Automatisierung der Lager-Disposition durch Machine Learning.

Vorteile, Nachteile und Stolpersteine – ein Bericht aus der Praxis

Die Heidelberger Druckmaschinen AG betreibt für seine Kunden ein sogenanntes VMI (Vendor Managed Inventory). Das Leistungsspektrum dieser Lösung beinhaltet neben der zur Verfügungstellung der Verbrauchsmaterialien die Bevorratung der Kunden. Dabei
verwaltet Heidelberger Druckmaschinen das Lager für den Kunden, damit dieser immer genug Material für seinen Produktionsbedarf vor Ort zur Verfügung hat. Die Lösung bringt für Heidelberger Druckmaschinen gewisse Herausforderungen mit sich. Es gilt, bei konkurrierenden Zielen wie Liefertreue, Kapitalbindung, Logistikkosten die optimale Bestellung auszulösen hinsichtlich Zeitpunkt, Kosten und Kundenzufriedenheit.

Das Team der ITM predictive GmbH befasst sich seit 1999 mit Machine Learning (ML) in verschiedenen Einsatzgebieten und hat langjährige Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Nachfrageprognosen mittels Machine Learning. Die Optimierung von
Lagerbestand, Logistikkosten und Verfügbarkeiten hat ITM predictive bereits für andere Kunden realisiert.

Unterstützt durch bspw. das SAP-Meldepunktverfahren weiß der Disponent anhand der Bewegungsdaten im Lager, seiner Erfahrung und aktueller Ereignisse recht zuverlässig, wann was in welcher Menge bestellt und mit welchem Logistikdienstleister auf den Weg
gebracht werden sollte. Schafft es ITM predictive mit ML den besten Disponenten zu übertreffen?

Ende 2021 starteten Heidelberger Druckmaschinen AG und ITM predictive GmbH gemeinsam einen ShowCase, der die Umsetzbarkeit und den nachhaltigen Nutzen von Machine Learning im Umfeld VMI prüfen soll. Wie sieht die Lösung auf technischer und fachlicher Ebene aus? Welche Hürden uns auf dem Weg bislang begegnet sind, inwieweit unsere Erwartungen die Realität getroffen haben, wo wir stehen und wie es weitergeht – darüber berichten wir in unserem Vortrag.

Alexander Driss, Heidelberger Druckmaschinen AG

Alexander Driss, Leader Project Management Office bei Heidelberger Druckmaschinen AG, studierte Elektrotechnik an der Universität Karlsruhe und absolvierte einen MBA an der Hochschule Allensbach.

Clarissa O.C. Vogelbacher, ITM predictive GmbH

Clarissa O.C. Vogelbacher, Unternehmerin, Mentorin für KI-Startups und Dozentin an der Hochschule Karlsruhe – Technik und Wirtschaft, studierte Wirtschaftsinformatik und unterstützt Firmen seither in den Bereichen Datenanalyse und Machine Learning. Für die ITM predictive GmbH ist sie im Projektmanagement und im Business Development aktiv und berichtet gerne aus der Praxis von angewandter AI.