Raphaël Hervé, Manhattan Associates: ‘Die Akzeptanz von KI und Agenten ist beeindruckend hoch.’

KI bietet Logistikunternehmen die Möglichkeit, ihre Effizienz zu steigern. Lager- und Transportprozesse lassen sich intelligenter, schneller und präziser gestalten, beispielsweise dank KI-Agenten. Es ist hilfreich, wenn Softwareanbieter hierfür die Grundlagen schaffen, damit Unternehmer die Agenten schneller an ihre eigenen Prozesse anpassen können. Genau das tut Manhattan.

“In meiner Karriere in der IT-Branche habe ich noch nie eine so schnelle Einführung einer Technologie erlebt wie derzeit bei KI und insbesondere bei KI-Agenten.” Diese Aussage stammt von Raphaël Hervé, der bei Manhattan Associates für den Bereich Technical & Support Services verantwortlich ist. “Vor zehn Jahren haben wir die Manhattan Active®-Plattform entwickelt: auf Basis einer Microservices-Architektur und nach dem API-First-Prinzip. Dass KI heute eine so große Rolle spielen würde, hätten wir damals nicht vorhersehen können.” Dank der Cloud-nativen Plattform verbleiben KI-Daten nun auch innerhalb der Plattform, was unter anderem Sicherheitsvorteile bietet.

Enorme Verkürzung der Analysezeit

Was KI laut Hervé so interessant macht, ist, dass sie eine Verbindung zwischen dem Echtzeit-Überblick über die Lieferkette und der Möglichkeit herstellt, gleichzeitig in Echtzeit auf ein Ereignis zu reagieren. KI liefert dabei die Informationen, und die Agenten handeln anschließend so, wie es die Unternehmen festgelegt haben. Hervé: “Derzeit sind es im Lager- und Transportbereich vor allem Key-User, die über umfangreiches Wissen verfügen, Prozesse analysieren und anschließend Entscheidungen treffen. Die Zeitspanne zwischen einer Aktion und einer Entscheidung kann leicht mehrere Stunden betragen, und das ist manchmal einfach zu lang. Anhand der ersten Agenten, die von Kunden in Pilotprojekten entwickelt wurden, sehen wir, dass wir diese Zeit problemlos um 30 bis 40 Prozent reduzieren können.”

Zwei Arten von KI-Agenten

Manhattan hat zwei Arten von Agenten entwickelt: vorgefertigte Standard-Agenten und benutzerdefinierte Agenten. Die ersten sind sofort einsatzbereit und basieren auf bekannten logistischen Prozessen. Die zweiten bieten Unternehmen die Möglichkeit, die Agenten kundenspezifisch anzupassen und Logik hinzuzufügen. Hervé: “Die Agenten berücksichtigen beispielsweise bestehende Arbeitsabläufe und Regeln. Wenn Ereignis A eintritt, folgt darauf B und so weiter. Dieses Wissen ist in unserem System gespeichert und kann von KI-Agenten genutzt werden. Die Basis der Agenten lässt sich zudem von den Nutzern an ihre eigenen spezifischen Prozesse anpassen und so einrichten, dass ein Planer beispielsweise Fragen zum Status einer Fahrt oder zur Planung stellen kann.”

Feinabstimmung von Kommissionier-Wave-Prozessen

Mit Agenten können Logistikunternehmen beispielsweise die Kommissionierprozesse optimieren, erklärt Hervé. “Hier gibt es viele Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung, beispielsweise Antworten auf Fragen wie: Warum wurde ein bestimmter Auftrag nicht ausgewählt? Wenn man auf eine solche Frage in Echtzeit eine Antwort erhält, kann man das Problem auch sofort beheben. Manchmal sogar noch, bevor etwas passiert, sodass man verhindern kann, dass etwas schiefgeht. Das ist insbesondere für Logistikabläufe mit B2C-Kunden sehr wichtig. Man verliert weniger Zeit mit Korrekturen und kann Prioritäten besser setzen. Man kann einem Prozess Vorrang einräumen, weil man sicher sein kann, dass später keine Probleme entstehen.” Auch für TMS-Prozesse gibt es Möglichkeiten, wie zum Beispiel Agenten, die automatisch die Daten auf Rechnungen von Spediteuren überprüfen und diese mit den Daten im TMS abgleichen. “Dadurch spart ein Nutzer bis zu einer halben Stunde pro Rechnung. Außerdem ist es einfach, einen Agenten zu entwickeln, der beispielsweise überprüfen kann, ob in einem Lkw eine Mindestauslastung von achtzig Prozent vorliegt.”

Ein CPG-Kunde entwickelt bereits selbst Wirkstoffe

Obwohl Hervé von den Möglichkeiten der KI-Agenten begeistert ist, ist er dennoch überrascht von der Geschwindigkeit, mit der die Manhattan-Kunden diese Technologie annehmen. “Ich gehe davon aus, dass sich die derzeit wenigen Pilotprojekte in den kommenden Monaten auf einige Dutzend ausweiten werden. Ein großer CPG-Kunde von uns hat bereits in den ersten sechs Wochen des Pilotprojekts mehrere Agenten entwickelt. Analysen werden schneller erstellt, Bestellungen kommen häufiger pünktlich an – das sind wirklich enorme Fortschritte, die dieser Kunde bereits jetzt erzielt.”