Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre intralogistischen Prozesse effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Der Einsatz innovativer Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und moderner Automatisierung kann dabei sowohl die Effizienz des Logistiksystems als auch dessen Nachhaltigkeit erheblich verbessern. Zahlreiche konkrete Anwendungsfälle in der Intralogistik, auf die dieser Beitrag im Folgenden näher eingeht, illustrieren diesen Trend.
Dynamische Optimierung von Versorgungsprozessen durch Machine Learning
Bei der Materialversorgung der Produktion, z.B. durch Routenzüge, stellt sich zumeist die Frage nach den optimalen Zeitpunkten zum Start der Kommissionierung und der internen Bereitstelltransporte. Hierbei greifen Unternehmen häufig auf starre Fahrpläne zurück, um das System zu stabilisieren. Diese klassische Vorgehensweise ist jedoch ineffizient durch erhöhte Bestände und unflexibel bei Anpassungsbedarfen. Gleichzeitig ist sie nicht nachhaltig, da zu viele interne Transporte durchgeführt werden. Erprobte Machine Learning (ML)-Algorithmen können den Weg zu einer auslastungsorientierten Transport- und Kommissioniersteuerung ebnen. Mehrere Implementierungen zeigen, dass flexible, bedarfsorientierte Fahrpläne und eine kontinuierliche Parameteroptimierung in der Kommissionierung die Transportauslastung um bis zu 20 Prozent erhöhen können. Darüber hinaus lässt sich der Ressourcenbedarf in der Kommissionierung so um bis zu 15 Prozent senken und die pünktliche Auslieferung auf über 99 Prozent verbessern. Diese Optimierungen korrelieren zudem direkt positiv mit der ökologischen Nachhaltigkeit des intralogistischen Systems. Das MOVEsystem von IEF-Werner transportiert Bauteile und Produkte zuverlässig, modular und kosteneffizient – ob auf Werkstückträgern, direkt auf Riemen oder in Paletten. Anwender profitieren von maximaler Flexibilität. ‣ weiterlesen
MOVEsystem bewegt mehr:
Automatisierung komplexer Transporte und Kosteneinsparungen durch autonome mobile Roboter (AMR)
Die Digitalisierung und Automatisierung des Lagers wird seit vielen Jahren vorangetrieben. Fahrerlose Transportsysteme (FTS) bzw. ‚Autonomous guided vehicles‘ (AGV) sind hierbei schon lange State-of-the-Art. Die nächste Generation von FTS, ‚Autonomous mobile robots‘ (AMR), sind durch verbesserte Sensorik, wie z.B. Laser oder Lidar und KI-basierte Navigationssoftware deutlich einfacher auch in komplexen, dynamischen Logistik- und Produktionsumgebungen integrierbar. Sie benötigen weniger Infrastruktur und können ohne großen Aufwand auf Veränderungen im Layout angepasst werden. Die Investition in AMR ist typischerweise 50 bis 100 Prozent höher als in klassische FTS. Viele Folgekosten durch Veränderungen im Logistiksystem können jedoch vermieden werden. Hinzu kommt, dass durch AMR erstmals auch komplexe interne Transporte automatisiert werden können, was die Logistikkosten des Gesamtsystems um bis zu 10 Prozent reduzieren kann. Durch intelligentes Routing und effiziente Antriebe zahlen moderne AMR zudem auf die ökologische Nachhaltigkeit des Systems ein.
Steigerung der Prozesstransparenz und Effizienz durch IoT-Lösungen
Den Begriff ‚Internet of Things‘ (IoT) gibt es schon seit den späten 1990er Jahren. Die Anwendbarkeit und Relevanz von Technologien in diesem Kontext nimmt jedoch seit ca. fünf Jahren signifikant zu. Auch die Lagerlogistik kann von plattformbasierter IoT profitieren. Die Anwendungsfälle der Technologie, welche in erster Linie Datenerfassung und Echtzeitanalysen einschließt, sind vielfältig: Von der intelligenten Bestandsüberwachung durch IoT-fähige Regalsensoren über die Warenverfolgung durch RFID, Bluetooth oder GPS bis hin zur Überwachung temperaturgeführter Bereiche oder Reinräume. In fast allen Fällen geht es um die Erhöhung von Prozesstransparenz, welche wiederum durch KI-basierte Entscheidungsunterstützung zu einer erhöhten Prozesseffizienz und -nachhaltigkeit führt. Sehr fortgeschrittene Logistiksysteme sind auf Basis von IoT-Sensoren entlang der gesamten intralogistischen Kette durch digitale Zwillinge steuerbar und simulierbar. Dies führt an vielen Stellen des Systems zu Effizienzpotenzialen von 30 bis 50 Prozent gegenüber klassischen Logistiksystemen.
