzen hinweg.
Unvollständige Datenwelten durch KI meistern
Sind Stamm- und Bewegungsdaten vernetzt und transparent, erhöhen intelligente Mechanismen, basierend auf KI, die Datenqualität und automatisieren komplexe Prozessketten. Diese Data-Matching-Mechanismen entfalten ihr Potenzial auch bei unvollständigen oder fehlerhaften Datensätzen. Grundvoraussetzung dafür ist jedoch, dass bisher isolierte Datensilos zugänglich sind und einen Abgleich mit Referenzdaten ermöglichen.
Dann lassen sich Prozesse in Beschaffung und Distribution effizient aufeinander abstimmen und verzahnen. Verschiedene Logistiklösungen profitieren von den generierten Daten, etwa bei der Laufzeitberechnung des Leergutes für Lieferanten, wenn Lieferabrufdaten aus dem Beschaffungsmanagement abrufbar sind. Prozesse lassen sich bei Abweichungen ungestört fortführen und lösen Folgeprozesse aus, etwa automatisierte Korrekturen in der Transportabrechnung oder Reklamationen bei abweichenden Mengenangaben. (rhh)
