Agenten im Supply Chain Management Überblick über den Einsatz von Software-Agenten im Bereich des Supply Chain Management Stefan Heß, 22.12.2005

Agenda Grundlagen des Supply Chain Management (SCM) Informationssysteme im SCM Eignung von Agenten für das SCM Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM Frameworks und Modelle Beispiel aus der Praxis Probleme und Einschränkungen Fazit

Grundlagen des Supply Chain Management (1/9) Was ist die „Supply Chain“? Wertschöpfungskette über den gesamten Wertschöpfungsprozess eines Produkts/einer Dienstleistung von der Rohstofflieferung über Produktion und Handel bis zum Kunden Beispiel „Kraftfahrzeug“: Elemente der Supply Chain sind u. a. Rohstoffproduzenten/-Lieferanten (z.B. Metalle) Baugruppenhersteller (z.B. Getriebe) Endfertiger Kfz-Einzelhändler Endkunde

Grundlagen des Supply Chain Management (2/9) Was ist dann „Supply Chain Management“? SCM ist die Koordination aller Aktivitäten entlang der Wertschöpfungskette SCM betrachtet Materialfluss, Informationsfluss und Finanzfluss SCM ist ein strategisches Führungskonzept SCM ist ein kritischer Unternehmensfaktor SCM ist interorganisatorisch SCM umfasst explizit auch den Endkunden Teilbereiche des SCM (Auswahl): Logistik Produktion CRM

Grundlagen des Supply Chain Management (3/9)

Grundlagen des Supply Chain Management (4/9) Notwendigkeit des SCM ergab sich vor allem aus Informationsdefiziten entlang der Supply Chain Beispiel „Bullwhip-Effekt“: Aufschaukeln der Nachfrage entlang der Supply Chain

Grundlagen des Supply Chain Management (5/9) Ursachen des Bullwhip-Effekts: Nachfragemenge ≠ Bestellmenge Sammelbestellungen (Mengenrabatte, Losgrößenoptimierung) Vorratsbestellungen („Engpass-Poker“, Preisfluktuation) Ungenügende Prognosedaten bzgl. der Nachfrage

Grundlagen des Supply Chain Management (6/9) Ziele des Supply Chain Management: Abbau von Informationsdefiziten entlang der Supply Chain Optimierung interorganisatorischer Prozesse Integrierte Koordination von unternehmensübergreifenden Funktionen Kompetenzbündelung Letztendlich: Optimierung aller Aktivitäten entlang der Supply Chain und somit Schaffung eines Mehrwertes für alle Beteiligten

Grundlagen des Supply Chain Management (7/9) Voraussetzungen für ein funktionierendes SCM: Vertrauen der SCM-Partner zueinander Alle Partner müssen von SCM profitieren Keine extreme Zentrierung der SCM-Planung und -kontrolle auf ein einzelnes Unternehmen SCM-orientiertes Denken in den Unternehmensführungen Freiwilligkeit der Teilnahme am SCM bei allen Partnern

Grundlagen des Supply Chain Management (8/9) Wandel des SCM-Konzepts in der letzten Zeit: Früher: SCM als Logistikmanagement Jetzt: SCM als Kundenorientierung („Demand Chain“) Früher: Eindimensionale Betrachtung der Supply Chain Jetzt: Mehrdimensionale Betrachtung („Supply Network“)

Grundlagen des Supply Chain Management (9/9) Supply Network

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Informationssysteme im SCM (1/2) Schlüsselfaktor für erfolgreiches SCM: Informationen Fundamental für den Erfolg des SCM ist daher die Schaffung einer geeigneten Informationslandschaft Betriebliche Informationssysteme sind mit und aus den jeweiligen betriebswirtschaftlichen Anforderungen heraus entstanden

Informationssysteme im SCM (2/2) Übersicht über SC-Informationssysteme im Unternehmen Informationssystem Schwerpunkt und Funktion Einschränkungen Legacy Systems Isolierte Einzelfunktionen Keine Integration zwischen einzelnen Funktionsbereichen Electronic Data Interchange (EDI) Elektronischer Datenaustausch zwischen Handelspartnern Ausschließlich Datenaustausch mit zuvor festgelegten Partnern Enterprise Resource Planning (ERP) Integration von Funktionsbereichen innerhalb eines einzelnen Unternehmens Ausschließlich unternehmensintern, kaum Analysefunktionalitäten Supply Chain Management (SCM) Systeme Analyse-Werkzeuge für Planung und Strategieentwicklung im SCM Mangelnde Integrationsfähigkeit mit bestehenden ERP-Systemen B2B and B2C electronic commerce Internetbasierte Abwicklung von Handelsgeschäften mit Kunden und Lieferanten Keine Unterstützung von Kollaboration bei Geschäften Multi-Agenten-Systeme Unterstützung und Automatisierung der Kollaboration in der SCM Derzeit nur im Forschungsstadium

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Eignung von Agenten für das SCM (1/6) Eigenschaften von Softwareagenten Selbstständigkeit/Autonomie Interaktionsfähigkeit (Kommunikation und Kooperation) Reaktives Handeln & Aktive Umweltbeeinflussung Ziel-/Problemorientierung Außerdem häufig zu finden: Lernfähigkeit, Intelligenz (KI) Vertrauenswürdigkeit Proaktivität Mobilität Kein Konsens über eine Definition von Softwareagenten, daher Auswahl

Eignung von Agenten für das SCM (2/6) 3 Grundvoraussetzungen eines Systems für den Einsatz von Agententechnologien (nach Bond, Gasser, 1988) Daten, Systemkontrolle, Kompetenzen und Ressourcen sind dezentral vorhanden/organisiert Das System ist ein Zusammenschluss von unabhängig handelnden Komponenten Das System enthält „legacy components“ und „new components“, die miteinander interagieren sollen können SCM erfüllt diese Voraussetzungen!

Eignung von Agenten für das SCM (3/6) Parallelen von SCM und Multiagentensystemen (MAS): Eigenschaft von SCM Eigenschaft von MAS Eine SC besteht aus mehreren Beteiligten, die jeweils verschiedenen Funktionen einer mehrstufigen Aufgabe bearbeiten Ein MAS besteht aus mehreren Agenten, welche jeweils einen bestimmte Aufgabenbereich wahrnehmen Jeder Beteiligte hat eigene Ziele, Fähigkeiten und Aufgaben und arbeitet nach bestimmten Geschäftsregeln Jeder Agent hat eigene Ziele, Ressourcen und Aufgaben und arbeitet nach bestimmten, von seinem Nutzer vorgegebenen Regeln Material-, Informations- und Finanz-Flüsse müssen zwischen den Beteiligten koordiniert werden Agenten koordinieren sich durch Kommunikation und Interaktion im Netzwerk untereinander Mehrere Beteiligte Autonomie und Regelbasierung Aufgabenkoordination

Eignung von Agenten für das SCM (4/6) Parallelen von SCM und Multiagentensystemen (MAS): Eigenschaft von SCM Eigenschaft von MAS Verteilt vorliegende Informationen müssen über organisatorische und funktionale Grenzen hinweg verfügbar gemacht werden Agenten müssen die verteilt im System liegenden Informationen durch Kommunikation mit Menschen, IS und anderen Agenten mitteilen Es gibt keine Autorität. Entscheidungen werden durch Verhandlungen, Koordination und Informations- und Wissensweitergabe getroffen Agenten sind autonom und unabhängig voneinander, Entscheidungen werden durch Interaktion mit der Umwelt gefällt Die Beteiligten lernen und schluss-folgern aus Umweltentwicklungen, um Entscheidungen und Abläufe zu optimieren Intelligente Agenten können mit KI-Techniken schlussfolgern und lernen, um ihre Verhaltensweise zu optimieren Informations(ver)teilung Keine Autorität Lernen und Schlussfolgern

Eignung von Agenten für das SCM (5/6) Parallelen von SCM und Multiagentensystemen (MAS): Eigenschaft von SCM Eigenschaft von MAS Die SC ist flexibel strukturiert. Je nach Rahmenbedingungen und Strategie wird die SC unterschiedlich organisiert Ein Agentensystem ist flexibel. Je nach technischen und organisatorischen Rahmenbedingungen wird es unterschiedlich implementiert Aufgaben der SC können in Teil-aufgaben aufgeteilt werden oder mehr-stufige Aufgaben zu einer einzelnen Funktion zusammengefasst werden Agenten können Aufgaben an andere Agenten delegieren und Aufgaben von anderen Agenten übernehmen Eine SC ist dynamisch. Beteiligte können die SC verlassen und neue Beteiligte hinzukommen Ein MAS ist dynamisch. Neue Agenten können in das System integriert werden und alte können aus dem System entfernt werden Flexible Organisation Aufgaben(ver)teilung Dynamik

Eignung von Agenten für das SCM (6/6) MAS und SCM weisen viele gemeinsame Charakteristika auf! Einsatz von Agententechnologie im SCM erscheint grundsätzlich sinnvoll!

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Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (1/8) Schlüsselfaktor für ein erfolgreiches SCM: Kollaboration Hauptprobleme bei der Kollaboration: Informationsmängel Divergierende Ziele der Partner Fehlendes Vertrauen untereinander Ziel des Einsatzes von Agenten im SCM ist es daher, die verschiedenen Kollaborationbereiche zu unterstützen: Collaborative Information Sharing Collaborative Operation Collaborative Configuration

Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (2/8) Collaborative Information Sharing Situation: Relevante Informationen sind auf alle Beteiligten der SC verteilt Keine Informationsquelle ist bei allen Beteiligten verfügbar Aufgaben für die einzelnen Beteiligten der SC: Bestimmen, welche Informationen zur Verfügung gestellt werden Herausfinden, wo die notwendigen Informationen zu finden sind Festlegen, wer Zugriff auf die Informationen bekommen soll Bestimmen, wie der Zugriff auf die Information über die Unternehmensgrenzen hinweg erfolgen soll Diese Aufgaben werden derzeit manuell vorgenommen Beispiel: Verzögerungen in der Auslieferung bestimmter Teile  Supply Chain Partner könnten durch diese Information ihr Produktionsprogramm anpassen

Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (3/8) Mögliche Agenten im Collaborative Information Sharing: Bestimmen, welche Informationen zur Verfügung gestellt werden Blackboard agents Broadcasting agents Herausfinden, wo die notwendigen Informationen zu finden sind Yellow page directory agents Searching agents Festlegen, wer Zugriff auf die Informationen bekommen soll Authorization and security agents Bestimmen, wie der Zugriff auf die Information über die Unternehmensgrenzen hinweg erfolgen soll Translation agents Interface agents

Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (4/8) Collaborative Operation Situation: Kooperation im operativen Geschäft wird auf Basis mittel- bis langfristiger Verträge betrieben Diese können aber immer nur Rahmenbedingungen festlegen Masse der Verträge für große Unternehmen erschlagend Aufgaben für die einzelnen Beteiligten der SC: Kontrollieren, ob Abkommen eingehalten werden Reagieren, wenn Abweichungen festgestellt werden Analysieren, welche Rahmenbedingungen festgelegt werden sollten Optimierung der vertraglich festgelegten Aufgaben Diese Aufgaben werden derzeit manuell vorgenommen

Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (5/8) Mögliche Agenten für Collaborative Operation: Kontrollieren, ob Abkommen eingehalten werden Monitoring/supervision agents Reagieren, wenn Abweichungen festgestellt werden Exception handling agents Analysieren, welche Rahmenbedingungen festgelegt werden sollten Analysation agents Forecasting agents Suggestion agents Optimierung der vertraglich festgelegten Aufgaben Synchronisation agents Optimization agents

Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (6/8) Collaborative Configuration Situation: Starre, unflexible Struktur der SC Unternehmen betrachten nur ihren eigenen Teil der SC Aufgaben für die einzelnen Beteiligten der SC: Identifizierung des kosteneffizientesten Lieferweges Bestimmung der möglichen Partnerunternehmen Verträge mit den identifizierten Partnern aushandeln Diese Aufgaben werden derzeit manuell vorgenommen

Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (7/8) Mögliche Agenten für Collaborative Configuration: Identifizierung des kosteneffizientesten Lieferweges Logistic agents Bestimmung der möglichen Partnerunternehmen Search agents Matchmaker agents Auction agents Verträge mit den identifizierten Partnern aushandeln Negotiation agents

Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (8/8) Zusammenfassung: Eine Supply Chain umfasst eine große Vielzahl von Aufgaben Diese werden derzeit größtenteils noch „von Menschenhand“ erledigt Unterschiedliche Arten von Agenten können diese Aufgaben übernehmen oder zumindest vereinfachen und unterstützen

Agenda Grundlagen des Supply Chain Management (SCM) Informationssysteme im SCM Eignung von Agenten für das SCM Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM Frameworks und Modelle Beispiel aus der Praxis Probleme und Einschränkungen Fazit

Modelle und Techniken (1/6) Die Forschung entwickelte verschiedene Frameworks und Modelle für den Agenteneinsatz im SCM mit unterschiedlichen Umfang und Schwerpunkt: Umfassende Frameworks für Integration und Kooperation Agentensysteme mit speziellem Fokus auf Teilaufgaben Bildung der Supply Chain Modellierung und Simulation der Supply Chain

Modelle und Techniken (2/6) Umfassende Frameworks für Integration und Kooperation: Integrated Supply Chain Management (ISCM), Fox et al. Jeder Agent übernimmt eine bestimmte Funktion der SC 2 Arten von Agenten: Funktions- und Informations-Agenten Funktions-Agenten planen und kontrollieren SC-Aktivitäten Informations-Agenten unterstützen durch Bereitstellung relevanter Informations- und Kommunikationsdienste Fokus: Koordination auf taktischer und operationaler Ebene Framework umfasst nur ein Unternehmen mit Schnittstellen nach außen

Modelle und Techniken (3/6) Integrated Supply Chain Management (ISCM), Fox et al. Erklärung für die einzelnen agenten, alt, 93, weiterentwickelt von shen 99

Modelle und Techniken (4/6) Agentensysteme mit speziellem Fokus auf Teilaufgaben Mobile Agents for Supervision, Rabelo and Spinosa Jedes Unternehmen platziert je einen Supervision Agent bei den jeweiligen SC-Partnern Diese sammeln im System des Partners die benötigten Informationen und melden diese an das Unternehmen zurück Durch Überwachung von kritischen Aktivitäten (z.B. Produktionsausfälle, Lieferverzögerungen etc.) beim Partner kann das Unternehmen schnell reagieren und Maßnahmen einleiten

Modelle und Techniken (5/6) Bildung der Supply Chain Negotiating Agents for Supply Chain Management, Chen et al. Zielt auf Bildung von virtuellen Unternehmen Jedes Unternehmen der SC wird durch einen autonomen Agenten repräsentiert Diese treffen auf einem virtuellen Marktplatz zusammen und können Angebote machen oder Angebote nachfragen Durch Matching von Angebot und Nachfrage bildet sich dynamisch das Supply Network Zu Grunde liegen KI-Techniken wie gefärbte Petrinetze (CPN) Kommunikation mittels Agent Communication Language (ACL)

Modelle und Techniken (6/6) Modellierung und Simulation von SC Modeling Supply Chain Dynamics, Swaminathan et al. Agenten repräsentieren einzelne Funktionen der SC Jeder Agent ist spezialisiert auf die Optimierung der Funktion, welche er repräsentiert Globaler System Optimizer mit constraint-basiertem Optimierungsalgorithmus Implementiert von IBM zur Optimierung der SC

Agenda Grundlagen des Supply Chain Management (SCM) Informationssysteme im SCM Eignung von Agenten für das SCM Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM Frameworks und Modelle Beispiel aus der Praxis Probleme und Einschränkungen Fazit

Beispiel aus der Praxis (1/5) Der umfassende Einsatz von Agententechnologien im SCM ist derzeit so gut wie gar nicht umgesetzt Allerdings wird in diesem Bereich umfangreich geforscht, so dass mittelfristig auch produktive Systeme entstehen werden Einige Firmen haben sich schon auf diesen Bereich spezialisiert und treiben die Entwicklung voran Sehr häufig werden derzeit Agentensysteme für Simulationen der SC genutzt, um Schwachstellen und Optimierungsmöglichkeiten zu erkennen

Beispiel aus der Praxis (2/5) Beispiel „NuTech Solutions“: Softwareunternehmen, gegr. 1999 (USA) Inzwischen nach Europa expandiert Spezialisiert auf integrierende Unternehmenssoftware und KI Zahlreiche prominente Kunden, u.a. Procter&Gamble, Southwest Airlines, Ford, BMW, Siemens, Beiersdorf, RWE, SAP, TUI, Unilever…

Beispiel aus der Praxis (3/5) Beispiel „NuTech Solutions“, Fallstudie „Procter&Gamble“ Ist-Analyse: Supply Chain hat sich insbesondere durch e-Commerce zum unübersichtlichen Supply Network entwickelt Optimierungstechniken waren nicht mehr up-to-date NuTech sollte simulieren, wo und wie man die gewandelte Struktur optimieren könnte

Beispiel aus der Praxis (4/5) Beispiel „NuTech Solutions“, Fallstudie „Procter&Gamble“ Verfahren: NuTech simulierte mit Agenten die Verhaltensweisen und Eigenschaften der verschiedenen Akteure (Fabriken, Verteilzentren, Lkws, Einzelhändler, Produkte, Unternehmensführung…) Datenbasis waren aktuelle, reelle Zahlen aus der SC Simuliert wurden auch besondere Situationen wie Nachfragespitzen (z.B. durch Marketingmaßnahmen) u.ä. und deren Auswirkungen auf das System

Beispiel aus der Praxis (5/5) Beispiel „NuTech Solutions“, Fallstudie „Procter&Gamble“ Ergebnis: Durch iterative Wiederholung der Simulation, lernten die Agenten eine nahezu optimale Verhaltensweise. Dadurch entstand ein sich annähernd selbst organisierendes Netz. Es konnte eine Reduzierung der Durchlaufzeit und des Bestandes von durchschnittlich 50% (!) festgestellt werden. Feldversuche bestätigten diese Zahlen und P&G ist nun dabei, die identifizierten Änderungen weltweit umzusetzen. Die jährlichen Investitionen für die Umsetzung liegen bei ca. 3 Mio. US-$, die dadurch erzielten Einsparungen belaufen sich auf etwa 300 Mio. US-$!

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Probleme und Einschränkungen (1/5) Natürlich ist der Einsatz von Agenten im SCM kein Königsweg, 3 Gruppen von Einschränkungen: Es existiert kein übergreifender System-Controller. Die globale Perspektive wird nicht beachtet. Vertrauen in die Zuverlässigkeit ist (noch) nicht gegeben.

Probleme und Einschränkungen (2/5) Es existiert kein übergreifender System-Controller Beteiligte der SC sind nicht immer wirklich gleichberechtigt Häufig determiniert ein einzelnes Unternehmen die gesamte SC Dieses will die Kontrolle über die SC nicht abgeben Häufig ist dieses eine Unternehmen sogar abhängig von einer dominierenden Position in der SC

Probleme und Einschränkungen (3/5) Die globale Perspektive wird nicht beachtet Agenten verfügen nur über „lokales Wissen“ Daher treffen sie nur lokal begrenzt sinnvolle Entscheidungen Diese sind in der Regel optimal für die lokale Problemstellung Die Summe der lokalen Optima führt aber nicht zwingend auch zu dem globalen Optimum

Probleme und Einschränkungen (4/5) Vertrauen in die Zuverlässigkeit ist (noch) nicht gegeben Je simpler die Aufgabe, desto leichter fällt es den Entscheidungsträger, die Kontrolle über diese Aufgabe zu delegieren Für die Delegation geschäftskritischer Entscheidungen (z.B. Vertragsschlüsse) fehlt derzeit noch das Vertrauen in die Agententechnologie Darüber hinaus muss auch Vertrauenswürdigkeit für die Agenten untereinander gegeben sein

Probleme und Einschränkungen (5/5) Weitere grundsätzliche Probleme: Problem der Informationsgewinnung ( Semantic Web) Problem der Interagentenkommunikation, „Ontologie-Problem“ ( KQML, KIF) Problem der Integration von Altsystemen (  EDI- und XML-Schnittstellen, Web Services) Problem des intelligenten Verhaltens (KI) Problem der nicht etablierten Standards (KSE, FIPA)

Agenda Grundlagen des Supply Chain Management (SCM) Informationssysteme im SCM Eignung von Agenten für das SCM Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM Frameworks und Modelle Beispiel aus der Praxis Probleme und Einschränkungen Fazit

Fazit Supply Chains entwickeln sich von festen Strukturen zu flexiblen, umfangreichen Netzwerken. Dadurch ergeben sich wechselhafte Situationen und neue Optimierungspotenziale. Agentensysteme bringen die Möglichkeit, selbstständig auf die sich ständig ändernden Umweltbedingungen zu reagieren und das Supply Network der jeweiligen Struktur optimal anzupassen

Danke für die Aufmerksamkeit! Noch Fragen, Kienzle?