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Künstliche Intelligenz

Der Kundennutzen von KI in der Intralogistik ist entscheidend

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Witron-Logistikzentren schaffen Flexibilität sowohl für die Filiale als auch für den E-Commerce. Entscheidend für eine erfolgreiche Umsetzung ist jedoch, kanalübergreifend den Prozess rückwärts zu denken – vom Konsumenten hinein in das Verteilzentrum und gegebenenfalls noch weiter zurück bis hin zum Lieferanten. Helmut Prieschenk sieht vor allem in der Erklärbarkeit des Modells eine Herausforderung. „Wir erleben Push- und Pull-Systeme bei unseren Kunden. Manche funktionieren besser als andere.“

Lässt sich ein Filialleiter in Zukunft von einem AI-Modell seine Bestellungen vorgeben? Kyriakopoulos kennt das Argument aus der Fashion-Industrie. „Wenn dort jemand 20 Jahre einkauft, dann wird es schwierig, ihm sofort den Mehrwert zu erklären beziehungsweise ihn davon zu überzeugen, dass das Modell vielleicht besser ist. Aber wir machen es transparent, welche Faktoren wir nutzen, wie wir diese gewichten und wo dann der jeweilige Faktor hin drückt.“

Der Mensch hat die Hoheit

18 Monate können die Österreicher in die Zukunft schauen. Über Schnittstellen wird das Modell an die bestehenden Systeme des Retailers, des Stahlproduzenten oder des Schuhhändlers angedockt. „Ich will nicht alles einreißen, um ein AI-Modell zu nutzen“, lacht Kyriakopoulos. „Das ist der richtige Weg – die Integration in bestehende Architekturen“, bestätigt Prieschenk.

Doch wie robust ist das Modell? Stichwort: Covid19. „Das haben wir auch nicht sehen können“, erklärt der Österreicher. „Wir haben damals in der Tiefkühllogistik mit dem Modell gearbeitet. Der kurzfristige Forecast war am Anfang nicht gut, aber nach einer Woche hat das Modell wieder performt. Nach zwei Wochen war es stabil. Aber der Forecast allein reicht ja nicht. Der Kunde muss damit arbeiten – beispielsweise Marketingkanäle stärken, Promos fahren oder gegebenenfalls Preise anpassen.“

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Das sei entscheidend, so Prieschenk. „Der Mensch übernimmt dann. Unterschätzen sie nie das Bauchgefühl eines Logistikleiters, Service-Technikers oder Filialbetreibers. Die Erfahrungswerte der Menschen sowie ein gut funktionierendes Datenmodell sind die Basis, um langfristig intelligente – sprich die richtigen – Entscheidungen zu treffen. Dies hat im Verteilzentrum auch bei der Umsetzung von Maintenance-Strategien oder dem ,richtigen Fahren‘ der Anlage seine Gültigkeit. Und wichtig ist: Die Modelle, Tools, Lösungen müssen robust sein und sich in der Praxis beweisen, im Tagesgeschäft tatsächliche Mehrwerte liefern.“

Die KI liefere Informationen, der Verantwortliche entscheide und habe weiterhin die Hoheit über den Prozess. „Wir haben vor über 20 Jahren die Physik im Logistikzentrum revolutioniert. Haben es mit der OPM-Lösung geschafft, dass Waren fehlerfrei und filialgerecht von Maschinen auf Paletten und Rollcontainer geschlichtet werden. Jetzt gehen wir den nächsten Schritt und setzen auf Daten und End-to-End-Logistikmodelle. Und ich bin mir sicher, dass ich noch ein End-to-End-Witron-AI-Modell für das Warehouse erleben werde“, prophezeit Prieschenk.

Wo AI-Modelle die Logistik noch verändern, an welchen Stellen sich Kyriakopoulos und Prieschenk nicht einig waren und wohin sich die Technologie entwickelt, diskutieren beide im Podcast-Gespräch. (bm)

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