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26 Umfrage Informationstechnologie vornehmen, Hindernisse erkennen und auf Gefahren reagieren können. Interessant wäre KI auch in Richtung Bilderkennung, etwa im Automatiklager. Nicht nur durch Messgeräte ermittelt, sondern die Software erkennt, dass Ware, die auf der Palette liegt, beschädigt ist. Dann könnte sie je nach Zustand selbstständig entscheiden, ob sie diese dem Menschen zur Reparatur oder in einen bestimmten Lagerbereich, etwa für B-Ware, weiterleitet. Weiterhin: Im Einsatz als Chat-Bots, die auf Anfragen des Users Hilfetexte und Anweisungen ausgeben können (Apple Siri, Amazon Echo, Google Duplex). u www.cim.de Nun, die Begrifflichkeit künstliche Intelligenz ist ja nicht erst seit Industrie 4.0 bzw. dem Internet of Things ein wichtiger Baustein eines Warehouse Management Systems. KI wird zudem nicht aus einer Quelle extrahiert. Vielmehr nutzt ein modernes Warehouse Management System unterschiedliche Wissensquellen – zugeschnitten   11.2018 auf die Bedürfnisse des jeweiligen Kunden und dessen Projekt. Im Grunde geht um nichts Geringeres als den technologischen Fortschritt in der Lagerverwaltung: um ein noch effizienteres Handling immer größerer Auftragsmengen, um die Optimierung der Warenströme innerhalb von Lager- bzw. Distributionszentren – also um den Lean-Gedanken in der Logistik. Ich bin der festen Überzeugung, dass sich der KI-Fokus auf nachvollziehbare Daten, kurz Smart Data, schärfen wird. Der Schlüssel liegt in der Konzentration auf die Qualität der Daten und deren Kontext. Wir setzen daher auf fundiertes Methodenwissen, geeignete Tools sowie auf System-Activitys, sogenannte „Events“. Letztere können an beliebiger Stelle zu jeder Zeit im WMS platziert werden und erzeugen Messdaten dort, wo sie auch tatsächlich entstehen – wir generieren damit direkt am Prozess wertvolles Wissen, ohne massenhaft Daten zu analysieren. Sprich, der Kunde kann dort Veränderungen forcieren, wo sie nötig sind. Die Intralogistik wird meines Erachtens in Zukunft auf wesentlich individuellere Warehouse Management Systeme mit spezifischen Data-Warehouse-Funktionen setzen. Gleichzeitig werden einzelne WMS-Funktionen via Smart Data intelligenter – etwa die Leitstandfunktionen. Der Kunde kann so selbst entscheiden, zu welchen Prozessen eine detailliertere Informationsdichte benötigt wird und diesen Verbund an Daten separat anfordern. u www.tup.com Jens Heinrich Chief Technology Officer, Ehrhardt + Partner Die Integration von künstlicher Intelligenz hebt die Logistik auf ein neues Level. Kognitive Systeme, die auf künstlicher Intelligenz basieren, sind in der Lage zu lernen. Sie erkennen Muster und leiten daraus Handlungsempfehlungen ab oder stoßen selbstständig Prozesse an. Durch die Vernetzung aller Teilnehmer und der eingesetzten Systeme entlang der Supply Chain stehen alle relevanten Daten der Lieferkette heute transparent zur Verfügung. Der Einsatz von KI ermöglicht eine smarte Nutzung dieser Daten und ist damit die Grundlage für deutliche Effizienz- und Qualitätssteigerungen. Unternehmen, die im Lager Softwaresysteme mit KI einsetzen, handeln künftig proaktiv. Das heißt, sie ergreifen Maßnahmen nicht erst nach Eintreten einer bestimmten Situation, sondern bereits im Vorfeld. Die Fähigkeit von kognitiven Systemen, Muster zu erkennen und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten, ermöglicht den Aufbau einer antizipierenden Logistik. Anhand von Wahrscheinlichkeitsberechnungen lässt sich beispielsweise prognostizieren, was Kunden in Zukunft bestellen. Waren können so proaktiv die logistische Wertschöpfungskette durchlaufen – effektiv sind sie damit schneller lieferbar. Die Ehrhardt + Partner-Gruppe (EPG) hat sich bereits frühzeitig mit den Möglichkeiten beschäftigt, die KI für die Logistik bietet. Aktuell integrieren wir unter anderem eine auf KI basierende Predictive-Analytics-Komponente in unser Tool für das Ressourcenmanagement. Damit sind Anwender in der Lage, relevante Daten für einen in der Zukunft liegenden Zeitpunkt präzise vorherzusagen. So lassen sich Personalkapazitäten vorausschauend planen, Kosten minimieren und der Liefergrad verbessern. Die Funktion steht exemplarisch für den Nutzen von KI in der Logistik: Sie weist bereits frühzeitig auf wahrscheinlich eintretende Ereignisse hin und unterstützt Lagermitarbeiter so proaktiv bei der Entscheidungsfindung. Zudem beschäftigt sich die EPG mit Visual Recognition, eine weitere Methode zur Erkennung von Mustern mithilfe von KI. Darüber lassen sich beliebige Bilder erfassen und analysieren. In der Logistik können mit dieser Methode zum Beispiel Bilder von Paketen im Warenausgang aufgenommen werden. Das System erkennt das Objekt und führt einen Abgleich durch, ob Unstimmigkeiten vorliegen, etwa eine falsche Paketgröße. Auch Farben, Aufschriften oder QR-Codes werden zuverlässig identifiziert. Im Ergebnis verbessert sich auf diese Weise die Prozessqualität. Visual Recognition kann in sämtlichen logistischen Prozessen eingesetzt werden, in denen die Erkennung von Mustern eine Rolle spielt. u www.epg.com Simon Thomas Geschäftsführer, Dr. Thomas + Partner Foto: CIM


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