Logistik-Peak für rund 590.000 Lieferungen: Mit KI immer am richtigen Ort

Ob Paulo Coelho oder Psychothriller – Weihnachten ohne Bücher ist für viele Leseratten nicht vorstellbar. Entsprechend brummt in den Wochen vor dem Fest das Geschäft mit den bedruckten Seiten. Buchhändler und -logistiker haben alle Hände voll zu tun, die Warenströme für Bestandstitel und die rund 70.000 jährlichen Neuerscheinungen auf dem deutschen Buchmarkt zu organisieren. „Der Hauptpeak beginnt bei uns ab Mitte November“, sagt Thomas Raff, Geschäftsführer beim Erfurter Logistikdienstleister KNV Zeitfracht, mit Blick auf die weihnachtliche Beschaffungslogistik. Rund 590.000 lieferbare Titel hält KNV Zeitfracht, das vor allem für die Buch- und Medienbranche aktiv ist, ständig im Zentrallager in Erfurt bereit. In diesem Jahr soll zum ersten Mal künstliche Intelligenz (KI) dabei helfen, Bücher, Spiele, Kalender oder Hörbücher auf den Weg zur Buchhandlung zu bringen.

Zusammen mit dem Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO in Stuttgart untersucht KNV Zeitfracht seit Juli 2020 in einem Projekt die „Weiterentwicklung der Dynamischen Disposition durch Künstliche Intelligenz“. Die Fraunhofer-KI-Experten beschäftigten sich dafür zunächst drei Monate mit der Frage, wie der Buchlogistiker sein Großhandelsangebot mithilfe von Machine Learning bedarfsgerechter gestalten kann. Dabei kommt es Thomas Raff zufolge besonders auf eine Neubewertung vorliegender Daten an: „Wir haben in der Unternehmensgruppe viele Daten erfasst, die wir auch verwenden dürfen. Bis jetzt haben wir sie aber nicht auf eine Weise genutzt, die eine automatisierte dynamische Disposition von Waren ermöglicht“, so der KNV-Zeitfracht-Geschäftsführer.

Nun sahen sich die Projektpartner die Vergangenheitsdaten auf gezielte Fragen hin an: Wie kaufte der Buchlogistiker etwa für die Weihnachtssaison 2019 ein? Was wurde von dem Eingekauften auch tatsächlich verkauft? Welche Kundenbestellungen konnten ausgeführt werden – und welche nicht? Die Antworten hierauf bilden die Grundlage für KI-Algorithmen, über die eine Software lernt, genaue Prognosen über künftige Bedarfe zu treffen – und entsprechend automatisiert zu ordern. „Wir nutzen Daten, die uns vorliegen – Bestellung, Bestand, Einkaufsdaten bis hin zu Kassendaten von Handelskunden“, fasst Raff zusammen. Marktprognosedaten kommen als aktuelle Ergänzung hinzu. „Daraus entwickeln wir gemeinsam mit dem Fraunhofer IAO Algorithmen, die im Endeffekt dafür sorgen, dass wir den richtigen Artikel zur richtigen Zeit an der richtigen Stelle haben“, erläutert Raff.

Arbeiten in Software-Sprints

Während das Fraunhofer IAO in dem Projekt das Gros der technischen Expertise einbringt, ist KNV Zeitfracht vor allem für die Daten und das Domain-Wissen zuständig – aber nicht nur. „Uns ist es wichtig, dass unsere eigenen Mitarbeiter lernen, mit den Tools und Algorithmen umzugehen, sodass wir auch in Zukunft in der Lage sind KI-Projekte anzugehen“, erklärt der KNV-Zeitfracht-Geschäftsführer. Bei der Entwicklung verfolgt das Unternehmen einen agilen Ansatz, der auf eine laufende Integration von Teilergebnissen in den Prozess setzt. Es sei nicht das Ziel, erst einmal sechs Monate zu forschen und dann zu hoffen, dass am Ende eine Lösung herausfällt, die hoffentlich funktioniert, meint Raff. „Wir arbeiten eher mit lauter kleinen Software-Sprints, die entwickelt und gleich umgesetzt werden können, um Ergebnisse sehen und bewerten zu können.“

Teile der KI-Applikation für die dynamische Disposition sollen so bei saisonal besonders gefragten Warengruppen wie der Belletristik schon im Weihnachtsgeschäft eingesetzt werden. Hier fängt das System nach dem Willen der Entwickler an, bestimmte Dispositionen automatisiert und von selbst zu tätigen. Ganz ohne menschliche Intelligenz geht es in dieser frühen Phase dann aber doch nicht: „Wir werden das am Anfang noch etwas intensiver begleiten“, kündigt Raff an. „Zum Beispiel suchen wir uns bestimmte Stichproben heraus, an denen wir untersuchen, ob das, was das KI-Learning ausgelöst hat, auch das ist, was wir brauchen. So robben wir uns quasi Stück für Stück an die einzelnen Automatisierungen heran.“

In Sachen KI soll die dynamische Disposition nur einen Auftakt bilden: Der Buchlogistiker und sein Berliner Mutterunternehmen Zeitfracht haben sich das strategische Ziel gesetzt, die Potenziale aus der künstlichen Intelligenz bereichsübergreifend zu nutzen. So soll Machine Learning nicht nur in der Beschaffung, sondern auch in der Produktionslogistik – was sich bei KNV Zeitfracht etwa auf das Verpacken und Kommissionieren bezieht –und der Distribution zum Tragen kommen.

Als nächsten Einsatzbereich hat sich KNV Zeitfracht die Mitarbeitereinsatzplanung vorgenommen. Das Prinzip „die richtige Menge zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort“, das KI-Algorithmen abbilden, greift dort schließlich analog zur Beschaffung. „Über prädiktive Analytik lassen sich auch hier Nachfragen vorhersagen. Durch die Analysen und die KI-gestützten Systeme weiß ich genau, welche Mitarbeiter ich zu welchem Zeitpunkt einsetzen muss“, beschreibt Thomas Raff das Zielszenario. Läuft alles nach Plan, kommt dieser Teil im ersten Halbjahr 2021 zur Anwendung. Dasselbe gilt für den übernächsten Schritt auf der KI-Roadmap von KNV Zeitfracht: die Optimierung von Touren und Routen im Transport.

E-Commerce als Treiber

Getrieben wird die Ausrichtung auf künstliche Intelligenz dabei auch vom E-Commerce, auf den KNV Zeitfracht zunehmend setzt. Buchhandlungen können über den Logistikdienstleister zum Beispiel Onlineshops in ihrem Namen anbieten, ohne sich um das dazugehörige Fulfillment kümmern zu müssen. Seit Kurzem bündelt das Unternehmen seine Digitalaktivitäten in einem „Innovation Digital Lab“, um seine Kompetenzen in diesem Bereich weiter auszubauen. „Wir sehen ganz klar, dass das E-Commerce-Segment – getrieben auch von aktuellen Entwicklungen – weiter wachsen wird. In diesem Bereich ist es unglaublich wichtig, an den Themen Geschwindigkeit sowie Berechenbarkeit und Verlässlichkeit zu arbeiten“, sagt KNV-Zeitfracht-Geschäftsführer Raff. Diese Impulse sollen in KI-Anwendungen zur Verfügbarkeit der Ware und optimierten Transportwegen einfließen.

Einen Stresstest in Sachen Agilität hat KNV Zeitfracht übrigens bereits hinter sich: Als der Lockdown in der Coronakrise zeitweise auch Buchhandlungen betraf, stellte der Logistikdienstleister die Zustellung für die Läden, deren Onlineshops er betreute, kurzerhand um. Statt an die Buchhandlung lieferte er nun in deren Namen direkt an den Endkunden. „Das hat einigen Buchhandlungen das Überleben gesichert“, resümiert Thomas Raff. „Für uns war es schön zu sehen, dass wir mit unseren Geschäftsmodellen krisensicher aufgestellt sind, aber gleichzeitig schnell umswitchen können und so unseren Kunden den bestmöglichen Service bieten.“

Therese Meitinger