Aufwertung von AWS Supply Chain mit KI und ML AWS bringt Künstliche Intelligenz in die Lieferketten

Amazon Web Services (AWS) baut im Cloud Computing sowohl die Zahl seiner Geschäftsanwendungen als auch seine Angebote für Cloud-Computing-Infrastruktur aus. Eine von Machine Learning unterstützte Lieferkettenverwaltung, der KI-Assistent Amazon Q, der Amazon WorkSpaces Thin Client sowie das Projekt Kuiper sind die Schlagworte.

Schon während der COVID-19-Pandemie brachen Lieferketten in aller Welt zusammen, und auch heute noch werden Transportwege ständig bedroht, so etwa im Roten Meer, am Horn von Afrika und in der Straße von Malakka. Die EU hat zudem das neue Lieferkettengesetz Anfang Januar 2024 verschärft, so dass nun auch Unternehmen mit nur tausend Mitarbeitern berichtspflichtig sind.

Die Herausforderungen für Unternehmen sind also vielfältig und von kritischer Bedeutung. Dieser Entwicklung will AWS Rechnung tragen. Auf der re:Invent-Konferenz 2023 in Las Vegas stellte CEO Adam Selipsky vier neue Funktionalitäten für die 2022 angekündigte Cloud-Anwendung AWS Supply Chain vor.

AWS Supply Chain soll „Risiken mindern und Kosten mit einer ML-gestützten Lieferkettenanwendung senken“. Kunden könnten damit „das Risiko von Überbeständen und Fehlbeständen verringern, um das Kundenerlebnis zu verbessern und gleichzeitig die Kosten für Überbestände zu senken.“ Kunden können sich damit „schnell einen Überblick über ihre gesamte Lieferkette verschaffen, ohne dass sie einen Plattformwechsel durchführen, Lizenzgebühren entrichten oder langfristige Verpflichtungen eingehen müssen.“

Machine Learning Data Lake und Prognosen

Sehr wichtig für die Steuerung: Kunden können „fundiertere Entscheidungen in der Lieferkette mithilfe von Machine Learning (ML) und verwertbaren Erkenntnissen“ treffen. Um die richtigen Entscheidungen treffen zu können, ist jedoch der „Überblick über den Gesamtzustand von Lieferkettennetzwerken unerlässlich. Nutzer können „vorab trainierte ML-Modelle verwenden, die disparate Daten verstehen, extrahieren und in einen einheitlichen Data Lake umwandeln.“ Nur solche einheitlichen, widerspruchsfreien und zusammengeführten Daten in einem Data Lake taugen sowohl für Analysen als auch für das Training von Modellen. Ist dies nicht gegeben, sind die Ergebnisse nicht vertrauenswürdig.

Um Entscheidungen schneller zu treffen und umzusetzen, empfiehlt der Service Maßnahmen zur Risikominderung. Damit Entscheidungen rechtzeitig und abgestimmt erfolgen, bietet der Service integrierte, kontextbezogene Funktionen zur Zusammenarbeit an. Kunden könnten mit AWS Supply Chain genauere Bedarfsprognosen erstellen, um Lieferengpässe und Fehlbestände zu vermeiden. Nutzer sollen die Genauigkeit der Bedarfsplanung mit ML-Modellen, die sich im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern, erhöhen können.

Visuelle Karte in Echtzeit

„AWS Supply Chain kontextualisiert Nutzerdaten in einer visuellen Karte in Echtzeit. Dazu werden eine Reihe von interaktiven, visuellen Endnutzerschnittstellen verwendet, die auf einer Micro Frontend (MFE)-Architektur basieren. AWS Supply Chain zeigt dann die aktuelle Bestandsauswahl und -menge sowie den Zustand der Bestände an jedem Standort an (beispielsweise ob das Risiko einer Fehlmenge besteht). Bestandsverwalter können Einrichtungen aufschlüsseln und den aktuellen Bestand, den Bestand im Transit und potenzielle Risiken an jedem Standort anzeigen.“

„AWS Supply Chain generiert automatisch Einblicke in potenzielle Risiken in der Lieferkette (so etwa Überbestände oder Lagerausfälle), indem es die umfassenden Lieferkettendaten im Data Lake nutzt und sie in der visuellen Echtzeitkarte darstellt. AWS Supply Chain bietet auch Einblicke in Arbeitsaufträge, um einen Überblick über wartungsrelevante Materialien von der Beschaffung bis zur Lieferung zu erhalten, den Auftragsstatus anzuzeigen, Lieferrisiken zu identifizieren und Optionen zur Reduzierung des Lieferrisikos bereitzustellen.“

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Intelligente Nachfrageplanung

Die Planung der Lieferfähigkeit ist das A und O des Lieferkettenmanagements. Die Hürden sind jedoch relativ hoch, um aus den obigen Erkenntnissen auch Vorhersagen machen zu können. AWS Supply Chain Demand Planning soll indes in der Lage sein, genaue Nachfrageprognosen zu liefern, „passt sich an die Marktbedingungen an und ermöglicht Nachfrageplanern die teamübergreifende Zusammenarbeit, um Kosten für überschüssigen Bestand und Verschwendung zu vermeiden.“

AWS Supply Chain verwende ML-Modelle, um historische Verkaufsdaten und Echtzeitdaten (etwa offene Bestellungen) zu analysieren, Prognosen zu erstellen und Modelle kontinuierlich anzupassen, um die Genauigkeit zu verbessern. AWS Supply Chain Demand Planning lerne außerdem kontinuierlich aus sich ändernden Nachfragemustern und Benutzereingaben, um Prognosen nahezu in Echtzeit zu aktualisieren, so dass Unternehmen ihre Lieferkettenabläufe proaktiv anpassen können.“

Die genannten Funktionen sind bereits verfügbar, doch Adam Selipsky stellte noch vier weitere Funktionen in Aussicht, die „in Kürze verfügbar“ werden sollen: AWS Supply Chain Supply Planning, AWS Supply Chain N-Tier Visibility, AWS Supply Chain Sustainability und Amazon Q in AWS Supply Chain.

Planung der Versorgung

Bis dato lässt sich lediglich die Nachfrage planen und vorhersagen, künftig rückt auch die Versorgung in den Mittelpunkt. „Der neue Service AWS Supply Chain Supply Planning prognostiziert und plant den Einkauf von Rohstoffen, Komponenten und Fertigerzeugnissen. Diese Fähigkeit stützt sich auf fast 30 Jahre Erfahrung von Amazon in der Entwicklung und Verbesserung von KI/ML-Angebotsmodellen und berücksichtigt wirtschaftliche Faktoren wie Halte- und Liquidationskosten“, heißt es seitens AWS. AWS Supply Chain Supply Planning verwende demnach die standardisierten Daten aus dem erwähnten Data Lake, einschließlich der vom Demand Planning (oder einem anderen Bedarfsplanungssystem) generierten Nachfrageprognosen.

Unternehmen profitierten von einem verbesserten Serviceniveau und niedrigeren Lagerkosten, da es besser auf Nachfrageschwankungen und Angebotsunterbrechungen reagieren könne. Fertigungskunden könnten Lieferpläne für Komponenten und Fertigprodukte auf mehreren Ebenen in ihrer Stückliste erstellen und die Lagerbestände und Auftragsabwicklungsraten verbessern, indem sie Bestandsziele dynamisch berechnen und dabei Nachfrageschwankungen, tatsächliche Lieferzeiten und Bestellhäufigkeit berücksichtigen, beschreibt AWS.

ESG, Sichtbarkeit und Nachhaltigkeit

In der heutigen Lieferkette sind Sichtbarkeit und Nachhaltigkeit von hoher Bedeutung. AWS-CEO Adam Selipsky liegt Nachhaltigkeit nicht nur persönlich am Herzen, sondern auch aufgrund des ambitionierten „Climate Pledge“ seines Unternehmens. Um Nachhaltigkeit zu erzielen, sind alle Lieferanten in den Scores 1, 2 und 3 (Partner) zu erfassen. Das soll mit den neuen Funktionalitäten AWS Supply Chain N-Tier Visibility und AWS Supply Chain Sustainability gelingen.

AWS Supply Chain N-Tier Visibility erweitere die Sichtbarkeit und Einblicke über Unternehmen hinaus auf die jeweiligen externen Handelspartner. Sie liefert Kunden eine größere Transparenz über ihr Lieferketten-Netzwerk – über ihre direkten Beziehungen hinaus bis zu mehreren Ebenen von externen Handelspartnern, die sie mit wenigen Klicks einladen und einbinden können. Hinzugefügte Handelspartner können dann die Kommunikation automatisieren und ihre eigenen Prognosen verbessern. Kunden können etwa Bestellungen und Bedarfsprognosen mit ihren Handelspartnern austauschen und den Status dieser Bestellungen oder sich ändernde Lagerbestände verfolgen. Die aktualisierten Lieferpläne und Bestellungen werden in Amazon Simple Storage Service (S3) exportiert, so dass Kunden sie in ihre ERP-Systeme integrieren können. Dank dieser Transparenz könnten Unternehmen Bestellungen mit Lieferanten abstimmen und bestätigen, wodurch die Genauigkeit der Planungs- und Ausführungsprozesse verbessert werde.

AWS Supply Chain Sustainability schafft laut AWS „eine sichere und effizientere Möglichkeit für Nachhaltigkeitsverantwortliche, Dokumente und Datensätze von ihrem Lieferantennetzwerk zu erhalten“. Sie können an jedem Punkt der Lieferkette Prüfdaten anfordern, sammeln und exportieren, beispielsweise Produktlebenszyklusanalysen, Zertifikate zur Produktsicherheit oder Berichte über verwendete Gefahrstoffe. Kunden können auch ihre eigenen Datenerfassungsformulare für ihre Lieferanten hochladen, um Nachhaltigkeits-Belange zu dokumentieren, und einen standardisierten Workflow-Prozess nutzen, um ihre Lieferanten an die Beantwortung von Datenanfragen zu erinnern. Notwendige Änderungen auf der Grundlage dieser Antworten lassen sich zudem auch mit AWS Supply Chain Sustainability an die Lieferanten mitteilen. „Diese Funktionalitäten helfen Kunden, Informationen zur Einhaltung von Umwelt- und Sozialvorschriften (ESG) mit einer einzigen, prüffähigen Aufzeichnung der Daten für Auditing-Zwecke bereitzustellen.“

Amazon Q in der Lieferkette

Amazon Q ist ein von Adam Selipsky neu vorgestellter Assistent mit generativer künstlicher Intelligenz (KI), der speziell für die Arbeit entwickelt wurde und auf das Unternehmen eines Kunden durch Customizing zugeschnitten werden kann. Er werde laut CEO „bald“ in AWS Supply Chain verfügbar sein. Denn Q ist bereits für Amazon Connect, für Amazon QuickSight und für Entwickler verfügbar.

Bestandsmanager, Angebots- und Nachfrageplaner und andere könnten damit intelligente Antworten darauf erhalten, was in der Lieferkette passiert, warum es passiert und welche Maßnahmen zu ergreifen seien. Darüber hinaus könnten sie Was-wäre-wenn-Szenarien untersuchen, um die Kompromisse zwischen verschiedenen Lieferkettenentscheidungen zu verstehen.

Amazon WorkSpaces Thin Client

Amazon ist bemüht, die Reichweite seiner Services zu erweitern, aber auch um die Kosten seiner Kunden zu senken und ihre Sicherheit zu steigern. Ein kleiner Würfel soll künftig Laptops und Tablets ersetzen. Der Thin Client mit vielen USB-Anschlüssen für externe Geräte wie Tastatur, Maus oder Monitor soll in den USA über Amazon lediglich 195 US-Dollar (ohne Steuern) kosten, schreibt AWS-Blogger Jeff Barr. Der Thin Client ist in Amazon WorkSpaces integriert und erhält von ihr, je nach Admin, Updates, Konfiguration und Sicherheitspatches. Der Nutzer arbeitet mit einem virtuellen Desktop, der lediglich die nötigen Applikationen aufweist. Die Inbetriebnahme soll binnen weniger Minuten erfolgen, wie Jeff Barr schreibt.

Statt relativ teurer und diebstahlgefährdeter Laptops braucht ein IT-Leiter nur noch eine Ladung Würfel bei Amazon Business zu bestellen, zu verteilen und binnen Minuten zentral verwalten. Die Logistik ist offenbar ein Hemmschuh für Cloud Computing und wird durch den Thin Client vereinfacht und beschleunigt. Über die AWS Management Console kann ein Admin den Thin Client für befugte Nutzer absichern, um so das Risiko einer Schwachstelle oder gar die Exfiltration von Daten zu unterbinden. Jeder Würfel sei mit einem „Geheimnis“ ausgestattet, mit dessen Hilfe der Nutzer sich beim Admin beglaubigen kann. Der Thin Client erlaubt kein Herunterladen von Dateien, die Installation von Applikationen oder die Verwendung von Wechseldatenträgern wie etwa USB-Sticks oder SD-Karten.

Jeff Barr zählt zahlreiche Anwendungsfälle auf, so etwa Callcenter mit Heimbüros, Front Desks und Kiosks, Back Offices, Admins, Redaktionen und Moderatoren, die mit Large Language Modellen (LLMs) arbeiten.

Das Projekt Kuiper

In eine ganz andere Dimension zielt Amazon mit seinem „Projekt Kuiper“. Es handle sich um ein Netzwerk von mehr als 3.236 Satelliten, die mit Internettechnologie ausgestattet seien und untereinander per direkter Laser-Verbindung kommunizieren könnten, sagte Adam Selipsky in seiner Keynote.

Die Zielgruppen seien nicht nur entlegene Regionen, die nur schlecht eine Internetverbindung bekommen könnten, sondern der Internet-Breitbandzugang sei für 95 Prozent der Weltbevölkerung gedacht. Selipsky bezog sich auf den öffentlichen Sektor – etwa Gesundheitshelfer oder Nothelfer im Katastrophenschutz. Er erwähnte auch den kostengünstigen und omnipräsenten Zugang zu erneuerbaren Energien (Wind, Solar) und deren Vernetzung.

Das lasergestützte Satellitennetzwerk wird als Optical Mesh Network mit 100 Gbps-Speed bezeichnet und in einem Video beschrieben. Amazon begann 2018 mit der Forschung und Entwicklung von Projekt Kuiper. Anfang 2024 und bis ins Jahr 2025 hinein sollen Trägerraketen die über 3.000 Satelliten in drei LEO-Umlaufbahnen (LEO: Low Earth Orbit) schießen. Amazon investiert laut Wikipedia über 10 Mrd. US-Dollar, so dass man von einem ziemlich bedeutenden Projekt sprechen kann.

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