Künstliche Intelligenz in der Intralogistik
Analysieren, reagieren, optimieren
Haben Sie sich schon mal mit ChatGPT unterhalten? Weil Sie eine Frage hatten oder Unterstützung bei der Formulierung eines Textes benötigten? Oder weil Sie einfach ausprobieren wollten, was sich dahinter verbirgt und wie die App funktioniert? Der Chatbot ist eine der bekanntesten künstlichen Intelligenzen (KI) – aber eben nur eine unter vielen. Für zahlreiche Anwendungen gibt es inzwischen smarte Helfer im Netz.
Auch in der Intralogistik arbeiten KIs daran, die steigenden Anforderungen an Effizienz und Flexibilität zu erfüllen. Grundlage dafür ist die Vernetzung von Menschen, Lagern und Transportsystemen. Die KI bietet enorme Potenziale, die von der Datenauswertung über optimierte Lagerprozesse bis hin zur Energieeffizienz reichen.
Trends erkennen
Große Mengen an Daten zu analysieren und daraus nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, ist eine Stärke der künstlichen Intelligenz. In der Intralogistik sagt sie Bedarfe vorher, untersucht das Verbraucherverhalten und erkennt Tendenzen. Durch die Auswertung von historischen Verkaufsdaten und aktuellen Markttrends kann KI beispielsweise prognostizieren, welche Produkte in Zukunft verstärkt nachgefragt werden. Das ermöglicht Unternehmen, ihre Lagerbestände effizienter zu verwalten und Engpässe oder Überbestände zu vermeiden.
Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich von künstlicher Intelligenz in der Intralogistik ist die Optimierung der Lagerprozesse. Mithilfe von Algorithmen lernt die KI aus den Daten und erkennt Muster. Sie berechnet die besten Lagerplätze für Artikel, um den Zugriff zu beschleunigen und Wege zu minimieren. Mitarbeitende können schneller kommissionieren, Unternehmen reduzieren Durchlaufzeiten. Durch die Analyse von Bewegungsdaten innerhalb des Lagers ermittelt die KI die optimalen Routen für Beschäftigte und fahrerlose Transportsysteme.
Kontinuierliche Anpassung
Kombinieren Betreiber KI-gestützte Kamerasysteme mit Robotern, kommissionieren sie vollautomatisch. Diese Anlagen erkennen Produkte, greifen sie und legen sie an dem vorgesehenen Platz ab. Maschinelles Lernen verbessert diese Prozesse kontinuierlich und erlaubt Robotern, auch mit neuen, unbekannten Artikeln umzugehen. Dabei arbeiten KI-gesteuerte Systeme präzise und verringern so die Fehlerrate erheblich.
Ein Warehouse Management System (WMS) wie viadat, das KI nutzt, überwacht und steuert sämtliche Lagerprozesse in Echtzeit. Es verwaltet Lagerbestände, managt Ein- und Auslagerungen sowie Kommissionierung und Versand. Durch den Einsatz von KI kann das WMS auch selbstständig Entscheidungen treffen und auf unvorhergesehene Ereignisse schneller reagieren.
Alles im Griff
In Verbindung mit dem Visualisierungstool viavision haben Anwender das Lager immer im Blick. Die Software deckt Engpässe auf und sorgt zudem durch eine clevere Analyse dafür, dass Stillstände erst gar nicht entstehen. Im Fall einer Störung identifiziert und lokalisiert die smarte Lösung das Problem. Per Push-Nachricht informiert sie Leitstand und Service-Team, nennt ihnen Ort sowie Ursache und zeigt Lösungen auf. Daneben beobachtet und visualisiert viavision die Auslastung des Lagers und alle Warenbewegungen in Echtzeit.
Energieeffizienz und Nachhaltigkeit
Unternehmen wollen ihren Energieverbrauch und ihre CO2-Emissionen reduzieren. Rekuperationssysteme machen schon heute beim Bremsen entstehende Energie für andere Achsen im Gerät verfügbar. Ein KI-basierter Energiebroker übernimmt die komplexe Aufgabe, diese Leistung dort einzusetzen, wo Bedarf besteht – also nicht nur innerhalb einer Maschine, sondern in der kompletten Anlage. Die Voraussetzung dafür: Alle Systeme sind über ein Gleichstromnetz verbunden und digital vernetzt. Der Energiebroker analysiert und optimiert auf Basis von Algorithmen den Bedarf eines Lagers – ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Zudem können KI-Systeme den besten Zeitpunkt für den Stromeinkauf bestimmen, um Kosten zu sparen.
Herausforderungen meistern
Die künstliche Intelligenz hilft Unternehmen dabei, mit weniger Menschen mehr Output zu generieren und Personal an anderen Stellen effizienter einzusetzen. Niederschwellige Lösungen sorgen für eine hohe Akzeptanz bei den Beschäftigten. Dazu gehört zum Beispiel, dass sie in natürlicher Sprache mit der KI kommunizieren können – so wie beim Chatbot ChatGPT, der Wissen, Kreativität und Anpassungsfähigkeit kombiniert, um verständliche, hilfreiche Informationen zu liefern.
