Optibrick

Automatische Logistikplanung für ein großes Handwerksunternehmen

Warum wir diesen Fall gerne zeigen

„Handwerkskunst“ erinnert an Dinge, die praktisch, greifbar und oft nah an uns sind. Wie zum Beispiel eine schöne Küche, in der man einen guten Start in den Tag feiern kann. „Algorithmen“ und „physikalische Modelle“ klingen abstrakt, haben uns aber ermöglicht, einem großen Küchenhersteller auf sehr praktische Weise zu helfen. Dank automatisierter Planung konnten sie die mühsame manuelle Terminplanung hinter sich lassen und in kürzerer Zeit schöne Küchen für mehr Menschen herstellen.

Aufgabe und Lösung

Die Brickwork Ventures GmbH hatte bereits ein funktionsreiches digitales Planungstool entwickelt: „Optibrick“. Ein Hauptnutzer von Optibrick, ein großer Schweizer Küchenhersteller, sieht sich mit komplexen, verschachtelten Logistikketten und einer anspruchsvollen Verwaltung vieler unterschiedlicher Kapazitäten konfrontiert. Die manuelle Planung ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Optibrick sollte daher um eine Planungsengine ergänzt werden.

Die Algorithmen einer solchen Planungs-Engine stellen hohe mathematische und logische Anforderungen. Daher vertraute Brickwork – selbst ein kompetentes Full-Stack-Entwicklungsunternehmen – bei der Entwicklung der neuen Kernkomponente seiner Plattform auf unsere Erfahrung mit Algorithmen, mathematischen und physikalischen Modellen.

Wo können physikalische Modelle helfen?

Physikalische Modelle bieten oft einen Mehrwert in Bereichen, in denen man zunächst nicht an Physik denken würde, in denen jedoch präzise Vorhersagen und Simulationen im Betriebsmanagement oder im Finanzwesen erforderlich sind: Kapazitäts- und Ressourcenplanung, Prozessoptimierung, Risikominimierung, Entscheidungsmanagement und vieles mehr.

Sie sind ein vielseitiges und effektives Werkzeug, vorausgesetzt, man weiß, wie man sie einsetzt. Was uns an physikalischen Modellen besonders gefällt:
Sie sind leichter zu interpretieren und zu verstehen als viele andere statistische oder maschinelle Lernmethoden. Die „Black Box”, die oft mit maschinellem Lernen einhergeht und Misstrauen gegenüber „künstlicher Intelligenz” hervorruft, gibt es hier nicht; stattdessen gewinnen wir ein gutes Verständnis für die zugrunde liegenden Prozesse. Physikalische Modelle bieten auch hervorragende Möglichkeiten zur Extrapolation über den Bereich der vorliegenden Daten hinaus, sodass wir zukünftige Trends und Phänomene vorhersagen können.

Wo lohnt sich automatisierte Planung?

Der Sprung zur automatisierten Planung ist oft kleiner und kostengünstiger als man denkt, kann jedoch die Kosteneffizienz und Kundenzufriedenheit erheblich steigern.

Wenn Planungsprozesse komplex sind und viele Variablen, Abhängigkeiten und Einschränkungen beinhalten, übertreffen automatisierte Lösungen schnell selbst jahrelange Erfahrung in der „menschlichen” Planung, da sie objektiv große Datenmengen verarbeiten und komplexe Zusammenhänge berücksichtigen, um optimierte Pläne zu erstellen. Sie ermöglichen eine schnellere Reaktion auf sich ändernde Umgebungen und reduzieren menschliche Fehler, während sie gleichzeitig die Planung in Szenarien ermöglichen. Durch die Analyse von Planungsdaten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, ihre Geschäftsstrategien optimieren und Wettbewerbsvorteile erzielen.

→ Fragen oder Gedanken zu physikalischen Modellen oder automatisierter Planung? Dr. Markus Abel freut sich auf deine Nachricht.

Interview mit Marcel Camporelli