Artificial Intelligence

EPG optimiert Logistikprozesse mit Watson

21.09.2020
Von 
Heinrich Vaske ist Editorial Director von COMPUTERWOCHE und CIO. Seine wichtigste Aufgabe ist die inhaltliche Ausrichtung beider Medienmarken - im Web und in den Print-Titeln. Vaske verantwortet außerdem inhaltlich die Sonderpublikationen, Social-Web-Engagements und Mobile-Produkte und moderiert Veranstaltungen.
Die auf Logistiksoftware und -beratung spezialisierte Ehrhardt + Partner Group (EPG) nutzt IBM-Watson-basierte KI-Lösungen aus der Cloud, um ihre Produkte und Services zu optimieren.
EPG setzt auf KI-Lösungen aus der IBM Cloud.
EPG setzt auf KI-Lösungen aus der IBM Cloud.
Foto: IBM

Aufgaben wie Tourenplanung oder Ressourcenmanagement seien komplexe Herausforderungen, so die Partner. Erst der Einsatz von KI ermögliche eine optimale Planung. Nun könnten auch Aufgaben wie Kommissionierung und Verpackung viel genauer und effizienter vorgenommen werden.

"Welche Artikel werden demnächst besonders gefragt sein? Welche Areale einer Lagerhalle sind in den nächsten Stunden stark frequentiert? Welche Ressourcen benötigen wir dafür?" Jens Heinrich, Chief Technology Officer (CTO) bei der EPG, hofft, diese und viele andere geschäftskritische Fragen künftig mithilfe der Watson-Technologien besser und genauer für Kunden beantworten zu können.

Präzisere Prognosen mit Watson

EPG sieht aufgrund steigender Anforderungen an die Just-in-Time-Lieferung Handlungsdruck. In den herkömmlichen Systemen hätten sich logistische Prozesse und Lagerverwaltung stark auf Aussagen aus Reportings von ERP-Systemen gestützt. Dabei seien Kennzahlen aggregiert worden, die eine präzise Prognose oft nicht erlaubt hätten. Ein Pilotprojekt in der Ersatzteillogistik, das die EPG-Tochter EBL für die Bomag GmbH umsetzt, nutzt IBM Watson Directory, um zusätzliche Einflussfaktoren und unstrukturierte Datenquellen in Entscheidungen einzubeziehen.

Ebenso kommt Watson Studio zum Einsatz, um Datenmodelle zu erstellen und erste Vorhersagen zu ermöglichen. Laut EPG ist es so gelungen, die Genauigkeit der Vorhersagen des Auftragsvolumens zu verbessern. Waren und Ressourcen könnten so für Bomag, ein Unternehmen aus dem Sektor der Verdichtungstechnik für den Straßenbau, viel zeitgerechter und genauer an den richtigen Ort gebracht werden.