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Vom Schiff an Land. Vom Feld auf den Teller. Von der Vorstandsetage auf den Esstisch. Das Bewusstsein für Lieferketten ist inzwischen fest im öffentlichen Bewusstsein verankert. Wir alle waren in den letzten Jahren von Warenknappheit betroffen, von Halbleitern über Babynahrung bis hin zu Toilettenpapier. Wer fürchtet auf dem stillen Örtchen nicht den Anblick einer leeren Papprolle?
Unternehmen weltweit versuchen, ihre Lieferketten zu stärken, doch extreme Wetterereignisse und Rekordtemperaturen vergrößern die Herausforderungen, mit denen eine bereits gestörte globale Infrastruktur konfrontiert ist. Es ist an der Zeit, sich mit den Themen Spedition und Logistik genauer auseinanderzusetzen und herauszufinden, wie eines der größten Unternehmen der Welt neue Technologien nutzt, um sich anzupassen und seine Auswirkungen auf ein sich bereits veränderndes Klima einzudämmen.
Anne-Sophie Zerlang Karlsen ist Head of Customer Delivery bei Maersk für den Asien-Pazifik-Raum. Sie und ihre Kolleg*innen in der APAC-Region befassen sich direkt vor Ort mit den neuen Herausforderung des Klimawandels – quasi mit den Füßen im Schlamm.
„Letztes Jahr verzeichnete der Jangtse ein Rekord-Niedrigwasser, das den Transport von Gütern aus dem Landesinneren zu den Haupthäfen stark beeinträchtigte. Auch gab es in den letzten Jahren schwere Taifune, die den Betrieb der Häfen störten. Es ist schwer zu sagen, was genau mit dem Klimawandel zusammenhängt, aber die Zunahme meteorologischer Extremereignisse hat definitiv Auswirkungen auf die globale Logistik und die Gesellschaft insgesamt.“
Es stellt sich heraus, dass der Betrieb des riesigen Netzwerks von Häfen, Lagern, Schiffen und Containern von Maersk während einer Pandemie zumindest einige unerwartete Vorteile mit sich brachte.
„Die meisten [Container-]Terminals mussten von festen Liegezeitfenstern abrücken – einfach weil der gesamte globale Handel von erheblichen Verzögerungen betroffen war. Dies war ein Paradigmenwechsel im Linienfrachtverkehr, der die Zuverlässigkeit erheblich beeinträchtigte und eine größere Flexibilität in der Art und Weise erforderte, wie wir unser Geschäft betreiben. Die Lehren, die wir aus der Pandemie gezogen haben, ermöglichen es uns, einige dieser Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Klimawandel zu bewältigen.“
Mehr zum Thema: Der lange Schatten in der Logistik
Wie viele wissen, haben die Unterbrechungen der Lieferketten während der Pandemie bis heute Auswirkungen auf Betriebsabläufe. Über größere Unterbrechungen wurde jedoch in der Öffentlichkeit weniger gesprochen als über visuell spektakuläre Vorfälle, wie Anne-Sophie hervorhebt. Sie erinnert dabei an die Havarie der „Ever Given“.
„Die meisten Menschen haben von der Ever Given gehört, die im März 2021 im Suezkanal feststeckte, aber die Schließung des Hafens von Yantian in China aufgrund von COVID-Fällen im Terminal im Mai 2021 fand in den Medien wenig Beachtung. Von dem Vorfall mit der Ever Given waren schätzungsweise 250.000 Container betroffen, während die Schließung des Hafens in China mehr als 600.000 FFEs [Forty Foot Equipment] betraf.“
Anne-Sophies Team arbeitet hart daran, den Betrieb wieder auf das gleiche Effizienzniveau wie vor der Pandemie zu bringen, aber, wie sie einräumt, „das ist etwas, an dem noch gearbeitet werden muss.“ In seinem Bemühen, die Zuverlässigkeit der Lieferketten zu erhöhen, muss Maersk nun auch Ereignisse jenseits der eigenen betrieblichen Erfordernisse überwachen und potenzielle Engpässe in den vielen anderen Geschäftsbereichen seiner Kunden evaluieren.
„Jeder Aspekt der gesamten End-to-End-Lieferkette hat sich über Nacht verändert“, sagt Holly Landry, Chief Data Officer von Maersk. „Maersk ist natürlich mehr im Logistikbereich tätig, wir sind keine Hersteller, aber wenn man an die große Toilettenpapier-Krise denkt, war das sozusagen der erste Vorbote dafür, dass wir Einblicke und Daten darüber brauchen, wo diese Engpässe bestehen.“
Warum Maersk die globale Logistik revolutioniert
Economy of scale (Größenvorteile). Energy efficiency (Energieeffizienz). Environmental impact improvement (verbesserte Umweltfreundlichkeit). Dies sind die drei Maxime der „Triple-E“-Klasse, der 400 Meter langen Riesenfrachtschiffe, die das Rückgrat der globalen Logistikoperationen von Maersk bilden und natürlich einen eigenen CO₂-Fußabdruck haben.
„Maersk arbeitet seit über zehn Jahren hart daran, seine Emissionen zu reduzieren – von langsameren Fahrgeschwindigkeiten über effizientere Schiffe bis hin zu saubereren Kraftstoffen (schwefelarme Kraftstoffe). Darüber hinaus haben wir Teams, die ständig prüfen, wie wir unsere Abläufe optimieren können, um unsere CO₂-Bilanz zu verbessern. Es geht nicht um ein paar große Dinge, sondern um eine lange Liste von kleinen Dingen, zum Beispiel wie wir unsere Schiffe anlegen oder die Minimierung der Wartezeiten in den Häfen. Diese werden in Verbindung mit den neuen, mit grünem Methanol betriebenen Schiffen zur Dekarbonisierung der Branche beitragen.“
Am anderen Ende des Netzwerks, auf der anderen Seite der Welt, sitzt Holly Landry, Chief Data Officer von Maersk. Sie ist eine KI-Pionierin aus Kalifornien, die jetzt in Dänemark im Hauptsitz des Unternehmens tätig ist. Von hier aus arbeitet Holly federführend daran, diese kleinen Veränderungen mithilfe von Big Data zu finden. Sie erläutert Maersks Bestreben, mehrere Branchen zu einer Digital-Native-Strategie hinzuführen, die die Effizienz und CO₂-Bilanz der globalen Logistik revolutionieren könnte.
„Die Luftfahrt und das Gesundheitswesen sind Branchen, die über einen langen Zeitraum hinweg drei oder vier digitale Transformationen durchlaufen haben. In der globalen Logistik stehen wir in vielen Bereichen der Lieferkette noch ganz am Anfang – Lkw-Fahrer*innen außerhalb der USA nutzen in den meisten europäischen Ländern keine Apps, Lagerhäuser in Südamerika beginnen gerade erst damit, fortschrittliche Robotik einzusetzen, und in weiten Teilen Afrikas steht die Automatisierung der Zollprozesse noch am Anfang. Vor etwa zehn Jahren haben wir die Schiffe mit dem IoT ausgestattet, damit sie langsamer fahren können, um die Emissionen zu senken. Aus der Optimierungsperspektive haben die digitalen Möglichkeiten besser funktioniert, weil wir sofort wissen, wenn der Zeitplan nicht eingehalten wird, und so Störungen in nachgelagerten Bereichen abfedern können.“
Mehr zum Thema: Berichterstattung und Transparenz
Die Echtzeit-Überwachung von Maersk unterstützt nicht nur seine Optimierungsmaßnahmen, sondern liefert auch Erkenntnisse für die Strategien seiner Kunden zur Verringerung des CO₂-Fußabdrucks, wie Anne-Sophie erklärt.
„Maersk bietet seinen Kunden ein ,Emissions-Dashboard‘, mit dem sie einen vollständigen Überblick über ihre globalen Logistikemissionen für alle Verkehrsträger und Transportarten erhalten. Im operativen Bereich sind wir aktiv damit beschäftigt, die Daten dafür aus den von uns verwendeten Systemen in Echtzeit abzurufen. Mithilfe dieser Lösung können die Kunden ihre Emissions-Hotspots und die Quelle dieser Hotspots identifizieren und so strategische Entscheidungen darüber treffen, wo sie mit ihren Dekarbonisierungsinitiativen ansetzen und welchen Umfang diese haben sollen. Beim Einsatz unserer emissionsarmen Lösungen bieten wir darüber hinaus von Drittanbietern verifizierte Zertifikate an, die die im Vergleich zu herkömmlichen Kraftstoffen/Technologien erzielten Emissionseinsparungen angeben.“
Echtzeit-Tracking ist ein gängiger Kundenservice im Rahmen der E-Commerce-Logistik auf der letzten Meile, aber sie hat ihre Grenzen, wenn es um die adaptive Leitweglenkung geht, wie Holly erklärt.
„Kann man das Schiff schneller machen? Nicht wirklich. Kann ich den Lkw schneller fahren? Wahrscheinlich nicht. Ein Wind kann eine Geschwindigkeit von fünf Knoten pro Stunde haben, das Schiff aber vielleicht nur einen Knoten. Triple-E-Schiffe sind um ein Vielfaches größer als die Titanic. Es sind keine Autos. Sie können nicht auf der Stelle wenden. Sie lassen sich nicht einfach so umleiten.“
Zugegeben, eine Kursänderung auf einem Schiff von der Größe einer Stadt ist schwierig, aber spielt Echtzeit eine Rolle, wenn die Ladung wieder an Land ist?
„Wir konzentrieren uns stark auf die Transparenz bei der ,Ausnahmebehandlung‘ oder Notfallplanung. Ein Großteil der Lebensmittel, die für Europa bestimmt sind, kommt heute aus Südamerika. Wenn man also Obst aus Peru verschifft, kann man dank der Echtzeitinformationen über die Ereignisse am Panamakanal flexibel auf jede Situation im Zusammenhang mit dem Straßen- und Schienenverkehr stromabwärts reagieren, um sicherzustellen, dass die Bananen bei der Ankunft nicht reif sind.“
Holly beginnt, das eigentliche Ziel ihrer datengestützten Bemühungen zu enthüllen. „Der größte Vorteil ist die Planbarkeit. Alle konzentrieren sich auf ,schneller, schneller, schneller‘, aber was passiert, wenn wir ein Schiff schneller abfertigen und die Lieferung früher in Kopenhagen ankommt? Was ist, wenn Kopenhagen nicht bereit ist? Es ist wie auf einem Flughafen: Was passiert, wenn dein Flug landet, ihm aber noch kein Flugsteig zugewiesen ist? Wir wollen nicht, dass unsere Häfen Waren schneller umschlagen, und wir wollen nicht, dass sie sie langsamer umschlagen. Was wir wollen, ist eine planbare End-to-End-Logistik, bei dem der Container vom Schiff auf die Schiene und auf die Straße verladen wird, und zwar zum genau richtigen Zeitpunkt. Planbarkeit ist für uns das A und O.“
Die Bausteine des digitalen Zwillings
Im globalen Netzwerk von Maersk werden Unmengen von Daten erfasst. Holly und ihr Team bündeln diese enorme Menge an Informationen in einem „Data Lake“, der die Bausteine für die neueste Phase von Hollys Digital-Native-Mission liefert: den digitalen Zwilling.
Mehr zum Themar: Der Data Lake
Um das Projekt des digitalen Zwillings zu unterstützen, widmet Holly einen großen Teil ihrer Ressourcen der Pflege der Dateninfrastruktur, die dem Projekt zugrunde liegt.
„Nur ein Viertel meines Teams arbeitet an digitalen Zwillingen oder Data-Lake-Tools. Der Rest arbeitet an fortschrittlichen Datenprodukten und KPIs [Key Performance Indicators], um die datengestützte Entscheidungsfindung weiter zu verbessern. 7.000 Nutzer*innen verwenden unseren Data Lake bereits, um bessere Entscheidungen zu treffen.“
Der Data Lake ermöglicht bereits unglaubliche Optimierungen.
„Generative KI ist enorm leistungsfähig. Wir haben Case-Management-, Vertriebs- und Transaktionsdaten aus mehreren Jahren herangezogen. Wir haben so gut wie alles hineingesteckt und angefangen, Fragen zu stellen. Ohne jegliche Feineinstellung konnte sie sofort präzise Antworten geben. Ein Kostenvoranschlag, für dessen Berechnung ein Außendienstteam zwei Wochen gebraucht hätte, mit Konsultationen und Berichten der Ausschreibungs- und Vertragsteams, kann in wenigen Minuten erstellt werden.“
Wie Holly erklärt, haben Echtzeitdaten jedoch auch einen CO₂-Fußabdruck. „Selbst als Chief Data Officer halte ich nicht immer viel davon, so viele Daten zu generieren. Es ist schlecht für die Umwelt und erfordert riesige Rechenzentren. Viele unserer Daten müssen per Satellit übertragen werden, und das ist enorm teuer. Wir müssen genau wissen, wie der Echtzeit-Anwendungsfall aussieht.“
Holly ist überzeugt, dass diese Daten in Kombination mit KI in der Lage sind, die Mitarbeitenden zu Höchstleistungen zu beflügeln, vorausgesetzt, es sind die richtigen Daten.
„Ich denke, wir sind mit dieser Idee der Datendemokratisierung weit über das Ziel hinausgeschossen. Weniger ist mehr. Wir haben 110.000 Mitarbeitende und ich gebe die Daten lieber in die richtigen Hände, mit den richtigen Tools und der richtigen Automatisierung. Ich denke, dass Unternehmen diesem Beispiel folgen werden, da generative Technologien es wesentlich leichter machen, mit Daten zu interagieren und die benötigten Antworten zu erhalten, ohne zusätzliche Schichten von APIs [Application Programming Interfaces], Berichten und Dashboards als Grundlage zu benötigen. Wir wollen keine unnötige Software entwickeln.“
„Big-Data-Projekte stützen sich immer auf Hypothesen. Diese Szenarien übersteigen die Rechenleistung des menschlichen Gehirns bei weitem. Die wahre Stärke des digitalen Zwillings liegt in der Möglichkeit, die Abwägungen einer bestimmten Entscheidung zu visualisieren und zu verstehen. Man kann viele verschiedene Variablen zusammenstellen und testen, ohne in den Live-Betrieb eingreifen zu müssen. Wir begannen mit einer Simulation eines standardmäßigen digitalen Zwillings, bei der wir eine physische Umgebung nachbildeten, um verschiedene Szenarien an physischen Geräten zu simulieren.“
Mehr zum Thema: Lernen mit VR
Man könnte meinen, dass Holly das Monopol auf digitale Innovation und Implementierung bei Maersk hat, aber dem ist nicht so. Wenn wir uns auf der Weltkugel wieder in den Asien-Pazifik-Raum begeben, sehen wir, wie Anne-Sophie das Bildungspotenzial der virtuellen Realität nutzt, um Betriebsabläufe noch sicherer zu machen.
„Wir nutzen Virtual Reality sowohl für die Unterweisung zu speziellen Aufgaben als auch für allgemeine Sicherheitsschulungen. Mit ,Laschen‘ wird das Sichern des Containers am Schiff sowie am darunter befindlichen Container bezeichnet. Dieser Vorgang, bei dem Laschstangen, Drehspannschrauben, Twistlocks usw. verwendet werden, verhindert, dass sich die Container bewegen oder bei rauem Wetter oder starkem Wind ins Meer fallen. Dieser Vorgang kann sehr gefährlich sein, wenn er nicht ordnungsgemäß ausgeführt wird.“
Virtual Reality ist nicht nur für die Schulung einzelner Mitarbeitender, sondern auch als Methode zur Entwicklung eines umfassenderen Verständnisses der Betriebsabläufe in ganzen Organisationen unglaublich effektiv.
„Letztes Jahr haben wir in ein Programm investiert, das eine Umgebung für die Schulung der Verfahren zum ,Laschen‘ an Bord eines Containerschiffs simuliert. Wir verwenden die VR-App sowohl für die Schulung unserer Seeleute als auch für unsere Mitarbeitenden an Land, um sie für die Risiken und Gefahren auf See zu sensibilisieren, die wir bei der Steuerung unserer Abläufe berücksichtigen müssen. Meiner Meinung nach birgt die Ausweitung von Virtual Reality, insbesondere im Schulungsbereich, enormes Potenzial.“
Es ist eine Sache, Sensorik während der Herstellung in ein Produkt einzubetten, aber wie sieht die Implementierung in einer bereits aktiven, rund um die Uhr arbeitenden Umgebung aus? „Bei dem ersten Terminal, für das wir einen digitalen Zwilling erstellt haben, dauerte es ein Jahr, bis wir das IoT eingebaut hatten und alle Signale erhielten. Erst dann konnten wir mit der Optimierung beginnen, denn bevor man optimieren kann, muss man alle Abweichungen beseitigen und standardisieren, andernfalls optimiert man ständig das Falsche.“
Mehr zum Thema: Richtig skalieren
Wie vermeidet Holly also, das Falsche zu optimieren oder gar eine Destabilisierung der bestehenden Infrastruktur zu riskieren?
„KI ist diese coole neue Sache – außer für diejenigen von uns, die sich schon seit Jahrzehnten damit befassen. Ich hasse es, mich nach Technologien umzusehen. Zunächst beginnen wir mit dem Geschäftsproblem. Der Prozess umfasst vier Schritte. Lösung finden. Beweisen. Verteilen. Skalieren. Wir testen die Realisierbarkeit der Technologie und bewerten die Qualität der Daten.“
„Zuerst finden wir also eine Lösung und fragen: ,Ist das etwas Konkretes?‘ Im Fall der digitalen Zwillinge stand am Anfang die Notwendigkeit, die Kapazität und den Durchsatz unserer Umschlagplätze zu erhöhen. Dann beweisen wir die Lösung. Wir geben sie vorab in die Hände von echten Nutzer*innen. Dann verteilen wir sie. Wir beginnen damit, sie von einem Terminal und einem Zwilling auf mehrere Terminals oder Lager zu übertragen. Der letzte Schritt ist die Skalierung …“
Laut Holly ist Geduld der Schlüssel, da eine zu frühe Skalierung oft zu Fehlern führt.
„Viele Unternehmen und Teams gehen direkt zur Skalierung über. Sie entwickeln ein Modell, implementieren es und verteilen es an Tausende von Nutzer*innen. Das ist der absolut falsche Weg. Zwischen den Schritten „Lösung finden“ und „Skalieren“ liegen wahrscheinlich anderthalb Jahre. Es handelt sich hier um Unternehmenssoftware – Produktionscode schreibt sich nicht auf magische Weise von selbst – mit Tausenden von Nutzer*innen und nicht um ein Startup mit einem Basiswachstum in einer Größenordnung, die in die Hunderte geht. Man muss sehr geduldig sein, den Nutzer*innen die Zeit geben, sich anzupassen und die Software anzuwenden, und sie auf diese Reise mitnehmen. Wir führen viele A/B-Tests durch, bei denen wir mit einer Kontrollgruppe, die das alte System verwendet, und einer anderen Gruppe, die das neue System nutzt, experimentieren. Man muss schrittweise vorgehen und sich Stück für Stück vortasten, denn in jeder Phase wird man Feedback erhalten, mit dem man nicht gerechnet hat. Genau das will man, bevor man versucht, die Lösung zu skalieren.“
„Wenn man nicht alle Schritte durchläuft und einfach auf das neue System umsteigt, scheitert es jedes Mal. Das ist wie eine Abstoßungsreaktion.“
Nachdem der digitale Zwilling eingerichtet war, wie wirkte er sich auf die Planbarkeit aus? „Wir wollten herausfinden, ob wir den Durchsatz verbessern können. Können wir mehr Container an einem bestimmten Terminal umschlagen, wenn wir besser planen können? Früher konnte man erst einen Tag vor der Ankunft eines Schiffes planen. Heute kann man drei Wochen im Voraus planen und weiß genau, wie viele Ressourcen benötigt werden.“
Gab es auch unvorhersehbare Ergebnisse? Holly schmunzelt …
„Bei einem unserer Triple-E-Frachter gab es die Hypothese, dass wir ihn mit mehr Ausrüstung schneller be- und entladen könnten. Die Simulationen mit dem digitalen Zwilling zeigten jedoch, dass wir tatsächlich mit weniger Ausrüstung auskommen würden. Früher hatten wir zwölf Kräne, die unabhängig voneinander arbeiteten, jeder mit seinen eigenen vor- und nachgelagerten Abhängigkeiten. Wir entfernten vier Kräne und bewiesen, dass der Umschlag tatsächlich schneller war, weil sich die Ausrüstung seltener in die Quere kam.“
Holly hat noch viele Seemeilen vor sich, um die digitale Zwillingstechnologie in allen Regionen einzuführen. Während sie die Digital-Native-Reise von Maersk weiter vorantreibt, stellt sich die Frage: Was liegt hinter dem Horizont für den immer größer werdenden Data Lake?
„Ich denke, dass lineare Lieferketten immer brüchiger werden, was es schwieriger macht, unsere globalen Kunden zu bedienen. Wir haben mehrere modulare Bausteine. Wir haben die erste, die mittlere und die letzte Meile – Seeweg, Zoll, Lager, Schiene und Binnentransport. Wir müssen damit beginnen, diese Bausteine nicht nur zu einer linearen, sondern zu einer zirkulären Lieferkette mit Dual Sourcing und globaler Reverse Logistik zu verbinden. Das Ziel: eine ‚Zero-Touch-Logistik‘. Kunden brauchen Flexibilität.“
„Der große Traum ist es, durchgängige Lieferketten durch ein modulares ‚Netzwerk von Netzwerken‘ zu realisieren, was nur mit dem ‚Brain‘ möglich ist. Das ‚Brain‘ ist ein Ensemble-Modell, das die verschiedenen Teile der Lieferkettennetzwerke abbildet und dies auf modulare Produkte anwendet. Letztendlich müssen diese Daten und diese Fähigkeiten das Leben unserer Mitarbeitenden und unserer Kunden einfacher machen.“
Maersk ist auf dem Weg in eine Digital-Native-Zukunft, um seine Mitarbeitenden zu stärken. Dies schlägt sich in der operativen Planbarkeit der Teams nieder, um den Herausforderungen des Klimawandels zu begegnen. Holly versichert: „Noch bevor es ESG gab, machten wir uns schon Gedanken über Emissionen. Für uns geht das Hand in Hand. Es wird einfach vorausgesetzt, es ist wie die Luft zum Atmen. Wir werden alles in unserer Macht Stehende tun. Bei Maersk glauben wir, dass die Auswirkungen, die wir auf den Planeten und die Menschheit haben können, enorm sind.“
Damit jedes Unternehmen seinen Beitrag zur Bekämpfung des Klimawandels leisten kann, braucht es die Unterstützung globaler Lieferketten, die sich ihrerseits auf dekarbonisierte Transport- und Logistiknetzwerke stützen. Während Holly und ihr Team ihre KI-gestützten digitalen Zwillingstechnologien weiter ausbauen und damit kontinuierlich betriebliche Erkenntnisse liefern, können Kolleg*innen wie Anne-Sophie diese kleinen Veränderungen realisieren und so große Wirkungen erzielen.
