27.04.2018

DB Schenker-CEO Schweighofer über Digitalisierung in der Logistik

Helmut Schweighofer, CEO für Österreich und Südosteuropa (SEE) bei DB Schenker, beschreibt im Interview die digitalen Umbrüche im Logistik-Business.
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Logistik
(c) Bernhard Madlener: Helmut Schweighofer, CEO Österreich & SEE bei DB Schenker, forciert Digitalisierung und Ökologie beim Traditions-Dienstleister.

Das 1872 von Gottfried Schenker in Wien gegründete Logistik- und Speditionsunternehmen wurde 2002 in den Deutsche Bahn-Konzern übernommen. Auf 2.000 Standorten beschäftigt DB Schenker weltweit über 72.000 MitarbeiterInnen, davon rund 7.000 in der Region Südosteuropa und gut 2.000 alleine in Österreich.

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Die Bilanz für Österreich und Südosteuropa fiel 2017 mit einem Umsatz von rund 1,5 Milliarden Euro und einer Steigerung um elf Prozent gegenüber 2016 gut aus. Welche Länder stechen besonders hervor?

Österreich ist jedenfalls ein bedeutender Markt. Hier sehe ich uns auch weiterhin auf dem Erfolgsweg – nicht zuletzt durch die neuen Technologien, die uns als Logistik-Unternehmen im Bereich der Digitalisierung und der Mobilität unterstützen. Aber auch Tschechien ist zu erwähnen, da dort für uns strategisch wichtige Produzenten angesiedelt sind. In Ungarn ist etwas Luft nach oben – und aufgrund der politischen Entwicklung ist offen, wie attraktiv das Land bleibt. Herausheben würde ich auch noch Rumänien und Bulgarien, wo wir sehen, dass die Produktion wieder vermehrt in der EU bleibt, anstatt nach Asien abzuwandern. Was natürlich auch mit dem Lohnniveau in diesen Ländern zu tun hat.

Ungarn befindet sich politisch weiterhin im Umbruch, und noch viel mehr gilt das für die Türkei – einem ebenfalls wichtigen Standort für DB Schenker. Wie geht man mit der Unsicherheit um, die dieser lange Zeit stabile Wirtschaftspartner seit gut zwei Jahren vermittelt?

Bei Ungarn gehe ich davon aus, dass der freie Personen- und Warenverkehr so bleiben wird. In der Türkei gibt es vor Ort eine starke, robuste Wirtschaft. Fraglich ist, inwiefern sich die “foreign direct investments” in der Türkei halten werden. DB Schenker investiert weiterhin ordentlich und wir sind zuversichtlich, dass sich das Logistik-Geschäft dort auch weiterhin für uns lohnt. In unserem Fall ist es so, dass wir traditionell schon lange in der Türkei verankert sind und dort die großen internationalen Unternehmen bedienen. Wir kennen die geltenden Regeln und können auf dieser Basis auch gut planen.

“Wir haben uns in die Statuten geschrieben, bis 2020 den CO2-Ausstoß um mindestens 30 Prozent zu senken.”

Erschwerend dürften sich für die Logistik-Branche zuletzt die Grenzkontrollen vor allem in Richtung Südosteuropa ausgewirkt haben – über deren Ausweitung wieder diskutiert wird…

Natürlich wäre eine Zunahme von Grenzkontrollen ein Hindernis für uns. Aber das betrifft nicht nur die Logistik-Unternehmen, sondern die Wirtschaft an sich. Für uns ist es vor allem auch ein ökologisches Problem, da Stehzeiten einen erhöhten Kraftstoffverbrauch und damit einen höheren CO2-Ausstoß bzw. Abgase bedeuten. Allerdings haben wir uns in die Statuten geschrieben, bis 2020 den CO2-Ausstoß um mindestens 30 Prozent zu senken – in dieser Hinsicht sind wir derzeit immer noch sehr gut unterwegs und werden das Ziel auch erreichen.

Hilft dabei die Zugehörigkeit zur Deutsche Bahn-Gruppe?

Natürlich versuchen wir überall dort, wo es möglich ist, die Schiene als Transportweg zu nutzen. Das ist im Osten etwas schwieriger, da die Infrastruktur teils dringender Investitionen bedarf – aber da wird jetzt auch einiges getan. Wir erwarten etwa in Richtung Türkei und Griechenland einen Zuwachs bzw. eine mögliche Erweiterung des Schienen-Anteils in Relation zum Transportweg der Straße. 2017 haben wir in Österreich und Südosteuropa etwas über zehn Millionen Tonnen an Gütern per LKW transportiert und knapp über drei Millionen Tonnen per Bahn. Dazu kamen noch 83.000 Tonnen Luftfracht. LKW sowie Lufttransport sind dabei gegenüber 2016 beide schon zu Gunsten des Bahntransports gesunken, bei dem wir dafür einen Zuwachs um rund zehn Prozent verbucht haben. Diese Tendenz ist kein Zufall, sondern Ergebnis unserer Strategie, die wir in diese Richtung weiterverfolgen.

Sie haben Eingangs neue Technologien im Bereich der Mobilität erwähnt. Geht das in Richtung Elektromotorik?

Genau. Auch das hilft uns, die CO2-Bilanz zu verbessern. Wir haben in Wien und Klagenfurt bereits E-Fahrzeuge im Einsatz. Wir planen, die Flotte in den nächsten zwei bis drei Jahren noch weiter auszubauen und umzustellen. Natürlich können wir nicht sofort das gesamte Straßennetz auf Elektroantrieb trimmen, sondern tun dies momentan vor allem bei jenen LKW, die die Feinverteilung machen – also die Abholung und Zustellung direkt beim Kunden, nicht den Langtransport. Meine persönliche Vision ist, dass wir den Dieselantrieb weg bekommen und möglichst vollständig auf Elektro umstellen. Der Nahverkehrsbereich ist auch betreffend Ladestationen schon gut ausgebaut, im Weiteren muss sich aber noch einiges entwickeln. Ich sehe das Thema auch als ideale Verbindung zu unserem Vorhaben, das komplette Geschäft zu digitalisieren. Das läuft bei uns unter dem Begriff “E-Forwarder” und umfasst alles von der Angebotslegung bis zur Abrechnung.

“Für uns als globales Unternehmen für Logistik ist die Digitalisierung ein zentraler Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit.”

Scheitert das nicht mitunter an Kunden, die der Digitalisierung ihres eigenen Tuns immer noch ratlos gegenüber stehen?

Es gibt einige Studien zur Digitalisierung, und da wird der österreichischen Wirtschaft wahrlich kein gutes Zeugnis ausgestellt. Für uns als globales Unternehmen für Logistik ist sie aber ein zentraler Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit und den Erfolg. Am Beginn stehen dabei Standardisierung und Automatisierung, erst dann kann man digitalisieren. Zentral ist dabei auch für uns, mit den neuen Möglichkeiten zu lernen und zu wachsen. Der digitale Kanal wird in diesem Sinn auch noch einige Zeit neben dem analogen laufen – es wird eine Parallelität geben. Man sieht aber an anderen Industrien, wie schnell es dann plötzlich gehen kann: Heute buchen Sie ja z.B. eine Reise mit hoher Wahrscheinlichkeit über das Internet. Analoge Services wird es in diesem Sinn zwar weiterhin geben, aber die werden dann auch entsprechend bepreist werden müssen.

Wie sieht es mit Blockchain-Anwendungen etwa im Geschäftsbereich des Supply-Chain-Managements aus?

Das spielt derzeit keine Rolle bei uns. Ganz im Gegensatz etwa zu den Möglichkeiten der Robotik und der “Predictive Analytics”. Erstere schafft die Automatisierung repetitiver Tätigkeiten, letztere hilft uns, besser zu planen und Leerzeiten sowie Ressourcenverschwendung vorzubeugen. Auf Basis unserer Erfahrungsdaten können wir z.B. feststellen, wie hoch die Mengen sind, die übermorgen auf ein Verteilerzentrum zukommen, und entsprechend die Schichteinteilung sowie den LKW-Bedarf umgehend und rasch optimieren.

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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