Welche Stellschrauben bietet KI?
Im Warenfluss ist es etwa entscheidend, jederzeit den Standort seiner Güter nachverfolgen zu können. Barcode- oder RFID-basierte Systeme schaffen hier eine solide Grundlage. Unterstützt man solche Systeme mit KI-Funktionen, ermöglicht das eine verfeinerte Echtzeitortung – was wiederum eine höhere Genauigkeit in der Bestandsverwaltung bedeutet.
Neben den Standortdaten bieten zusätzliche Informationen einen umfangreicheren Einblick in die Warenströme, beispielsweise über die Temperatur an jedem Punkt in einer Kühlkette. KI-gestützte Echtzeitdaten und -analysen erleichtern und verbessern hier die kontinuierliche Überwachung, sodass Unternehmen schneller und präziser auf Veränderungen reagieren können.
Lieferverzögerungen, Störungen in der Produktion, Fehler im WMS: Unerwartete Änderungen im Warenfluss sind in der Logistik nahezu Alltag. KI hilft Unternehmen, sich schnell und dynamisch an die neue Situation anzupassen. Dies erleichtert sowohl die aktive als auch reaktive Planung, um Schwankungen effizienter auszugleichen.
Wo klemmt es noch?
Die Transparenz in der Lagerlogistik zu gewährleisten, bleibt sowohl auf systemischer als auch auf physischer Ebene eine der zentralen Herausforderungen. KI kann eine nahtlose Übersicht über den gesamten Warenbestand bieten, doch dafür gilt es, entsprechende Hürden zu überwinden. Häufig besteht kein lückenloses Tracking der Waren- und Transportflüsse, sodass weiße Flecken durch den Einsatz weiterer Sensorik zu schließen sind, etwa IoT- oder Vision-Systeme. Auf der anderen Seite bietet das die Chance, Prozesse auf den verschiedenen Ebenen weiter zu automatisieren. So ist es möglich, beispielsweise Fahr- und Laufwege sowie Lagerplatzzuordnungen anhand von Realdaten zu optimieren. Weitere Herausforderungen können die nahtlose Einbindung und Verbindung von manuellen und automatisierten bis hin zu autonomen Systemen umfassen, die sich bei fahrerlosen Transportsystemen (AGVs) oder neuerdings auch humanoiden Robotern zeigen. Unerlässlich ist derweil eine entsprechende Basisinfrastruktur, um die weitere Digitalisierung der Abläufe zu erleichtern oder zu ermöglichen. Dazu gehören beispielsweise zukunftsgerichtete Konnektivitätslösungen wie 5G-Campusnetze.
Eine grundsätzliche Herausforderung bei datengestützter Automatisierung ist es, eine angemessene Datenverfügbarkeit und -qualität sicherzustellen. Sind die zugrundeliegenden Daten von niedriger Qualität, sind auch die Auswertungen entsprechend unzufriedenstellend. Um ein geflügeltes Wort zu zitieren: „Crap in, crap out.“ Das gilt sowohl während des Trainings – denn ein schlecht trainiertes Modell wird nur selten sinnvolle Ergebnisse liefern – als auch für den Praxiseinsatz. Hier ist es wichtig, zusätzliche Datenquellen und Systeme anzubinden, um die benötigten Daten vollständig zu sammeln. Ein Beispiel: Möchte man in einer Fertigungsstraße ein Produkt zusammenbauen lassen, muss dem KI-System die passende Menge der jeweils benötigten Teile vorliegen. Um das zu gewährleisten, brauchen die KI-Algorithmen Schnittstellen sowohl zu den produktiven Verwaltungssystemen wie dem Warehouse-Management- und Lagerverwaltungssystem als auch zu den übergreifenden ERP- und Supply Chain-Managementsysteme. Im Sinne der Ende-zu-Ende-Optimierung kann und sollte die Integration dabei auch Zulieferer- und Kundenproduktionssysteme einschließen, um größtmögliche Transparenz und Flexibilität in den Abläufen zu erreichen. 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:
KI in Automatisierungsprozesse zu integrieren, erfordert eine sorgfältige Planung. Wie schon erwähnt, liegen hier sehr komplexe Prozesse und Zusammenhänge vor. Nur durch eine strukturierte Vorgehensweise lässt sich sicherstellen, dass die Systeme zuverlässig arbeiten und leicht skalierbar sind. Und dann sind zahlreiche Anwendungsfälle denkbar.
Mit KI: Lageroptimierung neu gedacht
Waren oder Paletten manuell auf Schäden zu überprüfen, ist umständlich und zeitraubend. Übernehmen dagegen fliegende Drohnen oder autonome Roboter die visuelle Inspektion im Warenlager, ausgestattet mit Kameras und gegebenenfalls entsprechenden Sensoren, setzt das bei den Mitarbeitenden Kapazitäten frei. KI-Systeme übernehmen hier einerseits die Steuerung der Drohnen oder Roboter und andererseits die automatisierte Qualitätskontrolle. Dadurch fallen Schäden oder Mängel frühzeitig auf und Unternehmen können entsprechend schneller auf potenzielle Probleme reagieren.
Große Warenlager ähneln mitunter einem Labyrinth. Die passenden Plätze für neue Lieferungen zu finden, erfordert daher vorausschauende Planung und einen klaren Überblick. Um den vorhandenen Lagerraum möglichst effizient zu nutzen, kann KI die Zuordnung durch dynamisches Slotting optimieren. Die Zuweisung basiert dabei auf der aktuellen Nachfrage sowie weiteren variablen Faktoren.
Auch die Kommissionierung kann von KI profitieren, indem automatisierte Systeme vorhandene Behälter und Frachträume optimal ausnutzen. Dabei berücksichtigen sie neben den räumlichen Dimensionen weitere Eigenschaften wie Gewicht, Sensibilität, zeitliche Fristen, Umgebungsparameter und Entpackreihenfolgen. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ermöglicht zusätzlich eine dynamische Routenplanung und Optimierung von Kommissionier- und Transportaufträgen auf Basis von Prozesssimulationen und direktem Abgleich mit Realdaten. Dies maximiert die Effizienz und minimiert gleichzeitig Ausfallzeiten in der Produktion. Weiteres Optimierungspotenzial besteht durch ein Zusammenspiel mit manuell gesteuerten oder autonom fahrenden Fahrzeugen, sodass diese nahtlos miteinander interagieren können, ohne dass unnötige Wartezeiten oder Engpässe entstehen.
Und schließlich können Unternehmen auch die Dokumentenverarbeitung im Warenlager mit KI-Unterstützung automatisieren. Dazu gehören sowohl verhältnismäßig einfache Anwendungen wie die Erfassung von Bar- und QR-Codes, als auch deutlich komplexere Fälle. Besonders anspruchsvoll ist etwa die kontextabhängige Identifikation von Transportgütern alleine anhand von Etiketten oder diversen Warenzettel-Formaten in digitaler oder sogar handschriftlicher Form. Hier kann KI Barrieren durch automatische Erfasssung, Interpretation, bei Bedarf Übersetzung und Abgleich mit den Standardformaten direkt beheben. Selbst fremdsprachige Dokumente und nicht-standardkonforme Elemente lassen sich so schnell und sicher in die automatisierten digitalisierten Abläufe einbinden. Das reduziert menschliche Fehler durch falsche Eingaben und verkürzt die Bearbeitungszeit erheblich.
Schritt für Schritt in die Zukunft
Zahlreiche Studien legen es immer wieder nahe: Unternehmen in Deutschland – insbesondere kleinere und mittelständische – zögern, digitale Technologien zu implementieren. Zu den viel gehörten Gründen gehören unter anderem eine generelle Skepsis gegenüber Neuem, fehlendes Wissen, mangelnde Kapazitäten und geringe Budgets. Dabei können KI-Lösungen gerade gegen die letzten beiden Aspekte helfen, indem sie die Effizienz steigern, Kosten senken und die Transparenz der Prozesse erhöhen. Mit geeigneten KPIs können Unternehmen auch die konkreten Effekte einer KI-Lösung messen.
Insgesamt überwiegen die Vorteile der KI-Integration die möglichen Herausforderungen – insbesondere bei sorgfältiger Planung und durchdachter Herangehensweise. Unternehmen sollten also im Vorfeld prüfen, für welchen Anwendungsfall sie eine erste Testphase mit KI durchführen möchten und welche Voraussetzungen das erfordert. Anschließend können sie die Nutzung entsprechend ausweiten.
Die schrittweise Implementierung von KI-Technologien, begleitet von einer gezielten Schulung der Mitarbeitenden, fördert sowohl die Lerneffekte als auch die Akzeptanz. Gleichzeitig unterstützt sie die gezielte Investition in die Verfügbarkeit und Qualität der Daten an den richtigen Stellen. Und dann klappt’s auch mit den Skeptikern.
