Unternehmen setzen zunehmend auf neue Technologien, um ihre Leistung zu steigern. Dies gilt insbesondere für die Künstliche Intelligenz (KI) und einen ihrer Teilbereiche: "Machine Learning" (ML). Diese Technologie ist in der Lage, große Datenmengen mithilfe fortschrittlicher Algorithmen zu interpretieren, um Vorhersagen zu erstellen, einen Prozess zu verbessern und Probleme zu lösen. Dies eröffnet großartige Möglichkeiten, das Management der Lieferkette und alle dazugehörigen Aktivitäten zu optimieren.
"Machine Learning": Definition
"Machine Learning" (ML) wird im Deutschen auch als „maschinelles Lernen“ bezeichnet und zielt darauf ab, Maschinen zu befähigen, mithilfe von Algorithmen aus Daten zu lernen. Solche Daten können Wörter, Zahlen, Statistiken, Bilder usw. sein. Es handelt sich um einen Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), da dieses System das Lernen simuliert, welches eine Form der menschlichen Intelligenz ist.
Bei diesem Verfahren werden aus mehreren Situationen die relevanten Informationen aus einem Satz von Trainingsdaten gezogen. Im Laufe der Zeit lernt das System, welche Entscheidung richtig ist, und erstellt ein Modell, welches bei der Erledigung der ihm zugewiesenen Aufgabe die beste Leistung erreicht. Sobald die Lernphase erfolgreich abgeschlossen ist, kann das Modell anschließend in Produktion gehen.
"Machine Learning" ist besonders effektiv, wenn es darum geht, Trends oder Korrelationen zu finden, Entscheidungen zu treffen oder Prognosen zu erstellen, die auf einem großen, vielfältigen und sich ändernden Datensatz basieren. Die Anwendungen werden also mit zunehmendem Training besser. Und je größer die Menge der zugänglichen Daten ist, desto genauer werden sie.
Wie funktioniert "Machine Learning"?
Die Entwicklung eines "Machine-Learning"-Modells basiert auf vier Hauptschritten, von der Auswahl des Trainingsdatensatzes bis zur Verwendung und Verbesserung des Modells.
1. Die Auswahl der Trainingsdaten
Der erste Schritt besteht darin, einen Satz von Trainingsdaten auszuwählen und vorzubereiten. Mit diesen Daten wird das "Machine-Learning"-Modell gefüttert, um es in die Lage zu versetzen, das Problem kennen zu lernen, für das es erstellt wurde. Diese Daten müssen bereinigt und organisiert sein. Sie können auch gelabelt, also markiert sein, um dem Modell mitzuteilen, welche Merkmale es berücksichtigen muss. Sie können aber ebenso gut auch ungelabelt sein, dann muss das Modell diese Merkmale selbstständig finden und extrahieren.
2. Die Auswahl des Algorithmus
Der zweite Schritt besteht in der Auswahl des Algorithmus, der auf die Trainingsdaten angewendet werden soll. Die Wahl des Algorithmus hängt von mehreren Faktoren ab, z.B. von der Art und Menge der Daten, aber auch von der Art des zu lösenden Problems.
3. Das Trainieren des Algorithmus
Im dritten Schritt wird der Algorithmus trainiert. Man führt mithilfe des Algorithmus Variablen aus, vergleicht die Ergebnisse mit dem, was man hätte erhalten sollen, und nimmt dann Anpassungen vor, um die Genauigkeit des Ergebnisses zu erhöhen. Das macht man so lange, bis der Algorithmus das richtige Ergebnis liefert.
4. Die Anwendung und Verbesserung des Modells
Im vierten Schritt kann das Modell dann angewendet und verbessert werden. Dabei geht es darum, das Modell auf einen neuen Datensatz anzuwenden, der mit dem zu lösenden Problem im Zusammenhang steht. Im Laufe der Zeit können sich Effizienz und Genauigkeit verbessern.
Die verschiedenen Arten von "Machine Learning"
Machine Learning wird durch Algorithmen angetrieben. Heutzutage werden in Unternehmen verschiedene Arten von Algorithmen eingesetzt: überwachtes, unüberwachtes, teilüberwachtes oder auch verstärkendes Lernen. Diese verschiedenen Modelle unterscheiden sich durch die Art der verwendeten Daten und des gewünschten Ergebnis.
Überwachtes "Machine Learning"
Das überwachte Lernen ist das am weitesten verbreitete Modell. Dabei wird das Modell von einem Data Scientist bei den Schlussfolgerungen, die es ziehen soll, angeleitet. Algorithmen lernen durch einen gelabelten Datensatz, wobei das Ergebnis vordefiniert ist.
Unüberwachtes "Machine Learning"
Durch unüberwachtes Lernen lernt der Computer, komplexe Muster und Prozesse zu erkennen, ohne dass eine kontinuierliche und rigorose Begleitung durch den Data Scientist erforderlich ist. Es handelt sich also um ein grundlegendes Trainingsverfahren mit ungelabelten Daten und ohne zugeordnetes Ergebnis.
Teilüberwachtes "Machine Learning"
Erwartungsgemäß ist das teilüberwachte Lernen eine clevere Mischung aus den beiden vorangegangenen Modellen. Während des Trainings wird ein kleiner Satz gelabelter Daten verwendet, um die Klassifizierung anzuleiten, sowie ein größerer Satz ungelabelter Daten, um daraus Funktionalitäten abzuleiten.
Verstärkendes "Machine Learning"
Verstärkendes Lernen ähnelt dem überwachten Lernen. Die Algorithmen werden jedoch nicht mithilfe eines Datensatzes trainiert, sondern durch Versuch, Irrtum und Belohnung. In diesem Fall wird die Belohnung in den Algorithmen als ein zu sammelndes Element programmiert.
"Machine Learning" vs. "Deep Learning"
"Deep Learning" ist ein Teilbereich des "Machine Learning". Gemeint ist ein tiefgehendes Lernen von strukturierten oder unstrukturierten Daten. Durch die Kombination mehrerer Algorithmen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind, kann dieses System selbstständig die Merkmale erkennen, die zur Kategorisierung von Daten benötigt werden. "Deep Learning" wird für komplexe Aufgaben verwendet, während "Machine Learning" für einfachere Routinehandlungen eingesetzt wird.
"Machine Learning": Welche Anwendungsmöglichkeiten im Lager?
Fabrice Bonneau, Gründungspartner der Kanzlei Argon & Co, erklärt: „KI überschneidet sich heute mit sehr unterschiedlichen Themen und Bereichen. Beispielsweise nutzt "Machine Learning" schon seit Langem interne und externe Daten sowie Mustererkennung, um Prognosen über den Absatz, die Auslastung usw. zu erstellen. Neu ist, dass die KI heute beginnt, die Industrie, die Wartung usw., also den Kern der Anwendungsfälle in der Lieferkette zu durchdringen.“
Bessere Nachfrageprognose
Zunächst kann "Machine Learning" eine präzise Nachfrageprognose erstellen, indem es Verbraucherdaten analysiert (Inhalt der Bestellungen, Verbraucherpräferenzen, Verkaufstrends usw.). Dadurch kann das Unternehmen seine Beschaffungs- und Bestandsverwaltungsprozesse entsprechend anpassen.
Verbesserung des Risikomanagements
Mithilfe von "Machine Learning" können auch Situationen erkannt werden, die potenzielle Risiken bergen. Dies kann verschiedene Formen annehmen: Lieferverzögerungen, Unterbrechungen der Lieferkette, Nachfrageschwankungen usw. Das Unternehmen kann dann vorbeugende Strategien umsetzen.
Verbesserung der vorausschauenden Wartung
"Machine Learning" ist auch sehr nützlich, um den Zustand von vernetzten Objekten, Fahrzeugen und Maschinen zu überwachen. Durch die Analyse all ihrer Daten kann diese Technologie ihre Nachhaltigkeit und Funktionsfähigkeit bewerten. Auch hier ist das Unternehmen in der Lage, frühzeitig zu handeln, um einen potenziellen Stillstand der Lieferkette zu vermeiden.
"Machine Learning" bietet daher großartige Möglichkeiten, die Verwaltung seines Unternehmens und insbesondere seines Lagers durch Automatisierung und Optimierung der Prozesse zu verändern.
