Löst künstliche Intelligenz die Lieferprobleme vor Weihnachten?

Die Pandemie hat weltweit die Lieferketten aus der Balance gebracht. Es geht jetzt nicht mehr um Just-in-time.

17. Dezember 2021|Matthias Halbeis|Wirtschaft

Wenn der Nachschub an Baumschmuck für Weihnachten plötzlich stockt: Nicht nur wegen Corona stehen die Lieferketten weltweit unter Druck. Bald schon könnten Logistik-Systeme autonom eingreifen, bevor es zu einem Ausfall kommt. (Foto: Shutterstock)

Die Weihnachtszeit und die Probleme, die es weltweit mit den Lieferketten gibt, führen uns einmal mehr die Komplexität der Weltwirtschaft vor Augen. Und wie stark die globale Pandemie ihre Spuren hinterlassen hat. Doch wie soll man dieses Problem lösen? Was kann helfen? Spezialisten sind überzeugt, auch in der Logistik wird die Anwendung von künstlicher Intelligenz AI schnell wichtige Verbesserungen bringen.

Nachdem die Unterbrechung der Lieferketten in den letzten zwei Jahren keine Anzeichen für eine baldige Besserung gezeigt haben, wenden sich Unternehmen nämlich einer neuen Generation von AI-gestützten Simulationen zu. Diese Systeme werden inzwischen als digitale Zwillinge bezeichnet und sollen helfen, Waren und Dienstleistungen rechtzeitig an die Kunden zu liefern. Diese Tools prognostizieren nicht nur Unterbrechungen, sondern machen auch Vorschläge, was dagegen getan werden könne. Gerade Firmen, die mit einem Zusammenbruch des Just-in-time-Versands kämpfen, nutzen sie: Sie wollen das entscheidende Gleichgewicht zwischen Effizienz und Widerstandsfähigkeit finden.

Die Liste, was in den letzten Monaten schwer zu bekommen war, ist lang: neue Autos, neue Telefone, Kontaktlinsen, Reinigungsmittel, frische Produkte, Gartenmöbel, Bücher, dieMalfarbe Blau. Chris Nicholson, Gründer von Pathmind, einem Unternehmen, das AI auf Logistikprobleme anwendet, fasst die Situation kurz vor dem Jahresende 2021 folgendermassen zusammen: «Es ist nicht so wie damals, als im März 2020 das Toilettenpapier ausging.» Aber: «Diesmal nimmt man die fehlenden Artikel persönlich.»

Die Covid-19-Pandemie hat ein Schlaglicht auf viele der weltweiten Netzwerke geworfen, vom Internet bis zum internationalen Flugverkehr. Die Lieferketten, die die Welt umspannen – Schiffe, Lastwagen und Züge, die Fabriken mit Häfen und Lagerhäusern verbinden – werden immer genauer unter die Lupe genommen.

Jason Boyce, Gründer und CEO von Avenue7Media, einer Beratungsfirma, die Top-Amazon-Verkäufer berät, sagt gegenüber MIT Technology Revue: «Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass nahezu jeder, der etwas verkauft, im Moment ein Problem hat.» Boyce sagt, er habe Kunden, die jährlich mehrere Millionen US-Dollar mehr umsetzen würden, wenn sie ihre Lager rechtzeitig wieder füllen könnten. Er verweist auf Gespräche mit demoralisierten Kunden, die monatelang hintereinander nicht richtig liefern konnten.

Digitale Zwillinge versuchen, Störungen in der Lieferkette zu beheben, indem sie diese prognostizieren, bevor sie auftreten, um danach mithilfe von AI einen Bypass oder eine Umleitung zu finden. Man simuliert im Computer ein komplexes System und schafft eine Art Zwilling der realen Objekte – von Häfen bis zu Produkten. Danach kann man die entsprechenden Prozesse auf Anfälligkeiten stresstesten. Simulationen sind in der Industrie schon seit einigen Jahren fester Bestandteil der Entscheidungsfindung und helfen dabei, das Layout eines Lagers zu optimieren. Die Verfügbarkeit grosser Mengen an Echtzeitdaten und Rechenleistung ermöglicht heute, dass zum ersten Mal komplexere Prozesse simuliert werden können, einschliesslich des Chaos globaler Lieferketten, bei denen oft zahlreiche Anbieter und Transportnetze voneinander abhängen.

Solche Simulationen haben E-Commerce-Gigant Amazon, der bereits seit Jahren mit eigenen Lastwagen und Lagerhäusern über einen Vorsprung gegenüber Konkurrenten verfügt, einen zusätzlichen Vorteil verschafft. Jetzt setzen auch andere Unternehmen auf diese Technologie. Google entwickelt digitale Zwillinge für die Lieferkette, die der Autohersteller Renault seit September einsetzt. Internationale Versandriesen wie FedEx und DHL earbeiten ihre eigene Simulationssoftware. Und AI-Firmen wie Pathmind stellen massgeschneiderte Tools für jeden her, der dafür bezahlen kann. Doch nicht jeder wird davon profitieren. Vielmehr könnte die leistungsstarke neue Technologie eine wachsende digitale Kluft in der Weltwirtschaft vergrössern.

Dem Sturm trotzen

Es ist leicht, die Pandemie für die derzeitigen Probleme in der Lieferkette verantwortlich zu machen. Fabrikschliessungen und Arbeitskräftemangel legen Produktions- und Auslieferungszentren lahm, während gleichzeitig die Nachfrage nach Lieferungen nach Hause aufgrund des sprunghaften Anstiegs des Online-Shoppings und des bequemen Einkaufs in die Höhe schiesst.

Doch in Wahrheit hat die Pandemie eine schlechte Situation nur noch verschlimmert. Dieser Ansicht ist D’Maris Coffman, ein Wirtschaftswissenschaftler am University College London, der die Effekte der Pandemie auf die Lieferketten untersucht. Er sagt: «Es sind globale Kräfte, die das Ganze antreiben und sich zu einem perfekten Sturm zusammenfügen.»

Um diesen Sturm stoppen zu können, müssen Milliarden von Dollar in die globale Infrastruktur, den Ausbau von Häfen und Lieferflotten sowie Investitionen in ein besseres Management, bessere Arbeitsbedingungen und bessere Handelsabkommen fliessen. David Simchi-Levi, der das Data Science Lab am Massachusetts Institute of Technology leitet und an der Entwicklung digitaler Zwillinge für mehrere grosse Unternehmen mitgewirkt hat, sagt klar: «Die Technologie wird diese Probleme nicht lösen. Sie wird es Schiffen nicht ermöglichen, mehr Container zu transportieren.» Aber AI kann Unternehmen helfen, das Schlimmste zu überstehen: «Digitale Zwillinge ermöglichen es uns, Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten.»

Dank Daten aus der Lieferkette kann Amazon zum Beispiel den Kundinnen und Kunden vorhersagen, wann ein Artikel bei Ihnen eintreffen wird – für jeden Artikel, den Amazon selbst ausliefert, und das schliesst die Millionen von Artikeln ein, die es im Auftrag von Drittanbietern verschickt. Auch dort gibt es eine genaue Schätzung, wann der Artikel ankommen wird. «Es erfordert eine enorme Rechenleistung, nur um diesen einfachen kleinen Liefertag anzuzeigen», sagt Lieferketten-Spezialist Boyce dazu. «Aber die Leute flippen aus, wenn sie ihre Sachen nicht rechtzeitig bekommen.»

Laut Deliverr, einem US-Unternehmen, das die Lieferlogistik für mehrere E-Commerce-Firmen wie Amazon, Walmart, eBay und Shopify verwaltet, steigert eine geschätzte Lieferzeit von zwei Tagen gegenüber sieben bis zehn Tagen den Umsatz um 40 Prozent; eine geschätzte Lieferzeit von einem Tag hebt den Umsatz sogar um unglaubliche 70 Prozent an.

Es ist keine Überraschung, wenn jetzt alle eine solche Kristallkugel haben wollen. Just-in-time-Lieferketten sind inzwischen so gut wie tot. Die Störungen der letzten beiden Jahre haben viele Firmen, die die Hyper-Effizienz bis zum Äussersten getrieben hatten, ruiniert. Lagerraum ist teuer, und in Zeiten des Überflusses kann es extravagant erscheinen, für die Lagerung von Beständen zu bezahlen, die man vielleicht eine Woche lang nicht brauchen wird. Aber wenn der Bestand der nächsten Woche nicht auftaucht, hat man nichts mehr zu verkaufen.

Simchi-Levi vom MIT sagt: «Vor der Pandemie konzentrierten sich die meisten Unternehmen darauf, die Kosten zu senken.» Jetzt seien sie bereit, für Resilienz zu bezahlen. Aber sich nur darauf zu konzentrieren, ist ebenfalls ein Fehler: Man muss das richtige Gleichgewicht zwischen beiden finden. Das ist die wahre Stärke von Simulationen. «Immer mehr Unternehmen beginnen, ihre Lieferketten mithilfe digitaler Zwillinge zu testen», sagt er.

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