Wie KI den Abfall in Fabriken und in der Lieferkette bekämpft

Wenn wir eine Welt ohne Abfall wollen, brauchen wir möglicherweise etwas anderes als das menschliche Gehirn, um dies zu erreichen.

Die Antwort liegt, wie bei so vielen anderen Aspekten der heutigen Geschäftswelt, in der künstlichen Intelligenz – in diesem Fall ihrer Fähigkeit, Industrieabfälle in der Fertigung zu vermeiden.

Stephen Pratt ist Chief Executive Officer von Noodle.ai, einem Unternehmen, das KI einsetzt, um industrielle Abläufe zu rationalisieren. Er sieht die junge Technologie als ein Werkzeug an, um „zurückzukehren, wie Fabriken und Lieferketten funktionieren sollten“. Und das bedeutet, „einen nahtlosen Fluss vom Rohstoff bis zum Regal“ zu erreichen.

Natürlich ist die Beseitigung von Abfällen in der Fabrik und darüber hinaus seit Jahrzehnten eine Besessenheit von Führungskräften in der Lieferkette. Das berühmte Toyota-Produktionssystem, das sieben Formen von Muda identifies identifiziert , das japanische Wort für Abfall, geht auf die späten 1940er Jahre zurück. In jüngerer Zeit haben Lean- und Just-in-Time-Theorien (JIT) für die Lieferung von Teilen an Fabriken und Fertigwaren an Lagerhallen entfernt, was Manager als überschüssigen Lagerbestand betrachteten. (Leider fehlten vielen Einzelhändlern genügend Produkte, um die steigende Nachfrage nach Konsumgütern während der COVID-19-Pandemie zu befriedigen. Die „schlanke“ Lieferkette einer Person ist der Lagerbestand einer anderen Person.)

Man muss sich fragen, ob bisherige Theorien zum Auswaschen von Abfällen aus dem System mehr Bücher und wissenschaftliche Arbeiten hervorgebracht haben als reale Ergebnisse in der Fabrik. Laut Pratt schätzt die Weltbank, dass der weltweite Industrieabfall heute 18-mal größer ist als der Siedlungsabfall – „die Dinge, die wir Müll nennen“.

Um fair zu sein, Lean, JIT, Six Sigma Methodik, Theory of Constraints und andere fortschrittliche Planungstools haben alle ihre Spuren in der Managementpraxis in der Fabrik und darüber hinaus hinterlassen. Der Produktionsabfall wurde drastisch reduziert, bleibt aber heute ein Problem von 2 Billionen US-Dollar. (Pratt schlüsselt diese Zahl unten auf.) „Es gibt nicht annähernd einen perfekten Flow-Zustand“, sagt er. „Viele Lieferketten haben feste Geschäftsregeln, aber fragen Sie einen Bestandsplaner, und sie werden Ihnen sagen, dass sie nur wissen, dass diese Regeln falsch sind.“

Damit einher geht die KI mit einem neuen Ansatz zur Abfallkontrolle. Der Unterschied, sagt Pratt, ist der Einsatz komplexer Algorithmen, um vorherzusagen, wann überschüssige Teile, Produkte und Praktiken die Werke zu verstopfen drohen. Solche Warnungen ermöglichen es Menschen, Maßnahmen zu ergreifen, um das Problem abzuwenden, bevor es den Produktfluss beeinträchtigt.

Der gezielte Einsatz von KI zur Bekämpfung von Produktionsabfällen sei weniger als ein Jahrzehnt alt, sagt Pratt, habe sich aber bereits als „unglaublich effektiv“ erwiesen. Frühere Fertigungsanwendungen, einschließlich Materialbedarfsplanung (MRP) und Enterprise Resource Planning (ERP), wurden durch langsame Computer und teure Daten behindert.

„Der Fluch der Existenz dieser Technologien besteht darin, dass sie Durchschnittswerte für Produktionsausbeute und Lieferzeiten annahmen“, erklärt Pratt. „Das ist, als würde man über die durchschnittliche Schuhgröße eines Menschen auf der Welt sprechen. Der Unterschied zwischen Durchschnitt und Realität ist ungefähr die Hälfte der Verschwendung auf der ganzen Welt.“

Toyotas sieben Formen von muda, wie der japanische Wirtschaftsingenieur Taiichi Ohno identifiziert hat, sind Transport, Inventar, Bewegung, Warten, Überproduktion, Überarbeitung und Defekte. Mit der KI im Bild erweitert Pratt das Konzept über die Fabrik hinaus, um die seiner Meinung nach vier größten Verschwendungsbereiche in der heutigen Lieferkette abzugrenzen:

• Fehlerhafte Produkte. Ein fehlerhafter Artikel, der den gesamten Produktionsprozess durchlaufen hat, muss entsorgt werden. Die Kosten für die Hersteller belaufen sich laut Pratt auf rund 861 Milliarden US-Dollar pro Jahr.
• Werksausfälle. Ungeplante Ausfallzeiten sind „ein riesiges Problem“ und kosten jährlich 689 Milliarden US-Dollar.
• Fehler bei der Verteilung. Die Fabrik stellt ein einwandfreies Produkt her, das in der Vertriebsphase ins Stocken geraten ist, weil die aktuelle IT. Systeme können Lieferziele bezüglich Zeit, Ort und Menge nicht einhalten. Die Kosten für überschüssigen Lagerbestand:rund 446 Mrd. $ pro Jahr.
• Leere Regale. Das Fehlen von etwas mag nicht wie eine Form von Verschwendung erscheinen. Aber die Angst der Einzelhändler vor Fehlbeständen, wenn Kunden kaufen möchten – was in etwa 9 % der Fälle der Fall ist – führt dazu, dass sie die Lieferkette mit Lagerbeständen überfluten. Als Ergebnis, sagt Pratt, „produzieren sie mehr als sie müssen.“

Die ständig wachsende Rechenleistung ermöglicht es erstmals, alle vier dieser Bereiche effektiv anzugreifen. Der durchschnittliche Computer, der heute für solche Berechnungen verwendet wird, ist 2.000-mal schneller als der schnellste Supercomputer der Welt im Jahr 2000, bemerkt Pratt.

Die Rolle der KI entwickelt sich schnell von deskriptiven zu präskriptiven Analysen. Ein KI-gesteuertes System kann heute nach Anomalien suchen, Manager vor deren bevorstehenden Ereignissen warnen, die Folgen solcher Ereignisse vorhersagen und Korrekturmaßnahmen empfehlen. Darüber hinaus sagt Pratt:"Es zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Fabrik anpassen müssen, damit Sie keine fehlerhaften Produkte produzieren."

Nichts davon bedeutet, dass die Leute völlig aus dem Bild sind. Pratt sieht das ideale System als eines, das die Brute-Force-Rechenleistung der KI mit der Kreativität und den Erkenntnissen des menschlichen Gehirns kombiniert. Und in jedem Fall hat KI noch einen langen Weg vor sich, bis sie ihr Versprechen in Fertigungsumgebungen erfüllen kann, geschweige denn in der größeren Welt.

Wie bei jeder Spitzentechnologie wird die Akzeptanz von KI schrittweise erfolgen. Pratt glaubt jedoch, dass seine Reife durch die Forderung großer Einzelhändler wie Walmart nach einwandfreier Leistung der Lieferanten beschleunigt wird. Ihre Fähigkeit, solche Kriterien zu erfüllen, „könnte den Unterschied zwischen Existenz und Untergang ausmachen“, sagt er.