17.09.2021

dm: 11 Mio. Euro für Technologie-Boost in Ennser Verteilzentrum

Der heimische Drogeriemarktführer dm bringt sein Logistikzentrum in Enns (OÖ) auf den neuesten Stand. International experimentiert man bereits mit Robotik und Industrie 4.0-Tools.
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dm Verteilzentrum
© dm/Wolfgang Lienbacher

“Wir forschen international an Themen wie Automatisierung und Robotik”, erklärt Elmar Riepl, Bereichsleiter Logistik bei dm in Österreich im Gespräch mit brutkasten Wirtschaft beim Lokalaugenschein in Enns (OÖ). Umgesetzt hat der Drogeriefachhändler seine Erkenntnisse bereits in Deutschland im Verteilzentrum Wustermark in der Nähe von Berlin.

Dort wird seit Juli 2020 nach einem 100 Millionen Euro-Investment schon vollständig das Prinzip „Ware zum Mensch beziehungsweise Ware zum Roboter“ umgesetzt. Neben manuellen Kommissionierlinien kommt hier auch das Robotiksystem ACPaQ von Intralogistiker Swisslog zur Anwendung. Dabei handelt es sich um eine roboter- und softwarebasierte Lösung für die filialgerechte Palettierung von Karton- oder Folienverpackungen. Diese Arbeit übernehmen dann Industrieroboter des Unternehmens Kuka, die Mischpaletten vollautomatisch kommissionieren können.

Ennser Logistikzentrum arbeitet zur Hälfte automatisiert

Im Verteilzentrum in Enns ist man noch nicht ganz so weit, wenngleich auch hier 40 bis 45 Prozent der Prozesse automatisiert gesteuert werden. So etwa das Hochregallager, das Ware-zum-Mensch-Prinzip für langsam drehende Kleinteile, die Ein- und Auslagerung ins automatische Kleinteilelager, die Verteilung der Versand-, Quell- und Anbruchbehälter, die Palettierroboter und der Behälteraufrichter. “Die Automatisierung trägt somit wesentlich zur Effizienzsteigerung der Standardprozesse in der Kommissionierung bei”, erklärt Riepl.

Außerdem prüft das Unternehmen im Teilkonzern Österreich/CEE – von Österreich aus werden auch die elf mittel- und südosteuropäische Länder Slowenien, Italien, Ungarn, Tschechien, Slowakei, Kroatien, Serbien, Bosnien-Herzegowina, Rumänien, Bulgarien und Nordmazedonien gesteuert – derzeit projektbasiert, ob das kleinteilige Sortiment mittels Robotik in Zukunft wirtschaftlich bearbeitet werden kann.

Künstliche Intelligenz und Meta Language im Test

Weiters erprobt dm bereits in einigen Bereichen den Einsatz von KI und Meta Language. Riepl: “Speziell im Bereich der datengetriebenen Vertriebsprozesse gibt es konkrete Ansätze, zukünftig auf moderne Analysemöglichkeiten zurückzugreifen und damit das dm Logistiknetzwerk optimierter steuern zu können.”

Für Martin Engelmann, Vorsitzender der dm Geschäftsführung, ist aber wichtig zu betonen, dass die vorhandenen Arbeitsplätze trotz Bekenntnis zu Automatisierung sowie Digitalisierung nicht in Gefahr sind: “Es braucht sich wirklich niemand Sorgen zu machen. Fortschritte in der Automatisierung wirken sich nicht auf die Anzahl unserer Mitarbeiter:innen aus. Denn einerseits wird es immer Bereiche geben, wo die manuellen Prozesse auch in Zukunft absolut Sinn machen und andererseits braucht es auch Personal, das die Maschinen bedienen kann.”

Neue Gebäudeleittechnik für ressourcenschonenden Betrieb

Nach über 30 Jahren im Betrieb – errichtet wurde das Gebäude im Jahr 1989 – nimmt der heimische Drogeriemarkt-Marktführer nun elf Millionen Euro für dessen Modernisierung in die Hand. Anders als in Wustermark, wo das Verteilzentrum komplett neu auf der grünen Wiese entstanden ist, erfolgt die Neugestaltung der 30.000 Quadratmeter Nutzfläche während des laufenden Betriebs und an die vorherrschenden Rahmenbedingungen angepasst.

Wie Engelmann, Riepl und Carmen Wahlandt, Betriebsleiterin des Ennser Standortes, erklären, sollen im Zuge des für sieben Jahre anberaumten Ökologisierungsprojekts eine neue Wärmepumpe, neue Lüftungs- und Kälteanlagen, die Umstellung der gesamten Beleuchtung auf LED-Technologie sowie die Installation der neuesten Gebäudeleittechnik realisiert werden. Letztere soll einen ausfallsicheren und ressourcenschonenden Betrieb gewährleisten. “Sieben Jahre hört sich lange an, ist aber ein ambitionierter Zeitplan. Im Fokus steht, dass trotz Umbau ein möglichst störungsfreier Ablauf des operativen Betriebs sichergestellt werden kann”, so Engelmann.

dm Verteilzentrum: Kooperation mit etablierten Technologiepartnern; offene Türen für Startups

Begonnen wurde bereits mit der Dachsanierung, wo das Augenmerk neben einer neuen effizienten Dämmung auch auf einem neuen Entwässerungssystem liegt. Die bereits im Jahr 2019 installierte Photovoltaikanlage (9.500 m2 Fläche) bleibt erhalten. Mit all diesen Maßnahmen soll der CO2-Ausstoß bis 2027 um 50 Prozent reduziert werden, was umgerechnet einer Ersparnis von 1.533.000 PKW-Kilometern entspricht.

Zusammengearbeitet wird im Zuge der Modernisierung mit etablierten Partnern wie Delta, Edhofer, KPP (Planung), Übleis (Sicherheit), Schwaiger (HKLS), Landsteiner (Elektrotechnik), Cena Bau (Fassadendämmung), Filzmaier (Dachdämmung) und Hörmann (Rampentechnik). Startups kommen derzeit noch nicht zum Zug. “Für die Zukunft schließen wir das aber nicht aus”, so Riepl.

dm Verteilzentrum Enns
Das dm Verteilzentrum in Enns wird bis 2027 auf den neuesten Stand der Technik gebracht. © dm

Zentrales Lager bedingt nicht automatisch höheren CO2-Ausstoß

Von Enns aus erfolgt jedenfalls die Belieferung aller 386 österreichischen Standorte sowie der slowenischen und italienischen Märkte mit einem zentralisierten Sortiment. Mittlerweile werden dort rund 12.500 Artikel umgeschlagen. Täglich sind 35 Speditionsfahrzeuge im Einsatz.

Ob ein zentrales Logistik-Zentrum nicht immer auch mit weiteren Transportwegen bzw. einen höheren CO2-Ausstoß verbunden ist, beantwortet Riepl auf Nachfrage wie folgt: “Dagegenzustellen sind die Transportbündelungseffekte für die Bedarfsmengen der besagten 386 Standorte, welche von mehr als 470 Industriepartnern beschafft werden. Dieser Effekt wirkt in allen Belangen positiver als die Entfernung des Verteilzentrums zu den Filialen im Osten und Westen.”

Außerdem arbeite man bei der Filialbelieferung an die regionalen Umschlagspunkte mit Full-Truck-Loads, sprich optimierten Transporten im Hauptlauf. “Im Rahmen der kleinregionalen Touren für die filialindividuellen Belieferungen besteht für unseren Partner Quehenberger außerdem ein Zuladungsgebot für weitere Kunden, was die Auslastung der Lkws begünstigt” schildert Riepl weiter.

Moderne Arbeitswelten für 750 Mitarbeiter:innen

Ebenfalls neu gestaltet werden die Arbeitsbereiche der derzeit rund 750 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aus 19 Nationen, die entlang der Warenstromkette in den Bereichen Beschaffung, ECR-Kooperation (effiziente Warenflusssteuerung), Steuerung und Verarbeitung der Filialbestellungen, Kommissionierung, Nachschubversorgung, Filialbelieferung und der Wartung von Systemen und Anlagen eingesetzt werden.

“Basierend auf einer internen Mitarbeiterbefragung sowie längerfristigen Trends in der Zusammenarbeit realisieren wir am Standort in Enns ein Open-Space-Konzept samt Desk-Sharing sowie technischer Ausstattung am Puls der Zeit”, betont Wahlandt. In Summe investiert dm hier zusätzliche 2,2 Millionen Euro.

E-Commerce-Business wächst anhaltend

Nach 980 Millionen Euro Umsatz im Geschäftsjahr 2019/2020 (bis 30. September) in Österreich rechnet Engelmann für heuer wieder mit einem Plus. Dennoch schmerze, dass die 170 Friseur- und 111 Kosmetikstudios auch im abgelaufenen Geschäftsjahr von Corona-bedingten Schließungen betroffen waren. “Diese Umsätze fehlen und können auch nicht mehr aufgeholt werden”, so der Vorstandsvorsitzende. Konkrete Details wolle er im Vorfeld der Bilanzpräsentation und vor dem Ablauf des aktuellen Geschäftsjahres noch nicht nennen.

Gut gelaufen sei hingegen das E-Commerce-Business, das aktuell rund zwei Prozent vom Gesamtumsatz ausmache. Abgewickelt werde dieses Geschäftsfeld mit der Post Systemlogistik GmbH. Monatlich liefere dm rund 30.000 Pakete an die 100 Prozent-Tochter der Österreichischen Post, die diese an die Endkonsumentinnen und Endkonsumenten zustellt.

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.

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