KI-gestützte Bedarfsprognosen: Optimierung der Lagerhaltung von Mietberufskleidung
Wäschereien und Textildienstleister, die Berufskleidung vermieten, verwenden in der Regel eine ERP-Software mit einem speziellen Lagermodul für Mietberufskleidung. Damit verwalten sie auch die Mindestbestände ihrer Lagerware. Wenn es sich dabei um Schutzkleidung handelt, muss diese zu jeder Zeit zu 100 Prozent verfügbar sein. Der Mindestbestand der Lagerware darf hier nicht unterschritten werden. Zu viel Ware vorrätig zu haben, ist wiederum weder finanziell noch ökologisch nachhaltig. Diese Gratwanderung ist manuell kaum zu schaffen. Es bedarf daher einer digitalen Lösung, um sowohl dem ausreichenden Schutz des Menschen als auch dem Schutz der Umwelt gleichermaßen nachzukommen.
Gleich zwei KMU haben sich mit einem ähnlichen Anliegen zu diesem Thema an die Deutschen Institute für Textil- und Faserforschung (DITF) als Partner im Mittelstand-Digital Zentrum Smarte Kreisläufe gewandt: dmw - die mietwäsche ist ein Leasinganbieter für Persönliche Schutzausrüstung. Das Unternehmen möchte mit einer bedarfsorientierten Lagerhaltung sowohl wirtschaftliche Vorteile nutzen, als auch ökologisch nachhaltiger arbeiten.
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Als der IT-Anbieter AdvanTex Software sich ebenfalls an die DITF wandte, wurde eines schnell klar – hier verbirgt sich Synergiepotenzial. Das KMU vertreibt ein eigens entwickeltes ERP-System mit dem entsprechenden Modul für Lagerlogistik. Die Mindestbestände werden bisher im Wesentlichen auf Basis manueller bzw. einfacher statistischer Methoden verwaltet. Ändern sich die Rahmenparameter, wenn beispielsweise große Kunden kündigen oder Branchen- bzw. Markttrends variieren, können die Bestände der Berufskleidung teils nur sehr verzögert angepasst werden. Dadurch wird unnötig Kapital gebunden oder sogar mehr Ware angeschafft als notwendig.
Gemeinsam mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Smarte Kreisläufe wollte man ein neues KI-basiertes Modul oder eine Erweiterung für das Lagermodul konzeptionieren, um Prognosen über anstehenden Verschleißaustausch sowie Neubeschaffung anzubieten. Das neue Modul sollte anhand bereits bekannter sowie weiterer Daten entsprechende Berechnungen erstellen. Beide Projekte wurden somit in enger Zusammenarbeit im Zuge eines gemeinsamen Workshops begonnen.
Es wurden zwei Teillösungen angestrebt. Gemeinsam mit AdvanTex sollte ein Prognosemodell für die nötigen Bedarfe konzeptioniert werden, um auf dessen Grundlage anschließend die Lagermengen von dmw - die mietwäsche zu optimieren. Im Workshop identifizierten die beteiligten Projektpartner als nächstes mögliche Einflussdaten für die Software: Artikeldaten, wie Kollektion, Modell oder Kleidergröße sind genauso wichtig, wie Kundendaten: Wie oft wird gewaschen oder repariert? Um welche Branche handelt es sich? Wie lange setzt der Kunde ein Teil ein? Diese Parameter sind eindeutig und mithilfe von weitverbreiteten ERP-Systemen relativ einfach zu ermitteln.
Allerdings stellte sich heraus, dass die notwendigen konjunkturellen Daten weniger einfach zu beschaffen sind. Neben der Zahl der Mitarbeiter müssen deren Geschlecht, Größe oder andere körperliche Merkmale, Krankheitstage sowie Urlaub berücksichtigt werden. Ebenso stellt sich die Frage nach dem Wetter: Arbeiten die Mitarbeiter draußen, benötigen sie zum Beispiel Regenschutz sowie im Sommer andere Kleidung als im Winter.
Weitere Unwägbarkeiten sind neue Materialtrends oder neue gesetzliche Regulierungen. Werden heute noch bestimmte Chemikalien für die Herstellung eingesetzt, kann es möglich sein, dass diese zukünftig aus umwelttechnischen oder gesundheitlichen Gründen nicht mehr genutzt werden können.
Viele dieser Daten sind schwer zugänglich oder nicht leicht zu verarbeiten. Dieses Wissen vorherzusagen, setzt komplexe Algorithmen voraus, die weit über den Rahmen des geplanten Digitalisierungsprojekts hinaus gehen. Daher haben sich die Unternehmen und die DITF entschieden, diese Projekte zu beenden und die Forschung gemeinsam in einem anderen Rahmen, möglicherweise in einem anderen Förderprogramm des Bundeswirtschaftsministeriums, dem Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM), weiterzuführen.
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