Wie COVID-19 Automatisierungstrends in der Fertigung prägt – Einblicke von Blue Yonder

Alan Duncan, Senior Director of Industry Strategy (Manufacturing), EMEA, Blue Yonder zu aktuellen Trends im Zusammenhang mit COVID-19 und Automatisierung.

„COVID-19 treibt nicht an sich einen Automatisierungsbedarf an, aber Unternehmen, die aus dieser Krise hervorgehen, werden sich von ihrem aktuellen Zustand in diese Richtung bewegen. Unternehmen werden so gut wie möglich weitermachen – von der Erholung von Cash und Betrieb über die Identifizierung und Minderung mittelfristiger und langfristiger Risiken für mehr Resilienz bis hin zum Aufbau einer Plattform für nachhaltiges Wachstum in der Zukunft. Der kurzfristige Fokus liegt auf Transparenz über Nachfrage, Lagerbestand und Lieferstörungen durch Tools wie Control Towers; mittelfristig verschiebt sich der Fokus auf die Beseitigung der außerordentlichen Kosten, die während der Krise entstanden sind – Kostenoptimierung, Szenarioplanung, Suche nach alternativen Bezugsquellen; langfristig liegt der Fokus auf nachhaltiger, profitabler Agilität.“

Welche Herausforderungen sehen Hersteller bei der Automatisierung aufgrund von COVID-19?

„Je nach Automatisierungsart stellen Unternehmen fest, dass sie nicht immer mit dem erforderlichen Maß an Agilität umgehen können, um es in der Praxis funktionieren zu lassen. In der Vergangenheit installierten Unternehmen automatisierte Lager, um Kosten zu senken und den Output zu steigern, stellten aber fest, dass Automatisierung in Phasen extremer Volatilität und Unsicherheit eher zur Einschränkung als zum Vorteil wurde. Daraufhin reduzierten Unternehmen den Automatisierungsgrad in ihren Lagern – ersetzten ihn durch flexiblere menschliche Ressourcen. Doch jüngste Arbeitskräftemangel und fehlende bezahlbare Lagerkapazitäten führen dazu, dass Unternehmen Automatisierung ernsthaft in Betracht ziehen.“

Welche Vorteile bietet Automatisierung in einer Krise wie COVID-19?

„Wir haben unglaublich volatile und unvorhersehbare Nachfragemuster für viele Produkte gesehen – insbesondere Lebensmittel, Getränke und Konsumgüter. Normale statistische Prognosetechniken (basierend auf Verkaufshistorie) konnten die zukünftige Nachfrage nicht genau vorhersagen. Machine-Learning-Algorithmen hingegen konnten Muster und Korrelationen aus einer viel breiteren Palette scheinbar nicht zusammenhängender Datenpunkte erkennen, um Nachfragemuster zu lernen und Prognosen mit brauchbarer Genauigkeit zu liefern.“

Wie können zukünftige Krisen durch den Einsatz von Automatisierung gemildert werden?

„Machine Learning hat seine Fähigkeit bewiesen, die Prognose während der aktuellen Krise zu verbessern. Es wird beim nächsten Mal noch besser abschneiden, da es aus der aktuellen Periode ‚gelernt‘ hat. Es wird helfen, die Auswirkungen zukünftiger Krisen durch Automatisierung von Reaktionen auf Lieferkettenstörungen und überarbeitete Beschaffungsstrategien zu mildern.“

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