Mit Analyse und KI zu besseren Abläufen
Reduzierung der Transportkosten stand im Mittelpunkt eines Optimierungsprojekts bei Mercedes-Benz. Hintergrund ist die zunehmende Zahl an Modelllinien und die damit verbundene steigende Teilemenge. „Das ist für die Mitarbeiter nicht mehr überschaubar“, stellt Andreas Klemm fest, der für die Inbound-Logistik der Werke verantwortlich ist. Daher unterstützt nun eine Software und künstliche Intelligenz bei der Transportplanung.
Berücksichtigt werden dabei sowohl die Materiallieferungen als auch die Entsorgung der Logistikzentren. „Wir wollen weniger und besser ausgelastete Transporte“, betont Klemm. Seinen Angaben zufolge konnte das Unternehmen die Transportkosten um etwa 20 bis 25 Prozent senken. Statt einzelne Werke zu optimieren, hat man sich entschieden, die Planung zu zentralisieren. Das führte zu mehr Direktverkehren. Durch eine bessere Auslastung der Transporte konnte die Anlieferfrequenz der Werke laut Klemm deutlich verringert werden.
Die Software zur taktischen Transportplanung ist an alle ERP-Systeme des Unternehmens angeschlossen. Sie ist in der Lage Teilenummern zu vergleichen oder Fehler zu finden, wie beispielsweise falsche Gewichtsangaben. „Insgesamt entsteht ein reales Bild dessen, was täglich in ein Lager rein- und rausgeht“, resümiert Klemm. Die Zahl der Transporte habe sich maßgeblich reduziert. Ebenso seien die CO2-Emissionen gesunken. In einem nächsten Schritt will Mercedes-Benz die Inbound-Transporte elektrifizieren.
Auch bei Siemens spielen KI und Analysesoftware eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Lieferketten. Das Unternehmen hat das Layout eines Lagers unter Verwendung eines digitalen Zwillings neu aufgesetzt. Laut Luise Bomertl, verantwortlich für Supply Chain Design, konnte unter anderem durch eine neue Pick- und Packstrategie die Produktivität um 8 Prozent gesteigert werden. Bomertls Tipp, wenn es bei Optimierungsprojekten mal nicht planmäßig läuft: „Nie aufgeben.“
