Logistik 4.0

Es läuft besser mit AIoT

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von Gregory Albelda

Während Datenanalyse in einigen Branchen bisweilen noch kontrovers diskutiert wird, ist die Nutzung von Sensordaten aus vernetzten Geräten und Maschinen im Internet of Things in der Logistik längst angekommen. Doch wer das ­Maximum aus seinen Daten herausholen möchte, geht noch einen Schritt weiter.

Gregory Albelda, Manager Manufacturing bei SAS DACH (Source: © Peter Vogel 2019)
Gregory Albelda, Manager Manufacturing bei SAS DACH (Source: © Peter Vogel 2019)

In einer digitalisierten Wirtschaft kommt Daten eine zentrale Rolle zu. Sie sind die Grundlage informierter Entscheidungen, mit denen sich Prozesse effizienter gestalten lassen – und das ist gerade in der Logistik erfolgsentscheidend. Die nächste Stufe ist Logistik 4.0: Edge Devices ermöglichen eine gezielte Erhebung von Daten, die dann über das Internet der Dinge (IoT) als zentrale Kommunikationsplattform ausgetauscht und kombiniert werden.

Doch allein die schiere Menge an Daten bringt Unternehmen noch keinen Vorteil. Erst wenn IoT-Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert (auch als Artificial Intelligence of Things oder AIoT bezeichnet) und die Daten mit Analytics ausgewertet werden, ergeben sich wertvolle Einblicke, auch in künftige Entwicklungen. Diese Erkenntnisse sind die Grundlage für wesentliche Verbesserungen in Bereichen wie Absatzplanung, Qualität in der Produktion, Maschinenverfügbarkeit und Transportoptimierung in der Logistik.

IDC hat 450 Führungskräfte zum Einsatz von AIoT in ihren Unternehmen befragt und kommt zu folgendem Ergebnis: Wer KI und IoT kombiniert, senkt nicht nur die operativen Kosten, sondern steigert auch die Produktivität der Mitarbeiter und die Innovationskraft.

Aus Daten werden Entscheidungen

Die Zahlen der Studienergebnisse sprechen in dieser Hinsicht eine eindeutige Sprache. Demnach ergeben sich durch den Einsatz von AIoT-basierter Analysen potenzielle Verbesserungen von bis zu 45 Prozent. So beschleunigen IoT-Daten die operativen Vorgänge im Schnitt um 32 Prozent; werden sie mithilfe von KI ausgewertet, steigt dieser Wert sogar auf 53 Prozent – ein Potenzial, das viele Unternehmen jedoch nach wie vor nicht optimal nutzen. Denn auch, wenn weltweit bereits 68 Prozent der Unternehmen IoT-Daten für operative Entscheidungen nutzen, kommen für die Auswertung dieser Daten meist nach wie vor wenige geeignete Lösungen wie Excel zum Einsatz. Ähnlich ausbaufähig ist die Situation im Hinblick auf Planungsentscheidungen: Hierfür werden bei lediglich 12 Prozent der Befragten IoT-Daten herangezogen. Bei Unternehmen, die bei der Auswertung dieser Daten KI einsetzen, steigt der Wert auf 31 Prozent.

Nur wer operationalisiert, profitiert

Das AIoT birgt also zahlreiche Vorteile, entsprechend optimistisch sind laut Studie die Einschätzungen der Führungskräfte. So erwarten 35 Prozent der Befragten als wichtigsten Nutzen einen gesteigerten Gesamtumsatz. Auch eine höhere Innovationsfähigkeit (17,5 Prozent), die Erschliessung neuer, digitaler Kundenservices (14 Prozent) und eine Senkung der operativen Kosten (11 Prozent) gehören zu den positiven Erwartungen des Managements. Doch Wunschdenken und Realität klaffen in diesem Zusammenhang immer noch weit auseinander: Laut einer weiteren IDC-Studie sind lediglich 35 Prozent der Unternehmen in der Lage, ihre analytischen Modelle zur Datenauswertung im produktiven Betrieb einzusetzen.

Das Erfolgsrezept für die Logistik 4.0 heisst: dafür sorgen, dass Menschen, Maschinen, Produkte und Anlagen miteinander kommunizieren – und damit eine «Single Source of Truth» schaffen. Grundlage dafür sind IoT Data Sharing und ein End-to-End-Einsatz von KI (inbound und outbound). Nur dann können Logistikunternehmen das volle Potenzial aus den Daten schöpfen und einen echten Mehrwert schaffen.

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DPF8_171028

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