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

Seminar AK Agentensysteme Agenten im Supply Chain Management Überblick über den Einsatz von Software-Agenten im Bereich des Supply Chain Management Stefan

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eme Agenten imAgenten im

Supply Chain ManagementSupply Chain Management

Überblick über den Einsatz von Software-Agenten

im Bereich des Supply Chain Management

Stefan Heß, 22.12.2005

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AgendaAgenda

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

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Grundlagen des Grundlagen des Supply Chain Management (1/9)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

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Grundlagen desGrundlagen desSupply Chain Management (2/9)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

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Grundlagen des Grundlagen des Supply Chain Management (3/9)Supply Chain Management (3/9)

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Grundlagen desGrundlagen desSupply Chain Management (4/9)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

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Grundlagen desGrundlagen desSupply Chain Management (5/9)Supply Chain Management (5/9)

Ursachen des Bullwhip-Effekts:

Nachfragemenge ≠ Bestellmenge Sammelbestellungen (Mengenrabatte, Losgrößenoptimierung) Vorratsbestellungen („Engpass-Poker“, Preisfluktuation) Ungenügende Prognosedaten bzgl. der Nachfrage

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Grundlagen desGrundlagen desSupply Chain Management (6/9)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

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Grundlagen desGrundlagen desSupply Chain Management (7/9)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

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Grundlagen desGrundlagen desSupply Chain Management (8/9)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“)

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Grundlagen desGrundlagen desSupply Chain Management (9/9)Supply Chain Management (9/9)

Supply Network

Rohmaterial-lieferanten

HändlerEnd-

kunden

Verteil-zentren

Hersteller

Tier I-Suppliers

Tier II-Suppliers

„Product Flow“„Demand Flow“

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AgendaAgenda

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

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Informationssysteme im SCM (1/2)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

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Informationssysteme im SCM (2/2)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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AgendaAgenda

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

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Eignung von Agenten für das SCM (1/6)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

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Eignung von Agenten für das SCM (2/6)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!

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Eignung von Agenten für das SCM (3/6)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 BeteiligteMehrere Beteiligte

Autonomie und RegelbasierungAutonomie und Regelbasierung

AufgabenkoordinationAufgabenkoordination

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Eignung von Agenten für das SCM (4/6)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)teilungInformations(ver)teilung

Keine AutoritätKeine Autorität

Lernen und SchlussfolgernLernen und Schlussfolgern

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Eignung von Agenten für das SCM (5/6)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 OrganisationFlexible Organisation

Aufgaben(ver)teilungAufgaben(ver)teilung

DynamikDynamik

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Eignung von Agenten für das SCM (6/6)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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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

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Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (1/8)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

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Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (2/8)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

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Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (3/8)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

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Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (4/8)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

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Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (5/8)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

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Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (6/8)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

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Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (7/8)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

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Einsatzmöglichkeiten von Agenten im SCM (8/8)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

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Modelle und Techniken (1/6)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

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Modelle und Techniken (2/6)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

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Modelle und Techniken (3/6)Modelle und Techniken (3/6)

Integrated Supply Chain Management (ISCM), Fox et al.

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Modelle und Techniken (4/6)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

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Modelle und Techniken (5/6)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)

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Modelle und Techniken (6/6)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

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Beispiel aus der Praxis (1/5)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

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Beispiel aus der Praxis (2/5)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…

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Beispiel aus der Praxis (3/5)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

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Beispiel aus der Praxis (4/5)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

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Beispiel aus der Praxis (5/5)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)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.

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Probleme und Einschränkungen (2/5)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

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Probleme und Einschränkungen (3/5)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

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Probleme und Einschränkungen (4/5)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

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Probleme und Einschränkungen (5/5)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)

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FazitFazit

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

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Danke für die Aufmerksamkeit!Danke für die Aufmerksamkeit!

Noch Fragen, Kienzle?