Zusammenfassung
Erfahren Sie, wie Tokic, ein führender Anbieter im kroatischen Automobil-Nachmarkt, seine Geschäftsabläufe mit KI und datengetriebenen Strategien transformiert. In diesem exklusiven Interview aus Athen enthüllt CTO Josip Kelava, wie Tokic die Expertise von Lokad nutzt, um komplexe Supply Chain Herausforderungen zu bewältigen und kritische Prozesse zu automatisieren. Durch die Priorisierung von sauberen, strukturierten Daten und die Integration eines neuen ERP Systems ebnet Tokic den Weg für Innovationen der nächsten Generation, einschließlich vorausschauender Wartung und nahtloser Entscheidungsfindung. Mit Lokad als vertrauenswürdigem Partner hält Tokic nicht nur mit den Branchentrends Schritt, sondern setzt auch den Standard für die Zukunft des unabhängigen Nachmarkts.
Vollständiges Transkript
Fabian Hoehner: Herzlich willkommen zu einer besonderen Folge von Lokad TV. Ich bin hier mit Josip Kelava und wie Sie sehen können, sind wir an einem sehr besonderen Ort. Wir stehen tatsächlich in Athen. Josip, erzählen Sie uns ein wenig über sich selbst und warum wir heute in Athen sind.
Josip Kelava: Vielen Dank, dass Sie mich eingeladen haben, Fabian. Ich bin Josip Kelava, der CTO der Tokic-Gruppe, und wir sind tatsächlich Autoersatzteilhändler, die Marktführer in unserer Branche mit Einzelhandelsgeschäften in ganz Slowenien und Kroatien sind. Heute sind wir hier in Athen auf der ATR-Digitalkonferenz, die sich tatsächlich mit dem aktuellen Thema KI beschäftigt. Wie wir wissen, ist es ein Schlagwort, aber es bezieht sich auf KI im unabhängigen Nachmarkt. Das ist der Markt, in dem Tokic tätig ist. Heute geht es eigentlich mehr um die Nachhaltigkeit unseres Marktes. Der unabhängige Nachmarkt beginnt, wenn hauptsächlich Autos und Fahrzeuge das Ende ihrer Garantiezeit erreichen, sagen wir mal so, und dann kommen diese Fahrzeuge auf den Nachmarkt. Es ist also ein Kampf zwischen OE und dem unabhängigen Nachmarkt. Ich meine, es wird als Kampf bezeichnet, aber ja, es ist ein Machtspiel. Sie haben die Daten, wir wollen, dass die Daten funktionieren, und jetzt müssen wir auf die Ebene der EU-Kommissionen gehen, um dafür zu kämpfen. Es ist ein großer Markt, den wir nicht verlieren können, und das ist die Schlüsselrolle der ATR.
Fabian Hoehner: Okay, vielen Dank. Dann lassen Sie uns ein wenig in Ihr Thema einsteigen, während wir auf dieser Konferenz sind. Sie haben gestern tatsächlich einen Vortrag gehalten, bei dem es um das große Thema künstliche Intelligenz ging. Offensichtlich ist es ein wichtiges Thema, aber vielleicht können Sie uns ein wenig darüber erzählen, was Ihre Meinung dazu ist und auch in Bezug auf die Tokic-Gruppe, welche Erfahrungen Sie gemacht haben und was Sie denken?
Josip Kelava: Ja, gestern war der KI-Tag, würde ich sagen, für den unabhängigen Nachmarkt. Es wurden starke Botschaften von der Bühne gesendet: KI ist gekommen, um zu bleiben. Wir haben KI kurzfristig überschätzt, aber langfristig unterschätzt. Ich bin auf jeden Fall froh, dass einige Lieferanten begonnen haben, sie zu nutzen, weil sie sehr nah an den neuen Dingen dran waren. Sie dachten, es sei wie Telematik. Jeder hat viel Geld, Energie und Zeit in Telematik investiert, und wir sind gescheitert. Telematik ist eigentlich die Daten von Autos, die sie an die Cloud senden, egal welcher Dienstleister, und wir können damit herumspielen, Fernwartung, Vorhersagen machen, vielleicht Wartung durchführen, um die Daten, sagen wir mal, online zu haben. Wir haben viel Zeit und Mühe investiert und haben keine Ergebnisse. Aber die Botschaft hier ist, KI ist nicht so. KI ist eher wie das Internet, eher wie Mobiltelefone. Es ist eine dieser disruptiven Technologien, und sie ist so weitreichend, dass man sie auf vielen verschiedenen Ebenen nutzen kann.
Fabian Hoehner: Was sind also einige Beispiele, die wir gesehen haben, die wir sehen?
Josip Kelava: Meistens habe ich gesehen, dass sie es bei Übersetzungen, Video-Tutorials und Wissensdatenbanken verwenden. Das ist bei vielen Lieferanten sehr verbreitet. Wir haben den Fall Tokic gesehen mit autonomen Kraftfahrern, der gescheitert ist. Das war der erste, sogar Jahre vor den GPTs und LLMs. Dann haben wir intern ein Team für digitale Transformation, das tatsächlich RPA, Robotic Process Automation, entwickelt hat. Das ist keine KI, das ist nur ein Skript, aber es war so nah an KI dran. Dann haben wir diesen kognitiven Teil in den Roboter integriert, also RPA und KI sind sehr nah beieinander und arbeiten sehr gut zusammen. Wir haben unsere interne KI entwickelt, aber dann haben wir gesagt: “Okay, diese Technologie funktioniert, wir haben großen Erfolg, gute Ergebnisse, gehen wir weiter.” Dann sind wir zum spezifischen Teil unseres Geschäfts, der Supply Chain, übergegangen, und so sind wir schließlich zu Lokad gekommen.
Fabian Hoehner: Ja, aber vielleicht bevor wir dorthin gehen, fasse ich das kurz zusammen. Was ich gesehen habe, ist im Grunde, dass wir jetzt eine große Anpassung von LLMs, also großen Sprachmodellen, sehen. Wofür werden sie verwendet? Bilderkennung, Texterkennung, all das. Es war sehr interessant, Anwendungsfälle für die automatische Identifizierung von Teilen, die Analyse von Bildern von Reparaturaufgaben zu sehen, richtig?
Josip Kelava: Ja, Objekterkennung. Danke, dass du darauf zurückkommst. Objekterkennung innerhalb der anderen Lösung ist tatsächlich ein sehr guter Anwendungsfall. Wenn man viele Teile sieht, die man nicht benennen kann, man nicht weiß, wie man die Form beschreiben soll, welches Stichwort man zur Suche eingeben soll. Mit dem Übersetzungs-LLM ist die Objekterkennung ein Top-Anwendungsfall. Am Ende denke ich, wir sehen, dass es da ist. Es ist nicht etwas für die Zukunft, es ist bereits implementiert.
Fabian Hoehner: Ja, und nun gut, dann gehen wir tatsächlich zu dem, was wir gemacht haben, und hier sehen wir wahrscheinlich den Unterschied zwischen, ich möchte sagen, eher einfachen Text- und Bildinterpretationen und der Supply Chain. Wir sprechen von komplexen Problemen, also Problemen, die wir lösen, Einkaufszuweisung, haben viele, viele, viele Schichten. Es ist nicht ein strukturiertes Problem, sondern hat viele Implikationen. Kannst du uns ein wenig aus deiner Perspektive erzählen? Ich meine, wir arbeiten jetzt seit zwei Jahren zusammen, und nun, zu diesem Projekt, was hat es vorangetrieben und wie fühlst du dich dabei?
Josip Kelava: Ja, das ist ein wirklich spezifisches Thema, weil es viele Schichten hat und man sie einzeln angehen muss. Es war nicht einfach zu implementieren, es war nicht einfach zuvor zu arbeiten, aber wir haben viele Ressourcen investiert, um all diese Teile zu bewältigen, Bestellung, Lagerauffüllung, Hofmanagement, um alles vom Auftragsrückstand, Rechnungsstellung, Bruttohof zu haben. Also es wurden viele Ressourcen aufgewendet, um diesen Prozess straff zu gestalten.
Fabian Hoehner: Und wenn du von Ressourcen sprichst, gehe ich davon aus, dass du damit nur Menschen, menschliche Ressourcen, meinst?
Josip Kelava: Ja, und Zeit. Zeit ist Geld. Es war definitiv ein internes Projekt. Wir hatten bereits einige Fachkenntnisse, dann hatten wir das in der Analytik, wir sind zum Lagerbestand gewechselt, wir hatten einige Software, die uns vor der Implementierung von Lokad am Leben gehalten hat. Du kennst die Geschichte, aber es war wirklich schwierig, das alles auf einfache Weise abzudecken, weil es nicht einfach ist, wie ich zuvor erwähnt habe. Ich kann über die Ergebnisse sprechen, ich kann über die Kontrollpunkte sprechen, aber ich bin wirklich froh, dass wir es auf eine Art Lösung eingegrenzt haben, eine bewährte Lösung, die funktioniert, und es gibt nicht mehr so viele Kopfschmerzen wie zuvor. Also danke dafür.
Fabian Hoehner: Das ist eine schöne Zusammenfassung, um Kopfschmerzen loszuwerden und um Anwendung. Wir haben viele Diskussionen darüber geführt, was KI ist, und aus unserer Sicht beziehen sich die meisten Menschen, ohne ins Detail zu gehen, auf die LLM, die großen Sprachmodelle, die aufkommen. Aber was wir sehen, ist, dass es offensichtlich um hochdimensionale Statistik geht, und wir haben viele dieser Ansätze verwendet. Die Frage ist wirklich, was ist das Ziel? Was wir sehen, ist, dass es bei dieser Idee von KI darum geht, Prozesse zu automatisieren, das Leben der Menschen einfacher zu machen, schneller zu sein und Excel in der Supply Chain loszuwerden.
Josip Kelava: Genau.
Fabian Hoehner: Und nun vielleicht ein Aspekt, der das unterstreicht, wäre der Aspekt der Daten. Lass uns kurz darüber sprechen, welche Themen in den letzten Jahren für dich wichtig waren und wie die Zukunft aussieht.
Josip Kelava: Daten sind entscheidend in unserer Zeit. Jeder sagt, dass Daten das neue Gold sind, und ich denke wirklich, dass es so ist. Um mit RPA zu arbeiten, müssen wir Datenhygiene haben, also müssen wir sie strukturieren. Die Leute haben nicht verstanden, dass wir so viel Zeit damit verbringen, einige strukturierte Daten zu haben, an denen wir arbeiten können. Gott sei Dank haben wir ein Business Intelligence-Team, sie verstehen das, sie arbeiten mit uns zusammen. Wir verbringen viel Zeit mit der Datenbereinigung, weil jeder über Ein- und Ausgabenergebnisse Bescheid weiß. Wenn wir über Müll rein, Müll raus sprechen, wenn wir über die Daten sprechen, ist es sehr gut, dass die Führungskräfte erkannt haben, dass wir mehr Zeit für die Daten aufwenden müssen. Wir haben ein Team für das Management der Stammdaten eingeführt, weil es ein Wettbewerbsvorteil ist. Wenn du gut strukturierte Daten hast und deine Systeme mit klaren und gut strukturierten Daten kommunizieren, bist du im Vergleich zu den anderen Marktteilnehmern, die das nicht tun, wettbewerbsfähiger. Es ist also tatsächlich eine Änderung der Denkweise in Bezug auf die Datenstrukturen. Es folgt einem Projekt, in dem wir uns gerade befinden, und wir implementieren das neue Datenlager parallel zum ERP in der Tokic-Gruppe. In ein oder zwei Jahren werden wir also, wenn wir herauszoomen, ein neues ERP, ein neues Datenlager haben, und es sollte perfekt funktionieren, wenn das Team für das Management der Stammdaten die Struktur und die sauberen Daten abdeckt.
Fabian Hoehner: Und ich erinnere mich daran, dass ein Teil unseres Inventarprojekts auch eine lange Phase der Dateninterpretation war, weil Daten nur Daten sind. Es geht nicht darum, was sie sind, sondern um die richtige Interpretation. Wir werden mit Elliot darüber sprechen, der die Implementierung geleitet hat, weiß ich.
Josip Kelava: Ja.
Fabian Hoehner: Um das Ganze abzuschließen, wie sieht die Zukunft aus? Was sind die großen Projekte für 2025, 2030? Wo siehst du dich und Tokic aus deiner Sicht als CTO?
Josip Kelava: Auf jeden Fall konzentrieren wir uns jetzt auf das neue ERP-System, an dem wir gerade arbeiten. Es ist ein großes, zentrales System, und wir müssen die Prozesse mit dem anderen Unternehmen abstimmen. Wir haben das slowenische Unternehmen Bartog vor vier Jahren übernommen. Es geht nicht nur um Tokic. Wir haben ein slowenisches Unternehmen, Bartog Tire Specialists, und wir geben unser Wissen und Know-how für Autoteile weiter und nehmen ihr Wissen und Know-how für Reifen an. Es ist kompatibel. Sie haben ein anderes System, sie haben andere Prozesse, und wir müssen es anpassen, um auf das gleiche ERP-System umzusteigen.
Fabian Hoehner: Ja, nicht nur das ERP-System, sondern auch das Inventar.
Josip Kelava: Genau. Es gibt ein Lagerverwaltungssystem, es gibt viele periphere Software und Dienstleistungen wie auch Ihre, die mit unserem ERP-System und unseren Prozessen in Tokic und jetzt in Bartog arbeiten. Wenn Sie sich vorstellen können, wie viele davon vorhanden sind, dann ist das ein Kampf, den wir jetzt für das neue ERP-System führen, um die Prozesse in den beiden Ländern, in all diesen 130 Geschäften in den Ländern, abzustimmen. Wie ich bereits erwähnt habe, ist das Data Warehouse bereits im Einsatz, aber Sie haben mich nach der Zukunft gefragt, und das ist definitiv ein Bereich, in den ich gehen möchte. Deshalb tun wir all diese Dinge, damit wir mit den Daten spielen können, mit gut strukturierten Daten, mit dem Data Warehouse und dem guten ERP-System. Wir möchten, dass KI wirklich zum Einsatz kommt, wenn Sie all das sortiert haben. Sie haben saubere Daten, Sie haben alle möglichen Systeme. Wir können mit vorausschauender Wartung spielen, wir können eine bessere Supply Chain haben, wir können bessere Berichte erstellen, wir können Entscheidungen viel einfacher treffen. Es steckt eine ganze Wissenschaft hinter den Daten. Wir wollen dorthin gehen. Wir wissen, dass es da ist, wir kennen die Details nicht, aber wir sind ziemlich sicher, dass wir die Infrastruktur haben müssen, um tiefer einzutauchen.
Fabian Hoehner: Nun, wir freuen uns, Sie auf dieser Reise zu begleiten. Von meiner Seite aus, Josip, danke für dein Vertrauen, danke für deine Zeit heute.
Josip Kelava: Danke, dass Sie mich eingeladen haben. Es war mir ein Vergnügen. Als CTO möchte ich mich für Ihre Bemühungen und Ihren Beitrag bedanken, während wir zusammen gearbeitet haben. Und auch hier in Athen haben Sie bei mir und den anderen einen bleibenden Eindruck hinterlassen. Danke dafür.
