Graphen weisen uns den Weg

Graphen weisen uns den Weg – das klingt für Nicht-Mathematiker zunächst einmal sehr kryptisch. Die Graphentheorie ist ein Teilgebiet der Mathematik, das beispielsweise zur Tourenplanung eingesetzt wird. Zur Vereinfachung der Problemlösung gibt es daher nur zwei verschiedene Elemente: Graphen (Wege) und Knoten als vereinfachte Abbildung der Realität.

Graphen und Knoten als vereinfachte Abbildung der Realität

Start- und Zielpunkte werden vereinfachend als Knoten bezeichnet:

  • In unserer Studie Flows and Tolls werden Länder unabhängig von ihrer Größe vereinfachend als Knoten und die Exporte zwischen zwei Ländern vereinfachend als Graphen dargestellt.
  • Bei der überregionalen Tourenplanung gelten die Großstädte als Knoten und die Autobahnen als Graphen.
  • Bei der innerstädtischen Tourenplanung gelten die Gebäude als Knoten und die innerstädtischen Straßen als Graphen.
  • Im Spezialfall der innerbetrieblichen Transportplanung gelten die Arbeitsplätze als Knoten und die Transportwege als Graphen
  • Bei der Kommunikationsanalyse gelten Personen als Knoten und die zwischen den Personen gesendeten E-Mails als Graphen.

Wege zwischen den Knoten werden in der mathematischen Theorie als Graphen bezeichnet:

  • Bei zyklischen Graphen muss der Fahrer immer zum Ausgangspunkt (Depot) zurückkehren
  • Symmetrische (bidirektionale) Graphen ermöglichen es, sowohl von A nach B als auch von B nach A fahren. Beispielsweise kann man deutschen Wein nach Frankreich und französischen Wein nach Deutschland exportieren.
  • Bei asymmetrischen (unidirektionalen) Graphen kann man nur von A nach B, aber nicht von B nach A fahren. Getreide kann beispielsweise nur vom Acker zur Mühle transportiert werden. Mehl nur von der Mühle zum Bäcker. Brot nur vom Bäcker zum Endverbraucher.
  • Gewichtete Graphen weisen jedem Weg (Graph) einen Wert zu. Beispielsweise kann man auf der Autobahn wesentlich schneller fahren als auf der Landstraße, so dass ein Umweg über die Autobahn die Fahrzeit verkürzt.

Tourenplanung

Ein gutes (kommerziell eingesetztes) Tourenplanungssystem muss jedoch auf die aktuelle Verkehrslage reagieren. Bei den Innovation Pitches #2 präsentierte Florian Goodwin, Sales Consultant bei der initions AG, die „Automatisierte Disposition mit OPHEO“, bei der veränderte Ankunftszeiten aufgrund von Baustellen und Stau bei der Planung berücksichtigt und dem Kunden rechtzeitig mitgeteilt werden.

Das Start-up Unternehmen Graphmasters aus Hannover entwickelt ein weltweit einzigartiges „Kollaboratives Routing System“, das beispielsweise bei KEP-Dienstleistern, LKW-Speditionen, dem Verkehrsmanagement des Landes Niedersachsens und in der NUNAV Handy-App vieler Autofahrer im Einsatz ist. In der 50. Folge des BVL.digital-Podcast spricht unser Host Boris Felgendreher daher mit Sebastian Heise, dem Gründer und COO von Graphmasters.

Der Matchmaker im Technologieradar bietet einen ersten Überblick über die auf dem deutschen Markt verfügbaren Transportmanagementsysteme.

Graphdatenbanken

Spezielle Graphdatenbanken ermöglichen somit die schnelle Auswertung von mathematischen Problemen, die als digitaler Zwilling einer realen Lieferkette mit Graphen und Knoten abgebildet werden können. Eine Studie sagt voraus, dass das jährliche Marktvolumen für Graphdatenbanken von 584 Millionen US-Dollar im Jahr 2019 bis 2024 auf 2,522 Milliarden US-Dollar steigen soll.

Gartner predicts that by 2025, graph technologies will be used in 80% of data and analytics innovations, up from 10% in 2021, facilitating rapid decision making across the organization.

https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-03-16-gartner-identifies-top-10-data-and-analytics-technologies-trends-for-2021

TigerGraph ist nach eigenen Angaben die schnellste skalierbare Graphdatenbank für Unternehmen. Jaguar Land Rover (JLR) verwendet Graph Analytics von TigerGraph beispielsweise, um schnell und optimal auf Störungen in der Lieferkette zu reagieren. Am 15. Juli 2021 präsentierte daher Bruno Šimić, Senior Solutions Engineer EMEA bei TigerGraph, in unserem Webinar „Digital Twin der Supply Chain: Graph Analytics mit Machine Learning und AI als entscheidende Technologie bei Jaguar Land Rover“ die Vorteile seiner Graphdatenbank für die Lieferkettenanalyse.

Bruno Šimić nannte im Webinar drei Vorteile von TigerGraph:

  1. Die Daten liegen auf verschiedenen Servern verteilt und können somit als beliebig skalierbare „Distributed Graph Database“ für die Analyse zusammengeführt werden.
  2. Tiefe Mustererkennung über mehrere Stufen hinweg („Deep-Link Pattern Discovery“) erweitert die Möglichkeit des Maschinellen Lernens („Amplified Machine Learning“)
  3. Graph Analytics nutzt eine eigene Abfragesprache (GSQL).

Graph Analytics wird beispielsweise eingesetzt, um Betrüger zu ermitteln, die besonders oft einen Versicherungsschaden melden.

Graphdatenbanken in der Automobilindustrie

Ein modernes Auto besteht aus bis zu 10.000 Einzelteilen. Die Automobilindustrie arbeitet deshalb mit Stücklisten, um die Lieferung der Einzelteile zu koordinieren. Das Fehlen einzelner Vorprodukte führt jedoch dazu, dass keine neuen Autos mehr ausgeliefert werden können. Ein Zulieferer musste 400 Millionen Euro Vertragsstrafe für Lieferverzögerungen aufgrund falscher Prognosen zahlen. Die Graphdatenbank „Graph Analytics“ von TigerGraph ermittelt diejenigen Einzelteile und deren Zulieferer, deren Fehlen vermutlich den größten Schaden anrichtet – sei es aufgrund hoher Rüstkosten oder aufgrund langer Transportwege.

Graphen weisen uns den Weg – sie zeigen uns überdies, welcher Teil der Transportkette am verwundbarsten ist.

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