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Erfolgsgeschichten über Daten und KI
Die Machine Learning-Plattform von Stolt-Nielsen
Predictive Analytics mithilfe von KI-Technologie in der Logistik und Spedition
Stolt-Nielsen ist ein führendes Logistik- und Speditionsunternehmen, das KI-Technologie einsetzt, um seine Effizienz zu steigern und seine Dienstleistungen zu verbessern. In der Vergangenheit hat das Unternehmen prädiktive Machine Learning-Modelle sowohl intern als auch extern entwickelt, doch da dieser Ansatz mit der Zeit eine Herausforderung hinsichtlich der Einhaltung von Standards, der Skalierbarkeit und der Verwaltbarkeit darstellte, wandte sich das Unternehmen an Motion10, ein Unternehmen von HSO. Motion10 entwickelte innerhalb von Azure eine Machine Learning-Plattform, die mit der von Stolt-Nielsen entwickelten Datenplattform verbunden werden kann. Inwiefern der Einsatz einer zentralisierten Plattform dem Unternehmen strategische Vorteile brachte, erfahren Sie in diesem Kundenbericht.
Ein Pionier in Logistik und Spedition
Pioniergeist und ein Gespür für neue Geschäftsmöglichkeiten sind nur zwei Eigenschaften, die Stolt-Nielsen auszeichnen. Das Unternehmen ist der weltweit größte Betreiber moderner Chemikalientanker und bietet sichere Lagerungsdienstleistungen für Flüssigkeiten an. Auch Tür-zu-Tür-Transporte für flüssige Chemikalien und Lebensmittel gehören zu den Dienstleistungen des Unternehmens.
Ferner bietet Stolt-Nielsen innovative Dienstleistungen im Bereich der hoch technisierten und nachhaltigen Fischproduktion an. In den mehr als 60 Jahren seines Bestehens hat das Unternehmen ein tiefes Verständnis für die betrieblichen Herausforderungen und Geschäftsmöglichkeiten entwickelt, die Technologie für innovative Lösungen in der Logistik- und Schifffahrtsbranche bieten kann. So hat es Stolt-Nielsen geschafft, bahnbrechende Technologien und Konzepte zu entwickeln, die die Effizienz und Sicherheit in der Branche verbessert haben.
Stolt-Nielsen ist beispielsweise das erste Unternehmen, das Tankschiffe mit mehreren, voneinander getrennten Tanks entwickelte und einsetzte, um das Risiko von Lecks und folgenschweren Verunreinigungen zu verringern.
Vorsprung durch Technologie
Heute zeichnet sich Stolt-Nielsen unter anderem dadurch aus, dass es Risiken minimiert, indem es – sowohl für seine Mitarbeiter als auch für die Umwelt – höchste Sicherheitsstandards gewährleistet und viel Raum für Innovationen im IT-Bereich bietet. Erik Visser, Director of Architecture & Engineering bei Stolt-Nielsen, meint dazu: „Unser Ziel ist es, durch den Einsatz innovativer Technologien wie Datenanwendungen und KI (künstliche Intelligenz) unsere Ressourcen effizienter einzusetzen und unsere Kunden besser zu bedienen, um auch weiterhin an der Spitze unserer Branche zu stehen. Wir haben klare Ziele und investieren dafür unternehmensweit erheblich in diesen Bereich.“
Große Datenmengen, große Ziele
Um Schiffsrouten, Angebot und Nachfrage und andere wichtige Erkenntnisse und Faktoren zu kartieren, greift Stolt-Nielsen auf riesige Datenmengen zurück. In der Vergangenheit wurden diese Daten nur begrenzt genutzt, doch aufgrund der oben genannten Ambitionen änderte sich das in den vergangenen Jahren.
„2018 haben wir mit der Entwicklung einer umfangreicheren Datenplattform begonnen. Zwar hatten wir bereits eine einfache Umgebung für die Analyse von Geschäftszielen und Berichten, doch es war einiges erforderlich, um sie weiter auszubauen“, so Visser. Da im Fall von Stolt-Nielsen jeder Ausbau zu erheblichen Einsparungen führen kann, sind solche Projekte mit großen Investitionen verbunden.
„Gemeinsam mit dem Team von Motion10 haben wir uns auf eine digitale Reise begeben, um die erste Integration für die Datenplattform zu entwickeln. Dieser Schritt zielte darauf ab, Business Intelligence (BI)-Funktionen sowie traditionelle Workloads zu erweitern. Um das zu ermöglichen, wurde ein Cloud-natives Data Warehouse in der Azure Cloud eingerichtet, das Teil eines soliden Fundaments ist, auf dem wir weiter aufbauen werden“, fährt er fort.
Obwohl immer mehr Wert aus Daten generiert wird – teilweise auch durch die Schulung IT-fremder Abteilungen in der Nutzung von Power BI – strebt Stolt-Nielsen an, seine technologischen Fähigkeiten auch in Zukunft zu erweitern, um das Potenzial von Advanced Analytics auszuschöpfen.
Von der Analyse zur Prognose
Die Fähigkeit, Angebot und Nachfrage, Preise, Frachtkapazitäten und die optimale Routenführung von Schiffen und Tankcontainern vorhersagen zu können, ging für Stolt-Nielsen mit einem wichtigen, strategischen Vorteil gegenüber der Konkurrenz einher. Derweil könnte die Prognose der richtigen Heiztemperatur für die Tanks in den Terminals von Stoltharbor (einer der Geschäftsbereiche des Unternehmens) basierend auf der Wetterlage zu erheblichen Kosteneinsparungen führen und würde zu den Nachhaltigkeitszielen beitragen, die für Stolt-Nielsen von zentraler Bedeutung sind.
Doch was braucht es, um mithilfe innovativer Technologien den Blick von der Vergangenheit in die Zukunft zu richten und akkurate Prognosen zu erstellen?
Getrennte Abteilungen und dezentrale Modelle
Mithilfe externer Partner begann Stolt-Nielsen, prädiktive KI und Machine Learning-Modelle dezentral einzusetzen. Da im Unternehmen verschiedene Abteilungen mit unterschiedlichen Prozessen und Lösungen existierten, ergaben sich erste Herausforderungen hinsichtlich der Einhaltung von Standards, der Verwaltbarkeit und der Skalierbarkeit. Infolgedessen waren die Ergebnisse, die Stolt-Nielsen mit Predictive Modeling (prädiktive Modellierung) erzielen konnte, begrenzt.
„Stolt-Nielsen bat uns, eine Machine Learning-Plattform einzurichten, auf der alle aktiven und noch zu entwickelnden Anwendungsfälle laufen können“, so Sebastiaan Oude Groeniger, seinerzeit Data & AI Consultant bei Motion10.
Bessere Ergebnisse und Skalierbarkeit dank Zentralisierung
„Durch die Zusammenarbeit mit verschiedenen externen Partnern konnten wir keine skalierbaren KI-Anwendungen in unserer eigenen Umgebung entwickeln. Um im Laufe der Zeit mehr Erfahrung und Kompetenz in diesem Bereich zu gewinnen, wollten wir den Prozess in unserer eigenen Umgebung zentralisieren“, erklärt Visser.
Motion10 stellte eine Architektur und ein Framework für die Machine Learning-Plattform in Azure bereit und passte einige der externen Modelle von Stolt-Nielsen so an, dass sie auf der neuen, zentralisierten Plattform weiterentwickelt werden konnten. Anschließend wurde die neue Plattform gemeinsam mit den neu entwickelten Modellen sicher mit der bestehenden Datenplattform von Stolt-Nielsen verbunden.
Die aktuelle Struktur bildet ein neues Fundament, auf dem neue Lösungen mit skalierbarer Rechenleistung, Einblicken in die Modelle (um eine verantwortungsvolle KI sicherzustellen) und einfacher Bereitstellung entwickelt werden können. Damit erhalten Datenwissenschaftler die nötigen Werkzeuge, um fortan noch produktiver arbeiten zu können.
Implementierte Modelle, die verlässliche Ergebnisse liefern
Während viele Unternehmen in der Versuchsphase von KI-Modellen stecken bleiben, hat Stolt-Nielsen sie nicht nur implementiert, sondern auch mehrere Modelle in der Produktion eingesetzt. „Es ist wichtig, Vertrauen in die von einem KI-Modell gemachten Vorschläge zu haben“, so Visser. „Wenn diese realistisch sind und Sinn ergeben, tragen sie zur Akzeptanz und Benutzerfreundlichkeit bei. Wir können Modelle jetzt besser testen und verwalten – das haben wir vor allem unserer neuen Machine Learning-Plattform zu verdanken.“
So profitiert Stolt-Nielsen von KI
„Machine Learning-Modelle helfen Stolt Tank Containers bei der Umsetzung seiner Preisstrategie und ermöglichen es uns, schneller auf Angebotsanfragen von Kunden zu reagieren, anstatt wie bisher Tage für die Kalkulation zu benötigen. Das hat enorme Auswirkungen, da es einen klaren Zusammenhang zwischen der Reaktionsgeschwindigkeit und der Annahme eines Angebots gibt.
KI ermöglicht es uns unter anderem, unerwartete Muster zu erkennen, die ein Datenanalyst entweder gar nicht entdeckt oder für deren Erkennung er viel mehr Zeit gebraucht hätte. Da wir die gesamte Logistikkette bedienen, haben wir einen sehr guten Überblick darüber, was auf dem Markt passiert. Dieser ist manchmal sogar besser als der unserer Kunden.
Preiserhöhungen, neue Gesetze, Störungen in den Häfen und makroökonomische Entwicklungen beeinflussen das Geschäft unserer Kunden. Dank unseres hervorragenden Überblicks können wir unseren Kunden eine optimale und vor allem maßgeschneiderte Beratung bieten – das ist eine klare Win-win-Situation“, freut sich Visser.
Zusammenarbeit für eine gut abgestimmte Plattform
Der Erfolg einer Plattform hängt in hohem Maße davon ab, wie und ob sie die Bedürfnisse der Nutzer erfüllt. Für Stolt-Nielsen muss eine Plattform bestimmte Anforderungen erfüllen, da das Unternehmen ehrgeizige Ziele hat und flexibel und schnell auf neue Geschäftsmöglichkeiten reagieren muss.
Bezüglich der Zusammenarbeit mit uns als Partner schließt Visser mit folgendem Fazit ab: „Die Tatsache, dass die Mitarbeiter von Motion10 über betriebsinternes Fachwissen verfügten und die nötige Erfahrung aus früheren Projekten mitbrachten, war von entscheidender Bedeutung. Sie sind pragmatisch vorgegangen und haben die richtige Balance zwischen unseren aktuellen und zukünftigen Bedürfnissen gefunden, was uns sehr entgegengekommen ist.“