Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt die Imitation menschlich kognitiver Leistungen wie logisches Denken, Planen sowie das Treffen sinnvoller Entscheidungen durch Maschinen. KI bildet eine tragende Säule im Kontext von Industrie 4.0 und gewinnt auch in der Logistikbranche zunehmend an Bedeutung. So sehen laut einer Bitkom-Studie von 2023 etwa zwei Drittel der befragten Unternehmen in künstlicher Intelligenz die wichtigste Zukunftstechnologie. Erfahren Sie, weshalb künstliche Intelligenz aus Lager und Supply Chain in Zukunft nicht mehr wegzudenken sein wird.
Herausforderungen
Künstliche Intelligenz ist der wichtigste Entwicklungstrend im WMS-Markt. Das ergab eine Befragung im Rahmen des WMS-Marktreport 2022 des Fraunhofer IML. Schon heute erkennen zahlreiche Unternehmen den Vorteil, den das Implementieren künstlicher Intelligenz in ihren Arbeitsprozessen mit sich bringt.
Dynamische Algorithmen und große Datenmengen
Besonders gefragt ist hierbei das maschinelle Lernen (Machine Learning), eine Disziplin aus der KI, bei der den mithilfe von dynamischen Algorithmen und großen Datenmengen (Big Data) gearbeitet wird. Diese Algorithmen ermöglichen eine automatisierte Verarbeitung von Daten, was zu einem kontinuierlichen Lernprozess führt. Durch Machine Learning können verschiedene Datenströme miteinander verknüpft werden. Dadurch lassen sich Muster erkennen, die wiederum dazu dienen, zukünftige Arbeitsabläufe vorherzusagen und infolgedessen optimale Entscheidungen zu treffen. Mithilfe intelligent ausgewerteter Daten lassen sich Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen erzielen, da künftige Produktions- und Transportmengen genauer prognostiziert werden können.
Sehr kurze Lieferzeiten von Endkunden gewünscht
In Zeiten des E-Commerce kommt es für Logistiker insbesondere auf eines an: schnellstmöglichen Versand. Um den Anforderungen der Endkunden gerecht zu werden, die an sehr kurze Lieferzeiten gewöhnt sind, ist eine dynamische Intralogistik unerlässlich. Diese gestaltet im Idealfall Strategien, die internen Arbeitsabläufe optimieren und Wegzeiten innerhalb des Lagers deutlich verkürzen kann. Dabei kann KI entscheidend helfen.
KI zur Optimierung von Prozessen
Insbesondere in den Anwendungsbereichen Beschaffung & Einkauf, Produktion sowie Vertrieb & Distribution im Lagermanagement kann KI zur Optimierung von Prozessen beitragen. Darauf weist das Fraunhofer IML in einem 2021 veröffentlichten Whitepaper hin. Als konkrete Nutzungsbeispiele nennt das Institut beispielsweise Bewegungsanalyse und die Prognose von Transportankunftszeiten im Lager. Ein genauerer Blick auf die Lagerlogistik lohnt sich hier besonders, denn dieser Bereich bietet viele Ansatzpunkte für ein optimiertes Lagermanagement, das einen wichtigen Wettbewerbsvorteil schaffen kann. Doch für viele Unternehmen stellt sich der richtige Umgang mit den enorm großen Datenmengen als Herausforderung dar. Konkrete Ansätze zu finden, Potenziale zu erkennen oder automatisierte Prozesse aus den Ergebnissen zu erstellen, kann zunächst überfordern.
Rahmenbedinungen
Bei der Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Intralogistik gelten Prinzipien, die bei ihrer Implementierung beachtet werden sollten. Wer sich bei einem intelligenten Lagerhaus lediglich vollautomatisierte Arbeitsprozesse und Roboter vorstellt, der kratzt nur an der Oberfläche.
Intelligente Lagerhaltung beginnt mit einer strategischen Neuausrichtung der Prozesse in einem Unternehmen, bei der Datenquellen genutzt werden, um den Anforderungen des Produkts und des Endverbrauchers gerecht zu werden.
Anwendungsszenarien
Wie gelingt es Unternehmen, aus der Fülle von Datenmengen wertschöpfende Prozesse zu entwickeln? PSIwms AI von PSI liefert hier die Antwort. PSIwms AI ist eine Plattform, die auf künstlicher Intelligenz basiert und sich auf die Analyse, Planung und Optimierung von Logistikprozessen konzentriert. Die Plattform führt stündlich tausende von Analysen für Lagerbetriebsszenarien durch und bietet darauf basierend Optimierungsempfehlungen. Das ermöglicht beispielsweise die signifikante Verkürzung von Wegen entlang der Kommissionierung, die Simulation der Auswirkungen neuer Technologien auf den Lagerbetrieb und die präzise Identifikation von Engpässen im Lager.
Seit 2020 arbeitet PSI mithilfe des Nationalen Zentrums für Forschung und Entwicklung (NCBR) in einem mehrphasigen Projekt daran, die KI-Plattform weiterzuentwickeln. In einem Pilotprojekt wurde PSIwms AI erfolgreich bei LPP, Eigentümer der Fashion-Brands Reserved, Cropp, House, Mohito und Sinsay, implementiert.
PSIwms AI bei LPP Logistics Fulfillment Center
In diesem Video erfahren Sie mehr über PSIwms AI und über den Hintergrund des Projekts bei LPP.
Fazit
Die Nachfrage nach KI in der Logistik wächst stetig. Laut einer Umfrage des ifo Instituts aus dem Jahr 2023 nutzen 13,3 Prozent der befragten Unternehmen KI-basierte Maschinen, 9,2 Prozent planen sie einzusetzen und 36,7 Prozent diskutieren über mögliche Anwendungsbereiche. Gerade in Bezug auf Effizienz und Leistung bieten digitale Technologien enormes Potenzial. So ergibt eine 2022 veröffentlichte Bitkom-Studie, dass 84 Prozent der befragten Logistikunternehmen insbesondere von Zeitersparnis und 81 Prozent von besserem Service für den Endkunden profitieren.
Doch wie steht es um die Zukunft der Arbeitsplätze in Zeiten von Industrie 4.0 und zunehmender Automatisierung? Müssen Arbeitnehmer mit KI um Jobs konkurrieren? Fest steht, dass sich Arbeitsabläufe auch im Lager verändern werden. Repetitive Aufgaben, beispielsweise in der Kommissionierung, werden zunehmend automatisiert. Der Mensch ist hierbei allerdings nicht gänzlich wegzudenken. KI nimmt vielmehr die Rolle eines Assistenten als eines Ersatzes ein. Das beweist das Beispiel von PSIwms AI. Mit dieser Technologie lassen sich beispielsweise die Wege bei der Kommissionierung optimieren, was den Lagermitarbeitern ein effizienteres und ergonomisches Arbeiten ermöglicht. Künstliche Intelligenz schafft darüber hinaus neue Tätigkeitsfelder, wie die Wartung KI-gestützter Roboter. Unternehmen können dank KI-Lösungen auch ihre Tätigkeitsfelder erweitern und im Zuge dessen zusätzliche Lagerarbeitskräfte vor Ort einstellen.
Downloads zu diesem Anwendungsfall
Fragen und Antworten
Wie kann künstliche Intelligenz die Routenoptimierung innerhalb des Lagers verbessern?
Künstliche Intelligenz hilft dabei, die optimalen Transportwege für die Bewegung von Waren im Lager zu ermitteln. Dadurch werden Produkte effizienter von einem Ort zum anderen transportiert, was zeitliche sowie finanzielle Ressourcen einspart.
Wie unterstützt künstliche Intelligenz die Vorhersage von Lieferzeiten und -verzögerungen?
Durch die Analyse von Verkehr, Wetterbedingungen und vergangenen Lieferzeiten ermöglicht KI eine genauere Einschätzung der voraussichtlichen Ankunftszeiten. Dies trägt dazu bei, die Transparenz und Zuverlässigkeit der Supply Chain zu verbessern, indem Kunden mit präzisen Informationen versorgt werden und Unternehmen besser auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren können.
Wie können Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen, um die Qualitätssicherung in der Lieferkette zu verbessern?
Entlang der Lieferkette erkennt KI Muster und Abweichungen in Produktionsprozessen, automatisiert Qualitätsprüfungen und steigert somit die Genauigkeit und Effizienz der Qualitätssicherung. Mithilfe von maschinellem Lernen und Datenanalysen unterstützt KI Unternehmen dabei, hochwertige Produkte sicherzustellen und potenzielle Qualitätsprobleme frühzeitig zu identifizieren.
