Künstliche Intelligenz in Lagern: Auswirkungen und Anwendungen

Künstliche Intelligenz setzt sich in der Logistik 4.0, d. h. bei der Digitalisierung von Prozessen rund um die Warenverteilung, zunehmend durch.

Wie wird künstliche Intelligenz in der Logistik eingesetzt?

Die künstliche Intelligenz in Lagern gehört zur Gegenwart dieser Anlagen und ihre Anwendung hat gerade erst begonnen. Die Integration von Technologien wie Robotik und KI in Logistikabläufe bietet zahlreiche Vorteile weit über die Lagerautomatisierung hinaus – von einfacheren Optionen bis hin zu komplexeren Transformationen.

Daher werden bei diesen Lösungen Geräte wie Regalbediengeräte oder Shuttles eingesetzt, um sich wiederholende Aufgaben zu verringern, die Beweglichkeit zu erhöhen und die körperliche Belastung der Lagermitarbeiter zu vermeiden. Ein robotergestütztes Lager, auch intelligentes Lager genannt, kombiniert robotergestützte und automatische Komponenten, um die arbeitsintensivsten Aufgaben zu ersetzen.

Wie wirken sich Robotisierung und künstliche Intelligenz auf Lager aus?

Laut dem Jahresbericht der Material Handling Industry (MHI) erhöhen 74 % der Führungskräfte in der Lieferkette ihre Investitionen in Technologien, und 90 % erwarten, dass sie im nächsten Jahr mehr als 1 Million Dollar für Technologien ausgeben werden. Immer mehr Bereiche der Logistik können von der Nutzung der künstlichen Intelligenz profitieren:

• Lagerautomatisierung. Mit Geräten, die die logistischen Abläufe systematisieren, werden Verbesserungen im Bereich der künstlichen Intelligenz hinzugefügt. Ein Beispiel dafür sind Kommissionierroboter, die mithilfe des maschinellen Sehens die Formen von zuvor nicht gesehenen Gegenständen erkennen und sie auf die effizienteste Weise sortieren können, um Aufträge abzuwickeln.
• Autonomes Fahren: Dank künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen bewegen AMR (Autonomous Mobile Robots) Lasten im Lager und „treffen Entscheidungen“, ohne dass ihre Routen vorher festgelegt werden müssen.
• Planung: Mithilfe von KI lassen sich genauere Vorhersagen bei der Bedarfsermittlung treffen, wodurch Engpässe vermieden und Kosten gesenkt werden können. Sie hilft auch bei der Vorbereitung anderer Vorgänge in der Lieferkette.
• Back-Office-Aktivitäten: Auch andere Abteilungen, die in Unternehmen ohne direkten Kundenkontakt Tätigkeiten wie IT-Aufgaben, Personalwesen und Buchhaltung erledigen, können von der künstlichen Intelligenz profitieren. Die kognitive Automatisierung kann z. B. bei Rechnungsstellungsprozessen eingesetzt werden.
• Sicherheit am Arbeitsplatz: Laut Yeming Gong, Direktor des Instituts für Künstliche Intelligenz im Management und des Business Intelligence Center der Emylon Business School, trägt die KI zur Verbesserung der Sicherheit und des Wohlbefindens der Arbeitnehmer bei. Dies erfolgt durch die Unterstützung bei sich wiederholenden Aufgaben und durch die Unterstützung der Logistikmanager bei der Verbesserung der Sicherheit der Anlagen. Sie dient auch zur Vermeidung von Risiken, die durch Vorgänge wie Kommissionierung, Sortierung und Verpackung von Aufträgen entstehen.

Welchen Einfluss hat die künstliche Intelligenz auf Lager?

Zwar erfordert ihr Einsatz eine Anfangsinvestition, doch bietet der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Logistik mehrere Vorteile:

• Verfügbarkeit rund um die Uhr: KI-gestützte Systeme brauchen keine Pausen, so dass sie ohne Unterbrechung arbeiten können.
• Höhere Produktivität: Maschinen wie Kommissionierroboter arbeiten mit Menschen zusammen, um ihre Arbeit in robotergestützten Lagern zu verbessern. Bei Bedarf können sie auch allein arbeiten.
• Liebe zum Detail: Die durch KI erreichte Präzision bei der Lösung von Aufgaben ermöglicht eine fehlerfreie Ausführung der Aufgaben.
• Kundenzufriedenheit: Chatbots ermöglichen eine schnellere Beantwortung von Verbraucheranfragen und die Rückverfolgung von Sendungen und Lieferungen. Darüber hinaus wird das Einkaufserlebnis durch die Personalisierung von Nachrichten oder Empfehlungen mit diesen Ressourcen verbessert.
• Schnellere Datenanalyse: Die künstliche Intelligenz kann große Mengen an Informationen in kurzer Zeit verarbeiten und auch Schlussfolgerungen und Optimierungsvorschläge machen.
• Prädiktive Instandhaltung: Durch den Einsatz von Technologie können potenzielle Probleme vor der Entstehung von Ausfällen erkannt und vorbeugende Reparaturen durchgeführt werden, so dass die Unternehmensleistung nicht beeinträchtigt wird.
• Optimierung des Transports: Auch für die Routenverwaltung ist die KI von großem Nutzen. Bei der Nutzung des Systems berücksichtigen die Unternehmen verschiedene Faktoren wie die Gesamtkapazität, Wettervorhersagen, Verkehrsinformationen und die Geolokalisierung der Fahrzeuge. So können sie ihre Fahrtkosten und Fahrzeiten reduzieren und gleichzeitig ihre Kunden so schnell wie möglich bedienen.
• Nachhaltigkeit: Diese neue Art der Routenplanung durch Algorithmen trägt zur Eindämmung der Treibhausgasemissionen und der Auswirkungen des Logistikbetriebs bei.

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz in Lagern

Experten gehen davon aus, dass wir uns vor einer neuen Ära der Logistik befinden. Die Lieferketten werden sich verändern, da KI-Technologien ihre Effizienz erhöhen, so dass die sich am meisten wiederholenden und körperlich anstrengenden Aufgaben von Robotern übernommen werden. So können sich die Lagermitarbeiter auf Aufgaben konzentrieren, die einen größeren Mehrwert bieten. Dadurch werden die Reaktionszeiten auf Kundenanfragen verkürzt und die Transparenz der Vorgänge verbessert, was die allgemeine Zufriedenheit erhöht.

Schritte zur Implementierung von KI und zur Robotisierung eines Lagers

Vor der Integration von künstlicher Intelligenz in Lagern ist es ratsam, eine Analyse der Fähigkeiten und Bedürfnisse des Unternehmens durchzuführen und einen Plan zu erstellen:

1. Erarbeitung einer Strategie: Als erstes müssen die Verantwortlichen der Lieferkette darüber nachdenken, was sie erreichen wollen und wie sie diese Ressource an ihre aktuellen Prozesse anpassen können.
2. Ermittlung der Art von KI: In einer Reihe von Maschinen und Systemen kommen bereits Verfahren der künstlichen Intelligenz zum Einsatz. Dabei soll diejenige gewählt werden, die mit dem geringsten Aufwand an Zeit und Ressourcen den größten Nutzen bringt und den Anforderungen des Unternehmens am besten entspricht. Ein Beispiel ist Edge AI, d. h. die Implementierung von KI in einer Edge-Computing-Umgebung. Damit können Geräte innerhalb von Millisekunden Entscheidungen treffen.
3. Zunächst ist festzustellen, wie sie integriert werden kann. Die Mitarbeiter sollten im Umgang mit diesen Technologien geschult werden. Sie kann auch durch ein Pilotprojekt oder durch kleine Aufgaben, die schrittweise ihre Bedeutung erhöhen, umgesetzt werden.
4. Messung von Verbesserungen: Es ist wichtig, die Leistung zu bewerten, um die bestmögliche Leistung zu erzielen.

Das LVS als Gehirn eines intelligenten Lagers

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