Wie digitale KI-Zwillinge helfen, den weltweiten Albtraum der Lieferkette zu überstehen

Konzept der digitalen Zwillinge

Frau Technik | Getty



Mit dem Unterbrechungen der Lieferkette der letzten zwei Jahre keine Anzeichen einer baldigen Entspannung zeigten, wenden sich Unternehmen einer neuen Generation von KI-gestützten Simulationen zu, die als digitale Zwillinge bezeichnet werden, um ihnen zu helfen, Waren und Dienstleistungen pünktlich an die Kunden zu liefern. Diese Tools sagen nicht nur spätere Störungen voraus, sondern schlagen vor, was dagegen zu tun ist. Verzweifelte Unternehmen kämpfen mit dem Zusammenbruch von Just-in-Time-Versand nutzen sie, um die entscheidende Balance zwischen Effizienz und Belastbarkeit zu finden.

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Die Liste der Dinge, die in den letzten Monaten das eine oder andere Mal schwer zu beschaffen waren, ist so vielfältig wie lang: neue Autos, neue Telefone, Kontaktlinsen, Reinigungsmittel, Frischeprodukte, Gartenmöbel, Bücher, die Farbe blau . Es ist nicht so, als allen im März 2020 das Toilettenpapier ausgegangen war, sagt Chris Nicholson, Gründer von Pathmind, einem Unternehmen, das KI auf Logistikprobleme anwendet. Diesmal fühlen sich die fehlenden Gegenstände personalisiert an.





Unser seltsames Verhalten während der Pandemie ist es, mit KI-Modellen herumzuspielen Modelle für maschinelles Lernen, die auf normales Verhalten trainiert wurden, zeigen Risse – und zwingen Menschen, einzugreifen, um sie in Ordnung zu bringen.

Covid-19 hat viele Netzwerke der Welt ins Rampenlicht gerückt, vom Internet bis zum internationalen Flugverkehr. Aber die Lieferketten, die sich durch die ganze Welt ziehen – die Schiffe, Lastwagen und Züge, die Fabriken mit Häfen und Lagerhäusern verbinden und fast alles, was wir kaufen, viele tausend Kilometer von der Produktionsstätte zum Verbraucher transportieren – werden mehr denn je unter die Lupe genommen.

Man kann mit Fug und Recht sagen, dass Sie im Moment ein Problem haben, was auch immer Sie verkaufen, sagt Jason Boyce, Gründer und CEO von Avenue7Media, einem Beratungsunternehmen, das Top-Amazon-Verkäufer berät. Boyce sagt, er habe Kunden, die jährlich zig Millionen Dollar umsetzen würden, wenn sie auf Lager bleiben könnten. Wir führen jeden Tag Gespräche mit Kunden, bei denen sie nur weinen, sagt er. Seit Monaten sind sie nicht für einen Zeitraum von 30 Tagen in Folge vollständig auf Lager.

Digitale Zwillinge versuchen, Brüche in der Lieferkette zu beheben, indem sie sie antizipieren, bevor sie auftreten, und dann mithilfe von KI eine Problemumgehung finden. Der Name fängt die Schlüsselidee ein, ein komplexes System in einem Computer zu simulieren und eine Art Zwilling zu schaffen, der reale Objekte – von Häfen bis hin zu Produkten – und die Prozesse, zu denen sie gehören, widerspiegelt. Simulationen sind seit einigen Jahren Teil der Entscheidungsfindung in der Industrie und helfen Menschen dabei, verschiedene Produktdesigns zu erkunden oder das Layout eines Lagers zu rationalisieren. Aber die Verfügbarkeit großer Mengen an Echtzeitdaten und Rechenleistung bedeutet, dass erstmals komplexere Prozesse simuliert werden können, einschließlich des Chaos globaler Lieferketten, die oft auf zahlreiche Anbieter und Transportnetzwerke angewiesen sind.



Diese Art von Technologie verschafft Amazon, das bereits den Vorteil hat, seine eigenen Lastwagen und Lager zu kontrollieren, seit Jahren einen zusätzlichen Vorteil. Jetzt greifen es auch andere auf. Google entwickelt digitale Zwillinge für die Lieferkette, die der Autohersteller Renault angekündigt hat, seit September einzusetzen. Internationale Versandgiganten wie FedEx und DHL bauen ihre eigene Simulationssoftware. Und KI-Firmen wie Pathmind entwickeln maßgeschneiderte Tools für jeden, der dafür bezahlen kann. Doch nicht alle werden davon profitieren. Tatsächlich könnte die leistungsstarke neue Technologie eine wachsende digitale Kluft in der Weltwirtschaft vergrößern.

Den Sturm überstehen

Es ist leicht, die Pandemie für die aktuellen Lieferkettenprobleme verantwortlich zu machen. Werksschließungen u Arbeitskräftemangel Produktions- und Lieferzentren zerstörten, während ein sprunghafter Anstieg des Online-Shoppings und Komfortkaufs die Nachfrage nach Hauslieferungen in die Höhe schnellen ließ.

Aber in Wahrheit hat die Pandemie eine schlimme Situation nur verschlimmert. Es gibt globale Kräfte, die dies vorantreiben, die alle zu einem perfekten Sturm vereint sind, sagt D’Maris Coffman, Ökonom am University College London, der die Auswirkungen der Pandemie auf Lieferketten untersucht.

Um diesen Sturm einzudämmen, müssen Billionen von Dollar in die globale Infrastruktur gesteckt, Häfen und Lieferflotten erweitert und in besseres Management, bessere Arbeitsbedingungen und bessere Handelsabkommen investiert werden. Technologie wird diese Probleme nicht lösen. Es wird Schiffen nicht erlauben, mehr Container zu transportieren, sagt David Simchi-Levi, der das Data Science Lab am Massachusetts Institute of Technology leitet und beim Aufbau digitaler Zwillinge für mehrere große Unternehmen geholfen hat. Aber KI kann Unternehmen helfen, das Schlimmste zu überstehen. Digitale Zwillinge ermöglichen es uns, Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten, sagt er.



Laut Hans Thalbauer, dem Geschäftsführer des Lieferketten- und Logistikteams bei Google, ist das größte Problem, mit dem Unternehmen konfrontiert sind, die Unfähigkeit, Ereignisse in der Kette vorherzusagen. Es sei egal, mit welchem ​​Unternehmen man spreche, sagt er. Jeder in der Supply-Chain-Welt wird Ihnen sagen, dass er nicht die Transparenz hat, die er braucht, um Entscheidungen zu treffen

Durch die Sichtbarkeit der Lieferkette kann Amazon beispielsweise vorhersagen, wann ein Artikel vor Ihrer Haustür auftaucht. Für jeden Artikel, den Amazon selbst liefert – und das schließt die Millionen von Artikeln ein, die es im Auftrag von Drittanbietern wie Boyce und seinen Kunden liefert – gibt es eine genaue Schätzung, wann es ankommen wird. Es mag nicht nach viel erscheinen, sagt Boyce, aber wenn Amazon diese Vorhersagen falsch machen würde, würde es anfangen, Kunden zu verlieren – besonders um die Weihnachtszeit herum, wenn die Leute Last-Minute-Geschenke kaufen und darauf vertrauen, dass Amazon sie liefert. Es braucht enorme Rechenleistung, nur um diesen einfachen kleinen Liefertag anzuzeigen, sagt er. Aber die Leute flippen aus, wenn sie ihre Sachen nicht rechtzeitig bekommen.

Laut Deliverr, einem US-Unternehmen, das die Lieferlogistik für mehrere E-Commerce-Unternehmen wie Amazon, Walmart, eBay und Shopify verwaltet, steigert eine geschätzte Lieferzeit von zwei Tagen gegenüber sieben bis zehn Tagen den Umsatz um 40 %; Eine geschätzte Lieferzeit von einem Tag steigert den Umsatz um 70 %.

Es ist keine Überraschung, dass andere eine eigene Kristallkugel wollen. Just-in-Time-Lieferketten sind fast tot. Die Störungen der letzten zwei Jahre haben viele Unternehmen, die Hypereffizienz bis zum Äußersten verfolgten, in den Abgrund getrieben. Lagerfläche ist teuer, und die Zahlung für die Lagerung von Inventar, das Sie möglicherweise eine Woche lang nicht benötigen, kann in Zeiten des Überflusses extravagant erscheinen. Aber wenn der Vorrat nächste Woche nicht auftaucht, haben Sie nichts zu verkaufen.

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Vor der Pandemie konzentrierten sich die meisten Unternehmen darauf, Kosten zu senken, sagt Simchi-Levi. Jetzt sind sie bereit, für Resilienz zu bezahlen, aber sich nur auf Resilienz zu konzentrieren, ist auch ein Fehler: Sie müssen das richtige Gleichgewicht zwischen beidem finden. Das ist die wahre Stärke von Simulationen. Wir sehen eine wachsende Zahl von Unternehmen, die damit beginnen, ihre Lieferketten mit digitalen Zwillingen einem Stresstest zu unterziehen, sagt er.

Was ist, wenn?

Durch die Untersuchung verschiedener möglicher Szenarien können Unternehmen das Gleichgewicht zwischen Effizienz und Ausfallsicherheit ermitteln, das für sie am besten funktioniert. Fügen Sie Deep Reinforcement Learning hinzu, mit dem eine KI durch Versuch und Irrtum lernen kann, welche Maßnahmen in verschiedenen Situationen zu ergreifen sind, und digitale Zwillinge werden zu Maschinen zur Untersuchung von Was-wäre-wenn-Fragen. Was, wenn es in Taiwan eine Dürre gibt und die Wasserknappheit die Herstellung von Mikrochips zum Erliegen bringt? Ein digitaler Zwilling könnte das Risiko dieses Ereignisses vorhersagen, die Auswirkungen auf Ihre Lieferkette nachverfolgen und – mithilfe von Reinforcement Learning – vorschlagen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind, um den Schaden zu minimieren.

Wenn Sie ein Autohersteller im Mittleren Westen der USA sind, könnte ein digitaler Zwilling Ihnen vorschlagen, zusätzliche Komponenten von einem Händler an der Westküste zu kaufen, der noch Restbestände hat. Wenn Sie jedoch mehrere Szenarien zusammenfügen, werden die Dinge schnell äußerst komplex. Zum Beispiel unterhält Ford laut Simchi-Levi mehr als 50 Werke auf der ganzen Welt, die jedes Jahr 35 Milliarden Teile verwenden, um 6 Millionen Autos und Lastwagen zu produzieren. Es gibt rund 1.400 Lieferanten, die auf 4.400 Produktionsstätten verteilt sind, mit denen es direkt interagiert, und eine Reihe von Lieferanten und Zulieferern von Lieferanten, die bis zu 10 Ebenen tief zwischen Ford und den Rohstoffen liegen, die in seine Fahrzeuge fließen. Jeder dieser Links könnte brechen, und ein guter Stresstest müsste jeden von ihnen untersuchen.

Digitale Zwillinge greifen auf so viele Daten wie möglich zurück, um ihre Simulationen durchzuführen und ihre KIs zu trainieren. Es gibt logistische Informationen über das Unternehmen und seine Lieferanten, die Eingaben wie Bestands- und Versanddaten berücksichtigen. Dann gibt es Daten zum Verbraucherverhalten, die auf Marktanalysen und Finanzprognosen basieren. Und Daten über die ganze Welt, wie geopolitische und sozioökonomische Trends. Simchi-Levi hat sogar Daten aus sozialen Medien herangezogen, um das Verhalten der Menschen, insbesondere während der Pandemie, vorherzusagen.

Der digitale Zwilling von Google kann in Google Earth eingesteckt werden und berücksichtigt globale Wettermuster. Wenn Sie ein Gemüsebauer in Kalifornien sind, können Sie Simulationen durchführen, um zu sehen, welche Ihrer Felder durch La Niña gefährdet sind, sagt Thalbauer. Wenn Google einen digitalen Zwilling für einen Kunden wie Renault einrichtet, kann er wählen, welche der vielen verfügbaren Datenquellen er einbeziehen möchte.

Wie der Lockdown das Einkaufen für immer verändert Große Online-Shops basieren auf riesigen automatisierten Lagern. Kleinere und billigere Versionen dieser Technologie werden der Schlüssel sein, wenn kleinere Geschäfte eine Reihe von Sperrungen überleben sollen.

Pathmind verfolgt einen weniger schwergewichtigen Ansatz. Sein digitaler Zwilling umschließt einfach die bestehenden Supply-Chain-Management-Tools eines Unternehmens und nutzt die bereits produzierten Daten. Anschließend ergänzt es diese Daten, indem es Was-wäre-wenn-Simulationen durchführt und die resultierenden synthetischen Daten dem Topf hinzufügt, auf dem es seine KI trainiert. Der Ansatz ähnelt dem, wie AlphaZero Go und Schach gemeistert hat, indem es Millionen von virtuellen Spielen gegen sich selbst gespielt hat. Anstatt zu lernen, welches Stück auf einem Brett bewegt werden muss, können digitale Zwillinge lernen, welche Bestände wann bestellt oder wo ein neues Lager eröffnet werden muss.

Mit den richtigen synthetischen Daten kann ein digitaler Zwilling lernen, auf bisher ungesehene Ereignisse, sogar globale Pandemien, zu reagieren. Hier kommen wir in das ganze Geheimnis von „Warum ist KI intelligent?“, sagt Nicholson. Es lebt mehr als wir in diesen vielen verschiedenen Welten, von denen einige noch nie zuvor existiert haben.

Theoretisch kann jeder von dieser Technologie profitieren. In der Praxis wird es Gewinner und Verlierer geben. Die Digital-Twin-Technologie stellt eine große Chance für Unternehmen jeder Größe dar, sagt Rick Lazio, Anwalt und ehemaliger US-Kongressabgeordneter, der jetzt Senior Vice President bei Alliantgroup, einer in den USA ansässigen Steuerberatung, ist. Aber er stellt fest, dass es größere Unternehmen sind, die bereits am besten vor Verlusten geschützt sind, die diese Technologie am schnellsten einsetzen.

Lazio glaubt, dass viele kleinere Unternehmen Hilfe brauchen werden, vielleicht durch staatliche Investitionen, um zu verhindern, dass sie ins Hintertreffen geraten. Unternehmen, die Technologie frühzeitig einführen, sehen Vorteile, die größer sind als die Summe ihrer Teile, sagt er.

Und das sind nicht nur kleinere Unternehmen. Viele Häfen der Welt laufen auf Papier; Wenn Sie Glück haben, verwenden sie PDFs und E-Mails, sagt Nicholson. Dies sind große Betreiber, kein Kerzenhersteller in New Hampshire. Aber ohne Digitalisierung bekommen wir keine KI.

Simchi-Levi ist optimistischer. Früher gingen viele Unternehmen davon aus, dass die Einrichtung eines digitalen Zwillings enorme Investitionen und Jahre erfordern würde, um sich zu amortisieren, sagt er, aber das ist nicht mehr der Fall: Eine Million Dollar und 18 Monate können Ihnen viele der Vorteile bringen.

Simchi-Levi hat keinen Zweifel daran, dass die Begeisterung für digitale Zwillinge auch dann anhalten wird, wenn die schlimmsten der aktuellen Störungen vorbei sind. Wenn es nicht die Pandemie ist, wird es etwas anderes sein, sagt er. In den letzten Jahren haben Unternehmen gelernt, sich besser vorzubereiten und besser zu konkurrieren. Wenn wir zur Normalität zurückkehren, wird es nicht mehr so ​​sein wie zuvor, sagt er. Die Pandemie hat bewiesen, dass die Zukunft da ist.

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