Wie Künstliche Intelligenz noch das Weihnachtsgeschäft retten könnte

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Es sieht nicht danach aus, dass sich die während der vergangenen zwei Jahre entstandenen Lücken in den Lieferketten bald wieder schließen werden. Deshalb wenden sich die Unternehmen einer neuen Generation von KI-gestützten Simulationen zu. Die sogenannten digitalen Zwillinge sollen ihnen helfen, Waren und Dienstleistungen rechtzeitig an die Kunden zu liefern. Diese Tools sagen nicht nur Unterbrechungen voraus, sondern machen auch Vorschläge, was dagegen zu tun ist. Verzweifelte Unternehmen, die mit dem Zusammenbruch des Just-in-Time-Versands zu kämpfen haben, nutzen sie, um das entscheidende Gleichgewicht zwischen Effizienz und Resilienz zu finden.

Die Liste der Dinge, die in den vorigen Monaten schwer zu bekommen waren, ist so vielfältig wie lang: neue Autos, neue Telefone, Kontaktlinsen, Reinigungsmittel, frische Produkte, Gartenmöbel, Bücher, die Farbe Blau. "Es ist nicht so wie damals, als im März 2020 allen das Toilettenpapier ausging", sagt Chris Nicholson, Gründer von Pathmind, einem Unternehmen, das KI zur Lösung von Logistikproblemen nutzt. "Diesmal geht es bei den fehlenden Artikeln um weitaus Persönlicheres."

"Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass Sie, egal, was Sie verkaufen, im Moment ein Problem haben", sagt Jason Boyce, Gründer und CEO von Avenue7Media, einer Beratungsfirma, die in Top-Amazon-Verkäufer berät. Boyce sagt, er habe Kunden, die jährlich mehrere Millionen Dollar umsetzen würden, wenn sie die gewünschte Ware auf Lager hätten. "Wir führen jeden Tag Gespräche mit Kunden, die einfach nur weinen", sagt er. "Monatelang war ihr Lager nicht gefüllt – und das jeweils 30 Tage in Folge."

Probleme vorhersagen und umgehen

Digitale Zwillinge versuchen, Unterbrechungen in der Lieferkette zu beheben, indem sie sie vorhersagen, bevor sie auftreten, und dann mithilfe von KI einen anderen Weg finden. Die Bezeichnung "Digitaler Zwilling" steht für den Grundgedanken, ein komplexes System in einem Computer zu simulieren und eine Art Zwilling zu schaffen, der reale Objekte – von Häfen bis zu Produkten – und die mit ihnen verbundenen Prozesse widerspiegelt. Simulationen tragen in der Industrie schon seit einigen Jahren zur Entscheidungsfindung bei. Sie helfen etwa, verschiedene Produktdesigns zu prüfen oder ein Lager optimaler zu gestalten. Da inzwischen große Mengen an Echtzeitdaten und Rechenleistung zur Verfügung stehen, können nun erstmals auch komplexere Prozesse simuliert werden, einschließlich des Durcheinanders bei globalen Lieferketten mit ihren zahlreichen Anbietern und Transportnetzen.

Diese Art von Technologie hat Amazon, das bereits seit Jahren mit seinen eigenen Lastwagen und Lagerhäusern arbeitet, einen zusätzlichen Vorteil verschafft. Jetzt machen sich auch andere Unternehmen diese Technologie zunutze. Google entwickelt digitale Zwillinge für die Lieferkette, die der Autohersteller Renault seit September einsetzt. Internationale Versandriesen wie FedEx und DHL erstellen ihre eigene Simulationssoftware. Und KI-Firmen wie Pathmind kreieren maßgeschneiderte Tools für jeden, der dafür bezahlen kann. Doch nicht jeder wird davon profitieren. Vielmehr droht die leistungsstarke neue Technologie die digitale Kluft in der Weltwirtschaft noch weiter zu vergrößern. Es ist leicht, die Pandemie für die aktuellen Probleme in der Lieferkette verantwortlich zu machen. Aber in Wahrheit hat die Pandemie eine schlechte Situation nur noch verschlimmert. Um diese Situation in den Griff zu bekommen, müssen Billionen von Dollar in die globale Infrastruktur gesteckt, Häfen und Lieferflotten ausgebaut und in besseres Management, bessere Arbeitsbedingungen und bessere Handelsabkommen investiert werden.

"Die Technologie wird diese Probleme nicht lösen. Sie wird es Schiffen nicht ermöglichen, mehr Container zu transportieren", sagt 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. Aber KI kann Unternehmen helfen, das Schlimmste zu überstehen. "Dank digitaler Zwillinge können wir Probleme erkennen, bevor sie auftreten", sagt er. Viel Aufwand – viel Gewinn Dank der Transparenz der Lieferkette kann Amazon zum Beispiel vorhersagen, wann ein Artikel bei einem Kunden eintrifft. Für jeden Artikel, den Amazon selbst ausliefert – und das schließt die Millionen von Artikeln ein, die es im Auftrag von Drittanbietern wie Boyce und seinen Kunden ausliefert – gibt es eine genaue Schätzung, wann er ankommen wird. Das mag nicht viel erscheinen, sagt Boyce, aber wenn Amazon diese Vorhersagen falsch macht, würde es Kunden verlieren – vor allem in der Weihnachtszeit, wenn die Menschen Geschenke in letzter Minute kaufen und darauf vertrauen, dass Amazon sie liefert. "Allein schon diese Kleinigkeit, einen Liefertag anzugeben, erfordert eine enorme Rechenleistung", sagt er. "Aber die Leute flippen aus, wenn sie ihre Sachen nicht rechtzeitig bekommen."

Kürzere Lieferzeit steigert den Umsatz

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 erhöht ihn sogar um 70 Prozent. Da wundert es nicht, dass andere Unternehmen auch eine solche Kristallkugel haben wollen. Just-in-time-Lieferketten sind so gut wie tot. Die Probleme der letzten zwei Jahre haben viele Unternehmen, die es mit der Effizienz zu weit getrieben haben, in den Ruin geführt. Lagerraum ist teuer, und in Zeiten des Überflusses mag es extravagant erscheinen, dafür zu zahlen, wenn man ihn vielleicht eine Woche lang nicht braucht. Aber wenn in der Woche darauf immer noch keine neue Ware eingetroffen ist, kann man nichts mehr verkaufen. Die richtige Balance "Vor der Pandemie konzentrierten sich die meisten Unternehmen darauf, die Kosten zu senken", sagt Simchi-Levi. Jetzt sind sie bereit, für Resilienz zu zahlen (also der Fähigkeit, sich den Gegebenheiten bestens anzupassen, indem zum Beispiel stets Waren auf Lager sind). Doch sich nur darauf zu konzentrieren, ist ebenfalls falsch: Es gilt, das richtige Gleichgewicht zwischen beidem zu finden. Genau das ist die Stärke von Simulationen.

"Wir beobachten, dass immer mehr Unternehmen ihre Lieferketten mithilfe digitaler Zwillinge einem Stresstest unterziehen", sagt er. Durch die Erkundung verschiedener möglicher Szenarien können Unternehmen das für sie beste Gleichgewicht zwischen Effizienz und Resilienz ermitteln. Mit Hilfe von Deep Reinforcement Learning, bei dem eine KI durch Versuch und Irrtum lernt, welche Maßnahmen in verschiedenen Situationen zu ergreifen sind, werden digitale Zwillinge zu Maschinen, die Was-wäre-wenn-Fragen erforschen. Was wäre, wenn in Taiwan eine Dürre ausbricht und die Wasserknappheit die Mikrochip-Produktion lahmlegt? Ein digitaler Zwilling könnte das Risiko eines solchen Ereignisses vorhersagen, die Auswirkungen auf eine bestimmte Lieferkette nachvollziehen und – unter Verwendung von Reinforcement Learning – vorschlagen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind, um den Schaden zu minimieren.