{"id":3288,"date":"2021-03-19T11:10:56","date_gmt":"2021-03-19T10:10:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.it-ps.at\/?p=3288"},"modified":"2024-10-16T11:11:14","modified_gmt":"2024-10-16T09:11:14","slug":"leerkilometerreduktion-in-der-logistikbranche-mit-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.it-ps.at\/en\/leerkilometerreduktion-in-der-logistikbranche-mit-data-science\/","title":{"rendered":"Leerkilometerreduktion in der Logistikbranche mit Data Science"},"content":{"rendered":"\n

Ziel jedes Transportunternehmens ist es, effiziente Routen zu planen und leere Kilometer zu vermeiden. Das spart nicht nur Kosten, sondern ist auch besser f\u00fcr die Umwelt. Wir zeigen, wie man mit Data Science die Fragestellung erfolgreich l\u00f6sen kann.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Das Data Science Team der IT-PS durfte im vergangenen Jahr ein spannendes Projekt gemeinsam mit der Gartner KG vom Konzept bis zur produktiven Integration der L\u00f6sung ins ERP durchf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Die verschiedenen Teams in der Disposition versuchen Auftr\u00e4ge und verf\u00fcgbare LKWs m\u00f6glichst so zuzuteilen, dass m\u00f6glichst wenige Leerkilometer zwischen den Auftr\u00e4gen entstehen. Dabei ist es jedoch sehr schwer den \u00dcberblick \u00fcber die gesamte Flotte und alle Abteilungen zu wahren. Deswegen war es das Ziel, die Disponierenden im Prozess zu unterst\u00fctzen, damit bessere Entscheidungen schneller getroffen werden k\u00f6nnen. Mit Echtzeitdaten sollten automatisiert, auf Knopfdruck, Vorschl\u00e4ge generiert werden, um die Suche nach dem besten LKW f\u00fcr einen Auftrag (oder den besten Auftrag f\u00fcr einen LKW) zu erleichtern.<\/p>\n\n\n\n

Datengrundlage: DB2 auf IBM Power<\/h2>\n\n\n\n

Die Problemstellung, und damit die grundlegende Use Case Idee, war bekannt. Die Details und speziellen Anforderungen mussten noch gekl\u00e4rt werden. Zus\u00e4tzlich mussten die Datenqualit\u00e4t und Datenverwendbarkeit f\u00fcr den Use Case bewertet werden. Die Datengrundlage f\u00fcr den Use Case lieferten zwei unterschiedliche IT-Systeme: das ERP (enterprise resource planning), das unter IBM i l\u00e4uft und das TMS (transport management system), das die Daten \u00fcber Schnittstellen in das ERP schickt. Die Daten werden dabei zentral in einer DB2 Datenbank gespeichert.<\/p>\n\n\n\n

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Das bestehende ERP System<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Entwicklung eines Prototyps mit dem IT-PS Data Lab auf IBM Power<\/h2>\n\n\n\n

Das IT-PS Data Lab integriert unterschiedliche Entwicklungsumgebungen, wie Rstudio Server und JupyterLab, und schafft reproduzierbare Umgebungen f\u00fcr Data Scientists mit allen wichtigen Open Source Frameworks f\u00fcr Python und R. Durch konsequenten Einsatz von Docker-Containertechnologie kann das IT-PS Data Lab sehr rasch in Kundenumgebungen im Rechenzentrum des Kunden oder von IT-PS aufgebaut werden. Auch ein Einsatz in der Cloud ist m\u00f6glich. Ein eigener Docker-Build-Framework erm\u00f6glicht es Docker Images f\u00fcr verschiedene CPU-Architekturen, wie Intel x86 und IBM Power ppc64le, zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n

In diesem Projekt wurde das IT-PS Datalab in einer Linux on Power LPAR neben der IBM i LPAR installiert. Das hat den Vorteil, dass der Datentransfer schnell und sicher am bestehenden Server stattfindet und auch keine zus\u00e4tzlichen Startinvestitionen in Infrastruktur anfallen.  <\/p>\n\n\n\n

Der Prototyp wurde nach dem bew\u00e4hrten IT-PS Wocheniterationen bearbeitet. Zu Beginn wurden erste Visualisierungen gemacht, um das Verst\u00e4ndnis f\u00fcr den Prozess zu sch\u00e4rfen und um die Daten gegen den Use Case zu evaluieren. Auch erste L\u00f6sungsans\u00e4tze wurden intensiv diskutiert. Ein wichtiger Erfolgsfaktor war die Entwicklung eines zun\u00e4chst nicht-funktionellen Prototyps, um die Anforderungen an die Endl\u00f6sung zu pr\u00e4zisieren. Dabei wurden einfache HTML Seiten f\u00fcr die Suche und die Ergebnisse entworfen.<\/p>\n\n\n\n

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Die prototypische Suchmaske<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n
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Die prototypischen Ergebnisse<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Das hilft m\u00f6gliche Stolpersteine fr\u00fch zu erkennen und zu beheben und obendrein erm\u00f6glicht es, den Quellcode sp\u00e4ter in der Produktionalisierung wiederzuverwenden.<\/p>\n\n\n\n

In den sp\u00e4teren Iterationen wurden Modellergebnisse diskutiert und der Prototyp mit Flask funktional gemacht, was einen ersten Test des entscheidungsbaumbasierten Empfehlungssystems erm\u00f6glichte.<\/p>\n\n\n\n

Integration der L\u00f6sung in das ERP System<\/h2>\n\n\n\n

Nach einer Testphase wurde beschlossen, den entwickelten Prototypen in das bestehende ERP System zu integrieren, um ihn allen Disponierenden zur Verf\u00fcgung stellen zu k\u00f6nnen. Dabei konnte die prototypische Umsetzung als Basis wiederverwendet werden. Wie bei jeder Produktionalisierung wurde der Quellcode geh\u00e4rtet und sichergestellt, dass das System fehlertolerant skaliert und wartbar ist.<\/p>\n\n\n\n

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Architekturskizze des integrierten Datenprodukts<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Der prototypische Entwicklungswebserver wurde durch nginx und uWSGI ersetzt. Das Deployment verwendet einen single-node Docker Swarm Cluster zur Orchestrierung, damit auch die Produktivumgebung nach dem \u201cInfrastructure as Code\u201d-Gedanken versioniert werden kann und reproduzierbar ist.<\/p>\n\n\n\n

Bestehende Ressourcen als Startvorteil<\/h2>\n\n\n\n

So wie bei diesem konkreten Anwendungsfall bestehen auch in anderen Situationen oft freie Kapazit\u00e4ten auf vorhandenen IBM Power und IBM i Plattformen, die genutzt werden k\u00f6nnen, um die ersten Data Science und Machine Learning Use Cases umzusetzen, ohne dass eine Investition in neue Hardware notwendig wird.<\/p>\n\n\n\n

Damit ist ein schneller und kosteng\u00fcnstiger Einstieg in die Welt von Data und AI garantiert!<\/p>\n\n\n\n

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