TRIGO nutzt künstliche Intelligenz, um die Leistung der Lieferkette in der Luft- und Raumfahrtindustrie zu verbessern

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ist ein heißes Thema. Es vergeht kaum ein Tag, an dem nicht in Artikeln und Pressemitteilungen erklärt wird, dass sie eine Revolution in der Industrie auslösen und die täglichen Praktiken in der Fertigung verändern wird. In der Luft- und Raumfahrtindustrie haben einige wichtige Akteure erhebliche Investitionen in Software zur Analyse großer Datenmengen (Big Data) getätigt. Kann man wirklich behaupten, dass sie die Leistung der Industrie oder der Lieferkette verbessert haben? Sollten wir das Problem aus einem etwas anderen Blickwinkel betrachten?

Die Aufgabe vonTRIGOAerospace, Defense & Rail besteht darin, die Leistung der Lieferketten in der Luft- und Raumfahrt sowie im Verteidigungsbereich zu verbessern, und zwar sowohl in Bezug auf die Lieferung von Qualität (OQD) als auch auf die pünktliche Lieferung (OTD).

Unsere Aufgabe ist es, Teile rechtzeitig und in der richtigen Qualität zu liefern, damit unsere Kunden ihre millionenschweren Produkte weiterhin ohne jegliche Probleme herstellen können. Um dies zu erreichen, schicken wir nicht nur Techniker und Ingenieure zu den Standorten der Zulieferer, sondern verwenden auch eine proprietäre Software, um OTD/OQD-Daten für die verschiedenen Fertigungsstätten, die wir in unserem Portfolio unterstützen, zu sammeln und zu analysieren.

Bei der Entwicklung dieser Technologie haben wir uns einige Schlüsselfragen gestellt: “Können wir KI nutzen, um den Alltag der für die Leistung der Lieferkette verantwortlichen Personen wirklich zu verbessern?“

Unser Ziel ist es nicht, Gigabytes an Datenanalysen oder unzählige Grafiken zu liefern. Wir wollen etwas Einfaches und leicht zu Interpretierendes anbieten, das als Entscheidungshilfe genutzt werden kann. Wir haben uns dann die folgende Frage gestellt: “Wenn wir ein Portfolio von 50 Lieferanten verwalten, die an eine Fabrik liefern, können wir dann vorhersagen, welche Lieferanten im nächsten Monat verspätet sein werden? Wenn dies der Fall wäre, könnten wir dann unsere Aufmerksamkeit, die des Managements und die der Lieferanten auf diese Schlüsselbereiche richten, um das Problem zu lösen?”

Um diese Fragen zu beantworten, haben wir ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Tool mit dem Namen “OTD predictor” entwickelt. Ausgehend von einem Lieferantenportfolio und einem neuronalen Netz der Lieferhistorie der letzten 12 Monate erstellt das Tool einen Vorhersagebericht mit einer Liste der Top-10-Lieferanten, die mit der höchsten Wahrscheinlichkeit im nächsten Monat nicht liefern werden.

So einfach ist das. Das Ergebnis ist lediglich eine Liste mit einigen wenigen Lieferanten, die potenziell eine hohe Ausfallwahrscheinlichkeit haben, und keine 200 Seiten Daten.

Die Vorhersagbarkeit des OTD-Tools ist zu über 90 % genau. Tatsächlich wird es immer besser, je mehr es lernt. Unsere erste Version des Tools hatte eine Genauigkeit von 80 %! Eine Genauigkeit von 90 % bedeutet, dass, wenn das Tool vorhersagt, dass ein Lieferant scheitern wird, es in 9 von 10 Fällen scheitert, sodass der Lieferant seine Terminvorgaben nicht einhält.

In einer Zeit, in der qualifiziertes Personal eine knappe Ressource ist, kann KI dazu beitragen, die menschliche Arbeitskraft zu optimieren. Wir haben nicht vor, Qualitätsingenieure zu ersetzen; wir wollen ihnen helfen, effizienter zu arbeiten, indem wir vorrangige Probleme benennen, auf die sie sich konzentrieren sollten, und unnötige Arbeit entfernen.

OTD predictor ist ein grundlegendes Werkzeug, das nun zusammen mit Datenbanken, KPIs und dem Zugang zum Kundenportal in unserem Dienstleistungsangebot enthalten ist.