Smarte Versandvolumenvorhersage mit KI-Modellen

Statt intuitiv mit künstlicher Intelligenz die Versandvolumen vorhersagen, haben sich die Smart Data-Experten des SDSC-BW gemeinsam mit dem Logistik- und Transportunternehmen LGI vorgenommen. Die komplexen Modelle des SDSC-BW konnten sich in der Vergleichsanalyse gegenüber den herkömmlichen Verfahren beweisen und überzeugen.

Die Logistics Group International GmbH (LGI) arbeitete bislang mit intuitiven Methoden zur Planung von Versandaufträgen und der Volumenvorhersage zur Kapazitätenplanung. Der Wunsch war mit Hilfe von Smart-Data-Werkzeugen präzisiere Versandvolumenvorhersagen machen zu können. LGI stellte den Datenforschern Daten über einen Zeitraum von neun Jahren zur Verfügung mit 32 einzelnen Merkmalen, wie das Versandsolldatum. Es wurde sich zum Ziel gesetzt ein intelligentes Frühwarnsystem für den Versandaufwand zu entwickeln. Zu den bereinigten und transformierten Daten des letzten Jahres fügten die Datenforscher zusätzliche Produktinformationen hinzu, wie Produktmaße.

Das Expertenteam trainierte das intelligente Vorhersagemodell tägliche, wöchentliche und monatliche Prognosen über die Menge der Versandaufträge vorauszusagen. Getestet wurden verschiedene Algorithmen (wie z.B. ARIMA oder die AdaBoost-Regression), die einer Vergleichsanalyse unterzogen wurden um das beste Modell zu finden. Nicht nur konnten die Experten feststellen, dass die Vorhersage wöchentlicher und monatlicher Daten genauer war, sondern ebenfalls, dass die komplexen Modelle des SDSC-BW das Grundmodell deutlich übertrafen. Durch die Potentialanalyse konnte LGI lernen welch ein riesiges Potential in den eigenen Daten liegt für die Entwicklung eines Frühwarnsystems und hegt großes Interesse in Ressourcen für Datenanalysen zu investieren.

Data Innovation Community

Industrie 4.0

Projektpartner

LGI, Smart Data Solution Center Baden-Württemberg

Ansprechpartner

Mishal Benz, SDSC-BW, mishal.benz@kit.edu