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Das Intelligent Logistics Systems Lab wird Methoden und Technologien basierend auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen auf die logistischen Probleme mit den größten Auswirkungen auf Wirtschaft und Gesellschaft anwenden.
Copyright: MIT CTL
Das Center for Transportation & Logistics (CTL) des Massachusetts Institute of Technology (MIT) hat ein Labor zur Untersuchung der Anwendung neuer Technologien in der Logistikbranche eingerichtet. An der Gründung dieses Labors hat sich die Intralogistikgruppe Mecalux mit einer Anschubfinanzierung beteiligt. Das Intelligent Logistics Systems Lab (Labor für intelligente Logistiksysteme) wird das Potenzial des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) erforschen, um die Zukunft der Logistik und des Güterverkehrs neu zu gestalten.
Dies wird der Ausgangspunkt einer wissenschaftlichen Zusammenarbeit zwischen dem MIT CTL und Mecalux sein, die das akademische Wissen der führenden US-amerikanischen Technologieuniversität mit der praktischen Erfahrung eines multinationalen Unternehmens mit einer mehr als 55-jährigen Geschichte vereint. Mecalux wird in den kommenden Jahren die technische Vision und Unterstützung seiner Experten für Software und Automatisierung einbringen.
Mit diesem neuen Labor sind wir bei der Erfüllung unseres Auftrages, globale Logistiksysteme zu innovieren und zu verbessern, einen wichtigen Schritt vorangekommen. Mit der Unterstützung von Mecalux sind wir zuversichtlich, dass unsere Forschung zu revolutionären Fortschritten in diesem Bereich führen wird.
Das neue Labor beabsichtigt, verschiedene Forschungsschwerpunkte zu untersuchen, die einige der komplexesten Herausforderungen der Branche mit neuen Ansätzen angehen. So wird es beispielsweise neueste Methoden und Instrumente untersuchen, die in der Lage sind, kurzfristige Vorhersagen mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung präzise zu erstellen. Die prädiktiven Fähigkeiten werden eine Zustellung am selben Tag oder innerhalb weniger Stunden ermöglichen und somit den Anforderungen von Unternehmen und Kunden weltweit gerecht werden.
Copyright: MIT CTL
Dieser der Innovation gewidmete Raum wird von Dr. Matthias Winkenbach, Forschungsdirektor des MIT Center for Transportation & Logistics (MIT CTL), geleitet. „Wir möchten die Anwendung neuer Technologien basierend auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zur Bewältigung der wichtigsten Herausforderungen in Wirtschaft und Gesellschaft unterstützen“, erklärt Winkenbach.
Die fünf zentrale Forschungsschwerpunkte von Intelligent Logistics Systems Lab
- Prädiktive Intelligenz: Äußerst effektive prädiktive Fähigkeiten auf der Grundlage von KI und ML, einschließlich der Entwicklung hochpräziser kurzfristiger Prognosen, die für reaktionsschnelle Logistikdienste wie die Lieferung am selben Tag oder innerhalb weniger Stunden unerlässlich sind.
- Präskriptive Intelligenz: Neue Methoden und Modelle, die Operations Research mit ML und KI kombinieren, um komplexe kombinatorische Optimierungsprobleme in der Logistik ─ wie z. B. Fahrzeugrouting, Bestandsplanung und Netzwerkdesign ─ in realen Kontexten mit Zielen, Einschränkungen und Unsicherheiten zu lösen.
- Autonome Intelligenz: Erforschung der Rolle und der Auswirkungen neuester Logistiksysteme und -technologien, die ohne ständiges menschliches Eingreifen selbständig Aufgaben erfüllen, Entscheidungen treffen und aus der Umwelt lernen können. Zum Beispiel mobile Roboter, die menschliche Tätigkeiten in Lager- oder Lieferprozessen unterstützen oder ersetzen und autonom in komplexen und dynamischen Umgebungen arbeiten.
- Kollektive Intelligenz: Kollektives Verhalten und Koordination von autonomen Systemen oder Einheiten, die zusammenarbeiten, um ein gemeinsames Problem zu lösen. Dieser Forschungsschwerpunkt wird häufig von natürlichen Systemen inspiriert, wie z. B. Insektenkolonien oder Vogelschwärmen, in denen die einzelnen Akteure erlernte Verhaltensweisen zeigen, die zu einer komplexen und effizienten Gruppendynamik führen. Im Zusammenhang mit intelligenten Logistiksystemen bedeutet dies die Synchronisierung und Zusammenarbeit mehrerer Akteure, wie z. B. autonomer Roboter oder kollaborativer Transportunternehmen, um die Leistung der Abläufe zu optimieren.
- Erweiterte Intelligenz: Verbesserung der menschlichen Entscheidungsfindung durch die Kombination menschlicher Intelligenz mit KI. Das Labor beabsichtigt zu untersuchen, wie Entscheidungsunterstützungssysteme und Betriebsmanagement-Software menschliches Fachwissen mit KI-gestütztem Wissen effektiv verbinden können.
Technologien für die operative Exzellenz
Die Forschungsarbeiten des neuen MIT-Zentrums ─ gegründet mit Unterstützung von Mecalux─ werden die Industrie bei der Gestaltung von Lieferketten unterstützen, die einen erstklassigen Kundenservice mit Fokus auf Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit bieten. „Operative Exzellenz entsteht, wenn autonome Technologien nahtlos in den Lagerbetrieb integriert werden. KI und maschinelles Lernen können bei der Planung und Steuerung dieser Ressourcen eine wesentliche Rolle spielen“, erläutert Javier Carrillo, CEO des Lagertechnologie-Unternehmens Mecalux.
Copyright: MIT CTL
Das Intelligent Logistics Systems Lab des MIT CTL wird den Beitrag neuer Technologien zur Steuerung autonomer Transport- und Liefersysteme sowie zur Automatisierung von Prozessen wie Kommissionierung, Sortierung, Verpackung und Versand von Bestellungen aus Lagern oder Geschäften analysieren. Ein weiterer Schwerpunkt soll die Entwicklung von Methoden sein, die Operations Research (OR) und maschinelles Lernen (ML) kombinieren. Ihr Ziel ist es, zunehmend komplexe und heterogene kombinatorische Optimierungsprobleme zu lösen, die für den Erfolg der Logistik entscheidend sind. Zu den Problemen, die sie lösen können, gehören u.a. die Tourenverwaltung, die Bestands- und Transportplanung sowie der Aufbau von Infrastrukturnetzen.