Logistik : Wie BearingPoint Warenströme prognostizieren will

Die Corona-bedingten Lockdowns haben den Online-Einkauf und damit Paketversand befeuert. Nicht nur die Anforderungen an Boten und Kuriere sind gestiegen, auch die Ansprüche an die dahinterliegende, effiziente Lagerlogistik: „Der Erfolgszug des E-Commerce bedeutet kleinteiligere Aufträge, unvorhersehbare Nachfragepeaks, volatile Schwankungen und Kunden, die immer flexiblere Lieferoptionen erwarten“, erklärt Markus Seme, Geschäftsführer des Technologieunternehmens BearingPoint Austria.

Anwendungsgebiete der Plattform

Die immer höher werdenden Anforderungen haben die rund 200 IT-Mitarbeitenden mit Sitz in Premstätten bei Graz auf den Plan gerufen: BearingPoint hat eine digitale Plattform implementiert, die Bestellungen in Logistiklagern prognostiziert und so Vorkommissionierungen ermöglichen soll. Waren und Güter aus dem Gesamtsortiment werden dabei präventiv nach Aufträgen zum Versand zusammengestellt.

Ein Beispiel: Grillequipment wird bereits Tage zuvor für den sonnigen Samstagabend im Hochsommer im Lager kommissioniert. Freilich sind die Zusammenhänge in der Regel komplexer, „daher kommen technologisch künstliche Intelligenz und sogenannte Machine-Learning-Algorithmen zum Einsatz, um die Vorhersage der Warenströme zu optimieren“, betont Seme.

Unternehmensübergreifend und branchenunabhängig

Einerseits prognostiziert BearingPoint unternehmensübergreifend, während z.B. Unternehmen wie Amazon auf die eigenen Modelle beschränkt sind. „Wir sind in der Lage, Daten zwischen unterschiedlichen Logistikern abzugleichen, um übergreifende Trends auszuwerten. Es entsteht ein Synergieeffekt“, sagt Seme.

Andererseits ist die Technologie von BearingPoint generisch ausgelegt. Das bedeutet, dass die Anwendung Prognosen in unterschiedlichsten Fällen ermöglicht: „Maschinenbauern können die künftige Auslastung des Maschinenparks oder sogar von einzelnen Werkzeugen auf Basis von historischen Angebotsanfragen prognostizieren. Genauso wie wir mit Hilfe des Systems die Energie von Photovoltaikanlagen vorhersagen können“, führt der BearingPoint-Geschäftsführer Beispiele an. Das steirische Know-How liegt dabei insbesondere in der Echtzeitübermittlung der Daten, zentralen Speicherung, Datenabsicherung und Normierung der Daten.

Verringerte Lagerkapazitäten und optimierter Personaleinsatz

Beim aktuellen Anwendungsfall in der Logistik zeigt sich: In Folge der optimierten Logistiksteuerung sind insbesondere die Wege kürzer und die Abläufe im jeweiligen Lager schneller. Hauptvorteil sind allerdings verringerte Lagerkapazitäten und der optimierte Personaleinsatz: „Die Dimension der Warenlager ist in der Regel auf hochfrequente Phasen – wie etwa rund um den „Black Friday“ – ausgelegt. Da unsere Plattform erlaubt, Waren und Güter frühzeitig zu einem Auftrag zusammenzufassen, sinken die nötigen Flächen. In der Konsequenz können auch besonders personalintensive Zeiträume abgeflacht werden, da die Aufwendungen ausbalanciert werden können“, erklärt Andreas Joham, der bei BearingPoint für die Cloud- und Plattform basierten Services verantwortlich ist.

Für den Logistikkonzern würden sich aus der Zusammenarbeit insgesamt „neue, digitale Perspektiven ergeben“, erklärt Joham. Etwa die Einführung von neuen Geschäftsmodellen wie „Pay Per Use“, also leistungsabhängige Verrechnungsmethoden, oder datenbasierte Auswertungen.

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