Intelligentie in elke transactie

Met 271 magazijnen, 150.000 producten en 14 miljoen orderlijnen per jaar kunnen ze zich bij thyssenkrupp Materials Services wel een en ander voorstellen bij de term big data. Het bedrijf brengt al die data sinds vorig jaar samen op één enkel cloud platform waar men nu AI tools op los laat om bij elke transactie een op “intelligence” gebaseerde beslissing te kunnen nemen.

Het mag u al opgevallen zijn dat we hier op Productivity.be van nature wat sceptisch zijn wanneer alweer de term artificiële intelligentie valt. Maar deze keer lijkt het erop dat we een bondgenoot gevonden hebben in Axel Berger, hoofd van de Digital Transformation divisie bij thyssenkrupp Materials Services (tkMX).

In een interview (zie link onderaan) geeft hij aan zelf niet te willen focussen op de term AI maar dat hij het liever heeft over de tools en algoritmes zelf. De methodes die we gebruiken zijn 60 jaar oud, zegt hij. Daar hoeft niemand bang voor te zijn of euforisch over te doen.

Wat wel veranderd is, is het gemak waarmee we deze oude methodes en algoritmes vandaag dankzij cloud en edge computing kunnen inzetten. Eens de relevante data is samengebracht dienen de use cases zich vanzelf aan. Pik er eentje uit en ontwikkel die, en bouw vandaaruit verder. Dat is alvast de filosofie die bij tkMX gehanteerd wordt.

Cloud platform

Het verhaal van tkMX begon vorig jaar, toen beslist werd om het cloud platform Azure van Microsoft in te schakelen om alle data doorheen de supply chain samen te brengen. Het opzet hiervan was in eerste instantie het creëren van meer transparantie. Samenwerking met leveranciers gebeurt sindsdien via het platform en ook alle data van eigen machines wordt er in gecapteerd. De producten en diensten in 271 magazijnen worden op die manier aan de klanten gepresenteerd als één groot virtueel warehouse.

Begin dit jaar kwam dan alfred op de proppen – het AI initiatief waarvan de naam een eerbetoon is aan Alfred Krupp, de man die het bedrijf in de 19-de eeuw oprichtte. Het opzet is om van alfred een verzameling van tools te maken waarmee data geanalyseerd en processen geoptimaliseerd kunnen worden. Die tools worden door tkMX zelf ontwikkeld door verder te bouwen op de Microsoft Azure Machine Learning tools die in het platform worden aangeboden.

Digital Transformation Office

Het ontwikkelen van de tools gebeurt dus in de eigen Digital Transformation Office in Essen, waar IT-ers samenwerken met ingenieurs en business coordinators. Daarbij wordt resoluut gefocust op specifieke use cases. Alfred heeft niet tot doel om alle mogelijkheden die het platform biedt tot leven te brengen, maar wel om voor specifieke uitdagingen een oplossing te bieden.

Waar men vooral toe wil komen, beschrijft Axel Berger als “intelligence in each transaction”. Men wil alfred waar mogelijk beslissingen laten nemen die gebaseerd zijn op data. Een eerste use case die intussen ontwikkeld is, is om bij een order te beslissen vanuit welk warehouse de klant het best beleverd kan worden, waarbij alle relevante data in rekening gebracht kan worden.

Het gaat om een complex vraagstuk waarbij transportkosten, voorraadniveaus en service levels geoptimaliseerd worden door de AI te laten zoeken naar optimale combinaties van producten, resources en orders.

Data labs

Overigens wijst Axel Berger op een misverstand dat wijd verspreid is, namelijk dat artificiële intelligentie in staat zou zijn om uit zichzelf nieuwe inzichten aan te brengen, terwijl eerder het tegendeel waar is: om de juiste tools te ontwikkelen voor een dergelijke use case heb je mensen nodig die precies begrijpen wat de uitdaging is en welke aspecten daarin een rol spelen. Het Microsoft platform maakt het vervolgens mogelijk om alle relevante data samen te brengen en daar complexe algoritmes op toe te passen.

Een van de zaken die thyssenkrupp Materials Services nu wil doen, naast het realiseren van bijkomende use cases, is de creatie van data labs. Dat zouden kleine varianten van alfred kunnen zijn waarmee medewerkers op beperkte schaal aan de slag kunnen gaan om specifieke oplossingen uit te werken voor problemen die ze tegenkomen. Medewerkers worden ook opgeleid in Microsoft Power BI zodat ze data in het bedrijf die voor hen relevant is, kunnen visualiseren.

De digitalisering wordt op die manier wel heel concreet een vanzelfsprekend onderdeel doorheen de hele onderneming.

news.microsoft.com/europe/features/thyssenkrupp-materials-services-keeps-calm-and-carries-on-with-its-new-alfred-ai-solution-to-optimize-its-logistics-network

© Productivity.be, 17/06/2019, Foto: thyssenkrupp Materials Services