LogiMAT 2018 Halle 8 | Stand B64
Potenziale von Machine Learning für die Intralogistik

Welche Potenziale bieten selbstlernende Systeme? Antworten auf diese Frage verspricht die Sievers-Group. Das IT-Haus stellt das Thema Machine Learning in den Fokus seines Auftritts auf der LogiMAT und zeigt Anwendungsmöglichkeiten für die Intralogistik, insbesondere im Bereich Lagerverwaltung.

 

Ein Beispiel ist die Verknüpfung des Microsoft Azure Machine Learning Studio mit Lagerverwaltungssystemen (LVS) oder ERP-Systemen. Anwender erhalten ein Analyseinstrument, mit dem sich aus Massendaten neues Wissen zur Optimierung von Material- und Informationsflüssen generieren lassen soll. Einen weiteren Schwerpunkt bildet das Thema CRM (Customer Relationship Management), das vor dem Hintergrund der neuen Datenschutzrichtlinie EU-DSGVO, die am 25. Mai 2018 in Kraft tritt, besondere Relevanz erhält.

Um vorhandene Informationen noch besser nutzen zu können, empfiehlt Sievers unter anderem die Microsoft-Azure-Anwendung Machine Learning Studio. Das IT-Architekturhaus verknüpft dabei die Cloud-Lösung mit dem LVS oder ERP-System eines Unternehmens. Die Machine-Learning-Anwendung wird anschließend auf der Basis von vorliegenden Daten trainiert. Ein erlerntes Muster soll dann mit den in Echtzeit erzeugten Daten des LVS genutzt werden können, um zukunftsorientiert bestmögliche Entscheidungen zu treffen. Wie das Unternehmen mitteilt, sei dies ein wesentlicher Unterschied zu herkömmlichen Business-Intelligence-Ansätzen, bei denen eine Situation nur rückwirkend analysiert werde. Einsatzgebiete für Machine Learning, die die Sievers-Group auf der LogiMAT diskutiert, sind die Prozess- und Bestandsoptimierung sowie eine intelligente Personalplanung.

www.sievers-group.com


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