Mit Predictive Analytics & Optimization sollen bessere Entscheidungen und Automatisierung erzielt werden. Welche Rolle Algorithmen in der taktischen Unternehmensplanung bei Mercedes Benz spielen, berichtete Dr. Moritz Högner auf dem Forum digitale Unternehmenssteuerung.
Das Forum digitale Unternehmenssteuerung fand unter dem Motto "Datengetriebenes Entscheiden als Erfolgsfaktor in volatilen Zeiten" am 20. April 2023 in Düsseldorf statt. In seinem Vortrag gab Dr. Moritz Högner einen Einblick zur "Algorithmengestützten taktischen Business Planung bei Mercedes Benz".
Herausforderungen in der Unternehmensplanung
Die Herausforderungen in der Planung entstehen bei globalen produzierenden Unternehmen durch die unterschiedlichen Zeithorizonte in den verschiedenen Planungsebenen.
Zu Beginn steht die strategische Planung. Hierbei muss zuerst entschieden werden, was in mehr als drei Jahren angeboten und somit auch entwickelt werden soll (Produktportfolioplanung). Danach muss im Zuge einer Produktionsnetzwerkplanung entschieden werden, wo diese Produkte gebaut werden. Dies steht im Spannungsfeld von kostengünstiger Produktion und Gewährleistung von Luxusqualität. Anschließend wird in der Besorgungsplanung entschieden, von welchem Lieferanten welche Teile kommen.
Die Ergebnisse dieser strategischen Planung gehen nun in die taktische Produktions- und Logistik-Planung, auf welcher im Folgenden der Fokus liegt, als Prämisse ein. Es handelt sich um eine Volumenplanung mit dem Schwerpunkt auf Stückzahlen. Dafür ist eine Vorhersage darüber notwendig, was verkauft werden kann. Die Herausforderung ist, dass die Angebotsseite früher festzulegen ist als die Nachfrageseite feststeht, sodass ein Abgebotskorridor festgelegt wird.
Die anschließende operative Planung umfasst die nächsten Monate. Hierbei wird das Mengengerüst aus der strategischen Planung mit echten Einzelaufträgen gefüllt. Natürlich lässt sich auch die operative Planung mit Algorithmen optimieren, z. B. in welcher Reihenfolge, welcher Auftrag in welchem Werk, an welchem Tag, in welcher Schicht bearbeitet wird. Fokus liegt hier aber auf der Optimierung der taktischen Planung.
Mit intelligenter Allokation Ziele erreichen
Ein möglicher Lösungsansatz ist eine intelligente Allokation. Allokationen sind Verteilungsfragen, welche meist hoch emotional sind und sehr viele Lösungen besitzen, von denen keine richtig oder falsch ist. Deshalb muss geklärt werden, welches Ziel erreicht werden soll. Es gibt eine Vielzahl von möglichen Zielen, wie beispielsweise Profitabilität oder Nachhaltigkeit. Da diese im Wettbewerb stehen, können nicht alle erfüllt werden. Ziele können sich außerdem ändern. Während früher Wachstum ein typisches Ziel war, steht jetzt häufig die Profitabilität im Vordergrund.
Die Fragestellung eignet sich gut für eine Optimierung, da sie aufgrund von verschiedensten Produktionsdimensionen (z. B. Werke, Hallen), Produktdimensionen (z. B. Typklassen, Baureihen und Baumustern) als auch Absatzmarktdimensionen (z. B. Regionen, Märkte und Sales-Channel) hochkomplex ist. Zusätzlich gibt es viele Nebenbedingungen, also Kapazitätsbedingungen oder Nachfragen, und Flexibilitäten, dazu, was jeweils gebaut werden kann. Außerdem kann eine Änderung der Preise eine Änderung der Nachfrage nach sich ziehen. Wissen dazu lässt sich zum Teil nicht aus Systemen ziehen, sondern muss mithilfe der Erfahrung von Mitarbeitern extrahiert werden und maschinenlesbar gemacht werden.
Die entstehende Fragestellung lässt sich, da sie zu komplex ist, nur mithilfe von Alogrithmen optimal lösen, ist aber wichtig als der größte Einflussfaktor auf die Business Performance der nächsten ein, zwei Jahre.
Ansprüche bei Mercedes: Schlanker und flexibler Lösungsansatz
Die Ansprüche bei Mercedes an den Lösungsansatz sind, schlank und flexibel zu sein. Ersteres wurde dadurch erreicht, dass bestehende ERP-Systeme intakt gelassen wurden und darauf eine Schicht mit dem Rechenkern der Optimierung gesetzt wurde. Diese Schicht zieht Daten direkt aus den ERPs und den zusätzlich aus der Erfahrung der Experten extrahierten Informationen und speist anschließend seinen Output wieder in das ERP ein. Das beinhaltet wenig Komplexität, da keine Systemmigration notwendig ist. Außerdem arbeiten nur wenige Mitarbeiter an der Optimierungsschicht.
Der beschriebene Ansatz bietet außerdem eine hohe Flexibilität, da eine ständige Weiterentwicklung und iterative Anpassung des Algorithmus parallel zu den monatlichen Planungszyklen ermöglicht wird. Für Weiterentwicklungen kann der Rechenkern kopiert und anschließend die Kopie verändert werden. Anschließend wird im nächsten Planungszyklus auch diese Kopie getestet. Wenn sie das erwünschte Ziel erreicht hat und keine Nebeneffekte aufgetreten sind, dann werden beide Algorithmen parallel in Betrieb genommen, bis sich basierend auf den unterschiedlichen resultierenden Szenarien für einen Algorithmus entschieden wird. Die Weiterentwicklung kann somit laufend durchgeführt werden.
Erfolgsfaktoren für eine algorithmische Business-Planung
Die Erfolgsfaktoren für eine algorithmische Business-Planung ergeben sich aus dem Zusammenspiel von
- künstlicher,
- menschlicher und
- emotionaler Intelligenz.
Wichtig für die zugrundeliegende Datenbasis ist, dass für die Daten, die direkt aus System abrufbar sind, die Qualität sichergestellt ist und eine automatische Anbindung eingerichtet wird. Außerdem muss für die Daten, welche aus Expertenwissen extrahiert werden, eine kontinuierliche Pflege der Nebenbedingungen und Logiken erfolgen.
Künstliche Intelligenz wird dazu verwendet, um einen idealen Lösungsraum vorzubereiten und deterministische Algorithmen dazu, bezüglich eines klaren Ziels optimale Lösungen finden.
Bei der hybriden Planung (im Gegensatz zur autonomen Planung) spielt menschliche Intelligenz eine große Rolle. Hierbei interagieren Algorithmus und Planer, indem die Planer den Algorithmus mit Rahmenbedingungen füttern und anschließend auch basierend auf einer Einsicht in die Ergebnisse nachschärfen.
Zu guter Letzt braucht es emotionale Intelligenz, um Vertrauen und Verständnis der Entscheidungsträger in den Output zu gewährleisten. Nur so kommen die Empfehlungen aus dem Zusammenspiel von Algorithmus und Planer auch wirklich zum Einsatz.
Mit Technologie und menschlicher Expertise zur optimierten Planung
Der Einsatz von Algorithmen in der taktischen Unternehmensplanung bei Mercedes Benz verdeutlicht den Wert einer symbiotischen Beziehung zwischen Technologie und menschlicher Expertise. Dieser Ansatz bietet eine wertvolle Perspektive für andere Unternehmen, die danach streben, den optimalen Nutzen aus der Integration von Algorithmen in ihre Entscheidungsprozesse zu ziehen.