Intelligente Planung als Grundlage einer effizienten Supply Chain

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Automatisiertes Planen der Wertschöpfungskette durch Kombination von Real Time Planning und künstlicher Intelligenz

Es ist 08:30 an einem Dienstagmorgen, Leonard kommt gerade in seinem Büro auf Bali an. Er hat den Morgen damit verbracht, sich beim Fahrradfahren auszupowern. Mittels Sprachsteuerung hat er sich die futuristische Landschaft von Pandora auf seinen VR-Kontaktlinsen aufgerufen und sein Ganzkörperanzug simuliert das Gefühl von Fahrtwind.

Leonard ist Supply Chain Planner für ein Unterwasserbergbauunternehmen und verantwortlich für den reibungslosen Ablauf des voll automatischen Erzabbaus. Außerdem sorgt er dafür, dass die weltweiten Kunden pünktlich mit den bestellten Mengen beliefert werden.

Die Förderung vom Meeresgrund erfolgt 24/7. Durch Pipelines werden die Erze zu einem Hub geleitet, dort kundenspezifisch aufbereitet und weltweit per Schiff transportiert. Jeder Ausfall des Equipments ist sehr kostspielig. Störungen haben massive Auswirkungen auf das biologische Ökosystem und hinterlassen nachhaltige Umwelt- und Imageschäden. Außerdem ist eine offshore Tiefseereparatur sehr zeitaufwändig und die Rohstoffgewinnung für Wochen unterbrochen. Deshalb hat das Unternehmen ein komplexes Informationssystem entwickelt. Am Meeresgrund angebrachte Sensoren messen die Strömung, Temperatur sowie chemische Zusammensetzungen kontinuierlich und in Echtzeit.

Die vom Messsystem gemeldeten Produktionsabweichungen sind über ein Dashboard einsehbar. Zusammen mit den aktuellsten Wetterdaten sowie historischen Produktionsvolumina kann der von Leonard entwickelte Algorithmus mit hoher Wahrscheinlichkeit Ausfälle in verschieden Risikokategorien vorhersagen. Erst vor einigen Wochen gab es einen größeren Zwischenfall, bei dem mehrere Maschinen durch Unterwasserströmungen beschädigt wurden und es zu mehrtägigem Produktionsausfall kam. Je nach Risikokategorie passt der Algorithmus direkt Maschinenparameter an oder schlägt alternative Routen und deren Einfluss auf die Lieferfähigkeit vor. Leonard wählt aktiv ein Szenario aus, welches in Abstimmung mit dem Kunden die Belieferung aus einem anderen Hub vorsieht, um einen Totalausfall zu verhindern.

Wir werden in Zukunft sicher nicht alle auf einer Südseeinsel wie Bali leben, jedoch wird sich die Art und Weise wie wir Entscheidungen in der Supply Chain treffen, und dabei von intelligenten Systemen unterstützt werden, stark verändern. Darauf möchten wir in dieser Blogserie näher eingehen. Wir werden diskutieren, wie die automatisierte Planung einer Wertschöpfungskette zukünftig vom Einsatz künstlicher Intelligenz unterstützt werden wird. Außerdem erörtern wir, wie mittels Real Time Planning die Supply Chain ohne Verzögerung effizienter und reaktionsfähiger gestaltet werden kann.

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