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Umfrage Informationstechnologie 27 www.Dhf-magazin.com Der Einsatz künstlicher Intelligenz ist in der Intralogistik keine Revolution, sondern eine Evolution bestehender technischer Lösungen, und der Begriff an sich wird heutzutage in vielen Zusammenhängen verwendet. Im engeren Sinne spricht man von KI, wenn eine Maschine menschenähnliche Entscheidungen in einem mehrdeutigen Kontext treffen kann. Im weiteren Sinne versteht man drunter aber auch simuliertes „intelligentes“ Verhalten, bei der Entscheidungen durch angepasste, hochoptimierte Algorithmen getroffen werden. Das Jungheinrich-WMS arbeitet seit jeher mit intelligenten, ausgeklügelten Algorithmen, um so innerbetriebliche Prozesse im Lager zu optimieren und eine effiziente Steuerung des Materialflusses zu gewährleisten. Die Algorithmen decken dabei ein breites Spektrum an existierenden, in der Praxis vielfach benötigten Anwendungsfällen ab – von der Optimierung in der Kommissionierung über die effiziente Steuerung automatisierter Lagersysteme bis hin zur intelligenten Steuerung des Ressourceneinsatzes im Lager. Die nächste Evolutionsstufe im Bereich der Warehouse Management Systeme wird nun die Anwendung von KI im engeren Sinne sein, das heißt, das Treffen von intelligenten Entscheidungen in Situationen mit mehrdeutigem Kontext. Beispiele hierfür sind die Umplanung der Kommissionierung, weil sich die Abholung der Ware aufgrund der aktuellen Verkehrssituation verzögert, oder auch die dynamische Allokation von Lagerplätzen aufgrund des vorhergesagten Bestellverhaltens der Kunden. Diese Ansätze stehen am Beginn und die größte Herausforderung bei ihrer Anwendung ist die Verfügbarkeit von entsprechenden Daten in der erforderlichen Qualität und Menge. Blicken wir in die damit vorgezeichnete Zukunft, werden KI-Anwendungen die Lagersteuerung und Optimierung im Regelfall vollständig autonom durchführen können. Das Lagerpersonal wird dann nur noch in Sondersituationen, in denen keine maschinelle Entscheidung möglich ist, steuernd in den Betrieb eingreifen müssen. u www.jungheinrich.de Künstliche Intelligenz hat gerade erst in der Intralogistik Fuß gefasst. Die meisten Anwendungen, die wir heute, außerhalb der Logistik, kennen, bewegen lediglich Daten und keine Waren. So nutzen zum Beispiel Banken das Rating der Kreditwürdigkeit von Personen aufgrund verschiedener Lebensaspekte als eine Art von Forecasting. Online-Händler schlagen Ihnen gerne vor, was andere schon gekauft haben oder zu den bereits vorhandenen Produkten im Warenkorb passt. In der Logistik gibt es Anwendungen, in denen Forecasting schon heute genutzt wird. In modernen WMS, wie KlinkWARE, liegen schon viele Daten vor. Einige Anwendungen helfen, Wareneingangs oder Auftragsvolumina vorherzusagen, um so unter anderem die Personalplanung zu unterstützen. Die Automatisierungstechnik nutzt Forecasting, um Peaks oder Wellen zu glätten, da der Durchsatz limitiert ist. Durch die gezielte Nutzung häufiger Schwachlastzeiten oder Batches kann schlauer geplant werden. Slotting zeigt auf, welche Produkte nahe beieinander gelagert werden sollten. Gleiche Schuhe verschiedener Größen? Schuhe und Socken? Schuhe bestimmter Farben mit der passenden Schuhcreme? KI ermöglicht es, Wahrscheinlichkeiten für zusammenpassende Warengruppen zu ermitteln und Cluster zu bilden. Dies steigert die Effizienz und reduziert Fahr- oder Laufwege. KI schont damit Ressourcen und unterstützt den Menschen. In der Robotik hilft künstliche Intelligenz, Produkte zu erkennen, sie zu greifen und abzulegen. Dabei muss die KI immer weniger trainiert werden, um neue Produkte handhaben oder mit dem Menschen kooperieren zu können. Der Transport wird durch KI revolutioniert, da Fahrzeuge sich selbst Wege suchen und optimieren sowie sich miteinander abstimmen. Bei Klinkhammer erwarten wir die größten Fortschritte durch KI in der Handhabung und dem Transport, um den Menschen zu entlasten und die Effizienz zu steigern. Aber auch für manuelle Systeme wird sichtbar, dass im Zuge einer erweiterten Realität (Augmented Reality) nicht mehr nur Texte oder Bilder eingeblendet werden. In Abhängigkeit von Ort, Zeit und Fähigkeit wird eine geeignete Aufgabe zugeteilt und dynamisch durch Hinweise und Vorschläge unterstützt. u www.klinkhammer.com Im Zuge der Digitalisierung, die exponentiell Daten erzeugt, schreitet die Entwicklung von Software und Algorithmen schnell voran. Diese Entwicklung ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz Dr. Martin Weiglhofer Head of Warehouse Management Systems, Jungheinrich Frank Bennemann Softwareentwicklung, Klinkhammer Intralogisics Markus Posch Product Manager, Knapp Foto: Jungheinrich


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