KI in der Logistik Künstliche Intelligenz stabilisiert die Lieferkette

Redakteur: Peter Königsreuther

Durch verteilte Produktionsstandorte und global geknüpfte Zulieferbeziehungen sind recht komplexe Lieferketten entstanden, die durchaus empfindlich sind. Doch Thyssenkrupps Pacemaker bannt Gefahren.

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Wer seine Lieferkettenprozesse auf eine neues Tempo beschleunigen will, der sollte sich das KI-System Pacemaker von Thyssenkrupp näher anschauen.
Wer seine Lieferkettenprozesse auf eine neues Tempo beschleunigen will, der sollte sich das KI-System Pacemaker von Thyssenkrupp näher anschauen.
(Bild: Thyssenkrupp)

Schon geringste Störungen oder Abweichungen im Materialfluss können zu teuren Stillständen in der Produktion führen. Thyssenkrupp Materials Processing Europe hat nun aber mit dem KI-System „Pacemaker“ eine Software entwickelt, die den störungsfreien Materialfluss und einen geringeren Ressourcenverbrauch mit sich bringen soll. Der Name „Pacemaker“ – also Schrittmacher – soll die Funktion der Software beschreiben. Denn unter anderem ist es das Ziel, die Versorgungssicherheit zu erhöhen, die Bestände zu senken und damit die Produktionsleistung zu erhöhen. Der Algorithmus auf den das System zugreift, komme bereits bei einigen Zulieferern in der Automobilindustrie im portugiesischen Industriepark Autoeuropa zum Einsatz.

Um eine effiziente Produktion zu gewährleisten, müssen sowohl die Teile für die Fertigungsbänder just-in-time geliefert als auch Material-Staus vermieden werden, merkt Thyssenkrupp an. Ein wichtiger Bestandteil einer ideal funktionierenden Supply-Chain sei deshalb ein intelligentes Materialmanagement, das flexibel auf Abweichungen und Störungen in der Produktion reagieren könne. Pacemaker kann das, weil es als Prognoseinstrument genutzt werden kann, merkt António Novaís, Geschäftsführer von Palmetal, dem portugiesischen Standort von Thyssenkrupp Materials Processing Europe, an.

KI schafft nachhaltige Lieferketten

Die KI-basierte Software erfasst die Produktionsdaten des Automobilherstellers in Echtzeit, erkennt dann aus Mustern Abweichungen vom Plan und visualisiert die Daten, erklärt Novaís. Im Vergleich zum vorherigen Ablauf der Lieferkette zeigt Pacemaker mehr als einen Tag früher den tatsächlichen Bedarf des Kunden an und ermöglicht diesem, dass er seinen Materialfluss entsprechend schnell anpassen kann. Das das funktioniert, bestätigte auch eine Studie der Nova School of Science and Technology in Lissabon, welche die Leistungsfähigkeit sowie Präzision der Prognosen von Pacemaker überprüft hat, wie Thyssenkrupp betont.

Mit Pacemaker steuere man auch einen wichtigen Beitrag zu einem ressourcenschonenderen Einsatz von Materialien bei. Denn Fehllieferungen werden verringert und Bestands- und Lagerkosten, sowie die Anzahl der Transporte, verkleinert. Die Einsparungen mit Blick auf Transport und Koordination werden mit 10 bis 15 Prozent beziffert. Als weiteren Vorteil sieht Thyssenkrupp an, dass der Algorithmus sich auf jeder Ebene der Lieferkette sowie zwischen mehreren Ebenen einsetzen ließe und auf Kundenseite keine Anpassung der IT-Systeme benötige. Eingespeist werden vorhandene Daten des Kunden. Pacemaker stelle also sicher, dass der Materialfluss nicht abreiße. Das richtige Material sei zur richtigen Zeit und in der richtigen Qualität vor Ort – auch von anderen Lieferanten.

Der Logistik-Schrittmacher wird weiterentwickelt

Um dieses KI-Tool nun systematisch und für weitere Anwender weiterzuentwickeln, treibe Thyssenkrupp Materials Processing Europe in Deutschland die nächste Ausbaustufe von Pacemaker bereits voran. Bei Thyssenkrupp Bilstein, einem Systempartner der Automobilindustrie, arbeitet das Pacemaker-Team nämlich derzeit an der Skalierung des Geschäftsmodells.

Mittel- bis langfristig ist es das Ziel, außer dem Materialhandel mehr Teile der Wertschöpfungskette der Thyssenkrupp-Kunden zu steuern, damit diese sich ganz auf ihr Kerngeschäft konzentrieren können, erklärt Ilse Henne, Chief Transformation Officer von Thyssenkrupp Materials Services, zu den Hintergründen.

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