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TCS Research
TCS Research: Innovation für eine nachhaltige Zukunft
Highlights
- KI-gesteuerte Entscheidungsfindung, Automatisierung und saubere Energie optimieren Nachhaltigkeit, Kosten und Rentabilität.
- Eine automatisierte Logistik verbessert Fahrzeugrouten, Arbeitseinsatz, Lagerhaltung und Lieferantenmanagement.
- Automatisierung reduziert Verschwendung, verbessert die Fahreffizienz und unterstützt eine nachhaltigere Logistik.
In diesem Artikel
Logistik und Transport automatisieren
Kunden erwarten heute eine schnellere oder sogar taggleiche Lieferung von Waren und Dienstleistungen. Das beansprucht die Ressourcen und macht die Lieferkette komplexer. Darüber hinaus lassen konventionelle Nutzfahrzeuge die ohnehin hohen CO2-Emissionen weiter steigen.
Die Entscheidungsfindung und Automatisierung mittels Künstlicher Intelligenz (KI) sowie die Nutzung sauberer Energiequellen fördern die Nachhaltigkeit im Verkehrssektor, senken gleichzeitig die Kosten und steigern die Rentabilität. Dank Echtzeitinformationen und reaktionsschnellen Algorithmen können Unternehmen besser auf wechselnde Nachfrageszenarien reagieren. Eine stärker automatisierte Logistik hilft dabei, Transportrouten, Personaleinsatz, Lagerhaltung und Lieferantenmanagement zu optimieren. Dies wiederum reduziert Verschwendung, steigert die Effizienz und unterstützt eine nachhaltigere Logistik. Unternehmen können langfristig ihren Umsatz steigern, die Betriebskosten senken, ihren Kundenservice verbessern und ihre Nachhaltigkeitsziele erreichen.
Auf dem Weg zur nachhaltigen Lieferkette
Das rasante Wachstum des E-Commerce hat effizientere Logistik- und Transportprozesse auf die Agenda vieler Unternehmen gesetzt. Die zunehmend komplexen Prozesse (unter anderem aufgrund von Lieferungen am selben Tag) haben dazu geführt, dass Arbeitskräfte und Material über ihre Kapazität hinaus beansprucht werden. Darum suchen die Unternehmen nachhaltige Lösungen, die nicht nur ihre Prozesse vereinfachen, sondern auch die Rentabilität steigern.
Fortschrittliche Technologien wie KI und Automatisierung können dabei helfen, Ressourcen effizienter einzusetzen und gleichzeitig die Abläufe in der Lieferkette zu straffen. Dieses Whitepaper zeigt, wie sich mittels effizienterer Entscheidungen Ressourcen in Logistik und Transport schonen lassen. Wenn Unternehmen diesem mit Automatisierungslösungen und sauberen Energiequellen kombinieren, können sie eine führende Rolle in der Nachhaltigkeitswende einnehmen.
GRÜNDE FÜR DIE EINFÜHRUNG NACHHALTIGER MASSNAHMEN
E-Commerce und schnellere Lieferdienste sind in den letzten fünf Jahren rasanter gewachsen als je zuvor. Die Covid-19-Pandemie hat diesen Trend noch beschleunigt. Aufgrund der raschen Urbanisierung – mehr als die Hälfte der Weltbevölkerung lebt bereits in Städten – führen diese Trends zu extremen Verkehrsstaus und höheren CO2-Emissionen. Über 60 Prozent des weltweiten Ölverbrauchs entfallen auf den Verkehrssektor, davon wiederum 70 Prozent auf den Straßenverkehr. Nutzfahrzeuge sind für schnelle E-Commerce-Lieferungen unverzichtbar: Sie verursachen einen unverhältnismäßig hohen Anteil an Kohlenstoff- und Schadstoffemissionen gemessen an ihrem Anteil an den zurückgelegten Kilometern sämtlicher Fahrzeuge.
Die genannten Faktoren verlangsamen die Reduzierung der globalen Treibhausgasemissionen bis 2030 um 7,6 Prozent pro Jahr. Unternehmen benötigen einen ausgewogenen Ansatz, der das Einkaufserlebnis für Kunden verbessert, gleichzeitig jedoch die Logistik- und Transportkosten senkt und die Emissionen insgesamt reduziert.
Wachsender Bedarf an fortschrittlichen Technologien
Das Lieferketten- und Transportmanagement besteht aus mehreren rechenintensiven Phasen, darunter das Bestandsmanagement, die Routenplanung, die Planung der Mitarbeitenden, das Sortieren und Verpacken der Waren für die vorgesehenen Bestimmungsorte und das Verladen von Paketen in Container oder Lastwagen. Da diese Phasen miteinander verbunden sind, wird die Herausforderung, Kosten und Nachhaltigkeit in Einklang zu bringen, immer komplexer.
Abbildung 1 zeigt die schematische Darstellung einer Lieferkette. Wie in den meisten komplexen Systemen wirkt sich eine Entscheidung, die an einer Stelle der Lieferkette getroffen wird, kaskadenartig auf die gesamte Kette aus. So führt beispielsweise eine leichte Verringerung des Lagerbestands eines Produkts zu einer niedrigeren Verfügbarkeit in den Geschäften – und zu einer höheren Nachfrage in den regionalen Lagern, weil diese die fehlenden Bestände auffüllen müssen. Eine Kombination von KI-gestützter Entscheidungsfindung, Automatisierung und sauberen Energieressourcen unterstützt die Unternehmen dabei, ihr doppeltes Ziel – Effizienz und Nachhaltigkeit – zu erreichen.
Ein Überblick über die Logistik- und Transportfunktionen in einer Unternehmenslieferkette.
Die Einführung von Elektrofahrzeugen hat der nachhaltigen Zustellung eine völlig neue Dimension verliehen. Elektrofahrzeuge bieten eine Reihe von Vorteilen, etwa geringere CO2-Emissionen, staatliche Subventionen und Anreize sowie den Zugang zu Stadtteilen (insbesondere in europäischen Ländern), die für konventionelle Lieferfahrzeuge unzugänglich sind.
KI für nachhaltige Logistik und Transport
Angesichts ihrer komplexen Lieferketten müssen Unternehmen über den Einsatz von Elektrofahrzeugen und umweltfreundlichen Verpackungsmaterialien hinausgehen, um Nachhaltigkeit zu gewährleisten. Auch wenn diese neuen Technologien die Umweltauswirkungen von Transport und Logistik verringern: Sie reichen nicht aus, um ehrgeizige Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Der größere Wandel findet bei den Algorithmen statt, die diese Funktionen steuern und die Unternehmen so schlanker und effizienter gestalten.
Echtzeitinformationen und reaktionsschnelle Algorithmen ermöglichen den Unternehmen, sich leichter neuen Anforderungen anzupassen. Gleichzeitig müssen sie mit flexiblen Lieferanten zusammenarbeiten und eine offensivere Lagerhaltungspolitik verfolgen, um Arbeits- und Transportressourcen effizient zu nutzen.
Abbildung 2 zeigt ein typisches Unternehmen: Trotz des dynamischen Charakters der Kundennachfrage sind Echtzeitinformationen nicht über die gesamte Lieferkette verfügbar, sondern in der Regel nur auf der letzten Meile. Dies führt zu weniger effizienten Prozessen und kann im Extremfall zu schwerwiegenden Störungen führen, da Erwartungen und Realität nicht übereinstimmen.
Eine schematische Darstellung des heutigen Logistik- und Transportsystems innerhalb der Lieferkette eines Unternehmens.
Unter der Annahme, dass die physischen Einheiten in der Lieferkette konstant bleiben, zeigt Abbildung 3 den Einsatz von Algorithmen zur Verbesserung der Reaktionsfähigkeit des Unternehmens.
Ein ideales Logistik- und Transportsystem zeichnet sich dadurch aus, dass Änderungen in der gesamten Lieferkette des Unternehmens effektiv kommuniziert werden, was zu einem effizienten und nachhaltigen Betrieb führt.
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Unternehmen von KI-gesteuerten Algorithmen profitieren:
- Optimierte Transportrouten: Bei der Paketzustellung im E-Commerce spart es Treibstoff- und Personalkosten, wenn weniger Fahrzeuge eingesetzt werden. Mit dynamischer Optimierung und KI lassen sich Routen für mehrere Fahrzeuge kombinieren, um die Zahl der Fahrten zu verringern, ohne Abstriche bei der Servicequalität zu machen. Dies verbessert die Koordination zwischen Logistikanbietern: Stadtteile werden nicht mehr wiederholt von denselben Fahrzeugen angefahren. Die Prozesse in der Lieferkette werden außerdem straffer, da sich die Nachfrage besser prognostizieren lässt und die entsprechenden Ressourcen proaktiv bereitgestellt werden können.
- Effizienz in der Distribution: In Sortier- und Distributionszentren ermöglichen Algorithmen für Automatisierung und Kostenminimierung im gesamten Distributionsprozess (Sortierung, Personaleinsatz, Planung und Routenführung) bessere Lösungen für unvorhersehbare Nachfrage- und Kostenprobleme. Solche Ansätze können die Anzahl der verwendeten Container und damit der eingesetzten Fahrzeuge reduzieren. Darüber hinaus können schnellere Lieferungen dazu führen, dass neue Kunden in die bestehenden Lösungen aufgenommen werden müssen. Die Folge sind dynamische und komplexe Herausforderungen. Automatisierte Routing-Lösungen, die maschinelles Lernen (Reinforcement Learning) und Such-Heuristiken verwenden, lösen diese Herausforderungen in wenigen Minuten.
Ein nachhaltiges Unternehmen aufbauen
Unternehmen auf der ganzen Welt erkennen, dass Nachhaltigkeit nicht zwangsläufig mit Gewinneinbußen einhergehen muss. Eine Kombination von Automatisierung, KI-gestützter Optimierung und alternativen Energiequellen kann ein Gleichgewicht zwischen wirtschaftlicher und ökologischer Nachhaltigkeit herstellen. Die Covid-19-Pandemie hat den Trend zur Automatisierung beschleunigt und dieser Trend wird voraussichtlich noch lange anhalten. Unternehmen sind gut beraten, spätestens jetzt ihre bestehende Infrastruktur aufzurüsten oder zu modernisieren und in die Umschulung ihrer Mitarbeitenden zu investieren. Dies wird langfristig zu höheren Umsätzen führen – bei niedrigeren Betriebskosten und besserem Kundenservice. Und es wird den Übergang zu einer grüneren Wirtschaft ermöglichen. KI erlaubt Logistik- und Transportabteilungen einen reibungslosen Wandel von CO2-intensiven Prozessen zu einer 100 Prozent grünen Flotte, ohne dabei die wirtschaftlichen Realitäten aus den Augen zu verlieren.
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