AI Control Tower

Effizienz durch präzise Vorhersagen

Am Standort Landsberg wurde im November 2020 erstmalig der AI Control Tower (ACT) in Betrieb genommen. Mit dieser neuen, inhouse-entwickelten Business Application ist ein wichtiger Schritt in Richtung eines digitalisierten Lagers und operativer Exzellenz erfolgt. Ziel ist es, die Effizienz deutlich zu verbessern, die Kosten zu senken und verfügbare Daten strategisch zu nutzen.

 

Aktuell umfasst die AI Control Tower Software drei Module, die alle dazu beitragen sollen, die Prozesse im Lager sinnvoller und effizienter zu gestalten:

  • Forecasting: Mit Hilfe künstlicher Intelligenz und auf Basis historischer Daten können präzise Vorhersagen zu zukünftigen Auftragsvolumen erstellt werden. Dadurch können zukünftig Produkt- als auch  Personalplanungen wesentlich gezielter erfolgen.
  • Heatmap: Die Heatmap visualisiert auf anschauliche Weise, wo sich Schnelldreher im Lager befinden und hilft so dabei, die Laufwege zu optimieren.
  • Product Placement: Auf Basis der Heatmap und historischer Daten generiert dieser Baustein intelligente Tauschvorschläge für die individuellen Artikel-Positionen im Lager, die beispielsweise die Laufwege und Nachschübe optimieren und so Zeit und Kosten reduzieren sollen.

Das Projekt-Team rund um Marc-Philipp Kleimeyer, Vice President Digital & Projects, hat den AI Control Tower entwickelt und umfasst zahlreiche Softwareentwickler, Data Scientists, SAP-Spezialisten und operative Logistikexperten aus unterschiedlichen Business Units. Darüber hinaus wurde das Team für 2-3 Monate von Microsoft-Mitarbeitern intensiv bei der Entwicklung eines wichtigen Teils des ACT unterstützt.

Im Gespräch erklären die beiden Projektverantwortlichen Marc Hoffmann und Julius Treder stellvertretend für das gesamte Team das Potenzial und die Bedeutung des AI Control Towers für Arvato Supply Chain Solutions.

Marc Hoffmann - Senior Expert Project Management Digital Transformation at Arvato Supply Chain Solutions

Worum genau geht es in dem Projekt?

Marc: Einfach gesagt: Wir wollen mit diesem Softwaretool die Lagerprozesse stärker digitalisieren und optimieren. Dazu nutzen wir unseren großen internen Datenbestand und analysieren ihn mithilfe von künstlicher Intelligenz und mathematischen Methoden, um so möglichst präzise Vorhersagen zu treffen – beispielsweise wie hoch das Auftragsvolumen morgen, in einer Woche oder im nächsten Quartal ist. Wir können zudem auch manuell Daten hinterlegen, wie zum Beispiel aktuell die Auswirkungen der Pandemie. Dafür haben wir das Forecasting-Modul entwickelt. Durch Nutzung des Product Placements wissen wir, wie das Lager am besten zu bestücken ist, damit wir die Artikel zur Kommissionierung optimal platzieren können, dies geschieht mit einem naturanalogen Optimierungsverfahren, also künstlicher Intelligenz.

Julius: Nicht zu vergessen die Heatmap. Die haben wir zunächst als eigenständiges Modul vollständig integriert, wollen sie aber im Zuge des Projekts weiter ausbauen und bei Bedarf mit dem Product Placement Algorithmus verknüpfen. Die Heatmap hat das Projekt ACT im Grunde erst ausgelöst. Auf deren Basis haben wir das Product Placement entwickelt und so die Heatmap intelligent gemacht. Daher auch noch mal ein ausdrückliches Lob an die Kollegen aus dem Data Science Team, die das entwickelt haben.

Was sind die Benefits des AI Control Towers?

Marc: Grundsätzlich ist das Ziel natürlich, damit Kosten zu senken und effizienter, wertschöpfender zu arbeiten. Der Margendruck ist im Markt sehr hoch, sodass wir an allen Stellschrauben drehen müssen, die uns zur Verfügung stehen. Mit einer präziseren Planung und genaueren Vorhersagen können wir die Effizienz hier schon deutlich steigern, was dann auch Kosten spart. Wenn die Laufwege optimiert sind, steigt die Produktivität jedes einzelnen Kommissionierers. Durch genaue Vorhersagen zum Auftragsvolumen kann in Zukunft zudem der Personaleinsatz besser geplant und Leerläufe oder auch eine Überbelastung vermieden werden. Das sind alles Faktoren, die bei fehlender Planung Geld kosten. Das Ziel ist es zusätzlich wertvolles Mitarbeiterwissen, aber auch riskante „Kopfmonopole“, in einer digitalen, ausfallsicheren Software abzubilden. Wir wollen in die Lage kommen geplant zu agieren, statt auf Ereignisse zu reagieren – da passt die Projektnamens-Abkürzung ACT, wie die Faust aufs Auge.

Julius: Darüber hinaus haben wir hier auch eine Plattform geschaffen, die visuell ansprechend gestaltet und sehr intuitiv zu bedienen ist. Das ist in den gängigen Logistikprogrammen nicht unbedingt der Standard. Das hört sich erstmal nicht so wichtig an, kann im Daily Business aber auch einen Unterschied machen.

Julius Treder - Senior Expert Digital & Projects bei Arvato Supply Chain Solutions

In welcher Phase befindet sich das Projekt?

Julius: Wir sind jetzt in Landsberg mit dem ersten ACT-Release live gegangen – mit allen drei Modulen Forecasting, Product Placement und Heatmap.

Wir haben auch schon ein erstes Ergebnis: Beim Forecasting auf Lieferscheinebene erreichen wir eine Genauigkeit von 94 Prozent. Das heißt: Wir liegen in der Trefferquote nur sechs Prozent neben dem realen Tagesergebnis. Unsere Vorhersagen sind also schon jetzt ziemlich genau.

Marc: Parallel haben wir für den Control Tower einen zusätzlichen Fitnesstest angesetzt: Dabei überprüfen wir mit Unterstützung der Digital Unit und Arvato Systems noch einmal die IT-Infrastruktur mit Blick auf die Resilienz des Systems.

Darüber hinaus unterstützen sie maßgeblich, indem sie uns beispielsweise dabei helfen, Modelle aufzustellen, mit denen wir den zukünftigen Betrieb des ACT und den Service gewährleisten können.

Welche weiteren Schritte sind innerhalb des Projekts geplant?

Marc: Wir wollen den Control Tower kontinuierlich weiterentwickeln und Stück für Stück neue Features entwickeln – im engen Austausch mit unseren internen Kunden bzw. Nutzern. Dadurch soll eine Art Baukasten von Modulen entstehen, die dann individuell je nach Bedarf zusammengesetzt werden können. Damit wird die Software relativ einfach skalierbar und für andere Business Units nutzbar.

Julius: Ein weiteres Modul, das bereits geplant ist, ist das Workforce Management. Damit soll eine intelligente Personalplanung erreicht werden, die auf historischen und live Daten basiert. Das wird ebenfalls eng mit dem Forecasting Modul verzahnt, sodass alle Daten für die Einsatzplanung berücksichtigt werden. Letzten Endes wollen wir den AI Control Tower natürlich auch auf andere Standorte – national wie international - ausrollen. Das ist dann für nächstes Jahr geplant!