Die Kombination von künstlicher Intelligenz und IoT vereinfacht die Einführung von digitalen Zwillingen im Lager

AIoT: die digitale Transformation des Lagers

23 März 2021

Die Digitalisierung der Logistikprozesse hat sich als wichtigste Lösung für die komplexen Herausforderungen, die sich derzeit in Lagern stellen, erwiesen. In diesem industriellen Umfeld, in dem immer mehr Produktivität und eine geringere Fehlerquote gefordert werden, wurde die künstliche Intelligenz der Dinge (Artificial Intelligence of Things; AIoT) entwickelt.

Diese Technologie wird nach und nach auch in der Lieferkette eingesetzt. Ein Bericht des spanischen Beratungsunternehmens IDC Research schätzte bereits Ende 2017, dass im Jahre 2020 40 % der Initiativen zur digitalen Transformation von Unternehmen durch künstliche Intelligenz angetrieben würden.

Hinzu kommt der gegenwärtige – und zukünftige – Einfluss des Internets der Dinge: Im Jahre 2025 wird es laut einer Studie von Business Insider mehr als 64 Milliarden Geräte mit Internetanschluss geben, was einer Zunahme von 540 % im Vergleich zum Jahre 2018 entspricht.

Dieser Artikel analysiert, was die künstliche Intelligenz der Dinge (AIoT) ist und welche Hauptanwendungen sie im Lager findet: von der Steigerung der Produktivität bis zur Einführung eines Systems zur automatischen Auftragszusammenstellung.

AIoT, von der Sammlung von Informationen zur Sammlung von Wissen

Die künstliche Intelligenz der Dinge (AIoT) ist die Vereinigung der beiden Technologien, die in den kommenden Jahren den größten Einfluss haben werden: die künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge.

Die AIoT ermöglicht es Industrierobotern mit Internetanschluss (IIoT), ihre Leistung zu verbessern. Dies geschieht durch die Messung der Arbeitsabläufe und indem sie aus der Überwachung ihrer Aktionen lernen, ohne dass ein menschlicher Eingriff erforderlich ist.

Tatsächlich spielt Cloud-Computing bei dieser Technologiekombination eine wesentliche Rolle: Neben dem M2M-Informationsaustausch (Machine-to-Machine) erfassen die verschiedenen intelligenten Geräte mit Internetanschluss alle Daten, die sie erzeugen, und senden sie an die Unternehmensserver.

Wenn das IIoT die Speicherung, Aufzeichnung und Analyse der von der Robotik im Lager erzeugten Daten beschreibt, so ermöglicht seine Kombination mit der künstliche Intelligenz diesen Geräten, ihre eigenen Informationen zu interpretieren und zu vergleichen, um eigenständig schnellere und produktivere Arbeitsmuster und -methoden zu etablieren.

Vorteile der Implementierung der AIoT

Die Einbeziehung der künstlichen Intelligenz in das Lager ermöglicht Folgendes:

  • produktivere und effizientere IoT-Geräte
  • verbesserte Interaktion zwischen Menschen und Maschinen
  • verstärkte Bedeutung der Metrik und Überwachung der Informationen bei den Vorgängen, insbesondere im industriellen Bereich.

Dies alles führt zu einem besseren Service für den Endkunden, der seine Lieferungen fehlerfrei, zu den vereinbarten Bedingungen und in der vereinbarten Zeit erhält. Kurz gesagt, dadurch wird das endgültige Ziel der Logistik erreicht.

Bei den Vorteilen, die sich für Unternehmen aus der Anwendung dieser Technologie ergeben, sticht die Steigerung des Umsatzes hervor. Laut einer Studie von SAS, die von Intel und Deloitte unterstützt wurde, haben 34 % der befragten Unternehmen, die AIoT eingesetzt haben, dies mit dem Ziel getan, ihren Umsatz zu steigern.

Letztendlich ermöglicht diese Technologie, dass das Lager nicht mehr alleInformationen sammelt, welche die Geräte im Lager generieren, sondern dazu übergeht, Wissen zu sammeln. Diese Kennzahlen können dann analysiert werden um Ineffizienzen vorzubeugen und die Produktivität der Anlage zu verbessern.

Die AIoT ermöglicht die endgültige Implementierung von kollaborativen Robotern, die geschaffen wurden, um in einer Arbeitsumgebung mit Menschen zu interagieren
Die AIoT ermöglicht die endgültige Implementierung von kollaborativen Robotern, die geschaffen wurden, um in einer Arbeitsumgebung mit Menschen zu interagieren

Anwendungen der AIoT im Lager

Die AIoT wird das Lager mit Geräten ausstatten, die die Arbeit der Lagerarbeiter erleichtern, die Produktivität des Lagers erhöhen und Fehler reduzieren, die bei den in der Anlage ablaufenden Vorgängenauftreten können.

Die künstliche Intelligenz schützt und verstärkt die Sicherheit der verschiedenen Geräte im intelligenten Lager. Dies wird dazu führen, dass in der Installation eine unendliche Menge an Daten erzeugt wird, die überwacht, analysiert und verifiziert werden müssen.

Unter den vielen Beispielen dafür, wie diese Technologie die Logistik beeinflussen wird, ist die Rolle dieser Geräte im Lager hervorzuheben:

  • Kollaborative Roboter: Maschinen, die dazu konzipiert wurden, in einer Arbeitsumgebung mit Menschen zu interagieren, um den Arbeitern sich ständig wiederholende, komplizierte oder gefährliche Aufgaben abzunehmen.
  • Digitale Zwillinge: digitale Nachbildungen eines Lagers sowie seiner Warenflüsse und Arbeitsabläufe, die das Ziel haben, neue Methoden auszuprobieren, ohne den Betrieb der Anlage zu stören.
  • Drohnen: Die breite Palette der Anwendungsmöglichkeiten von Drohnen in der Logistik 4.0 reicht von der Auslieferung von Paketen bis zur Überwachung der Lagerabläufe in gesundheitsschädlichen Umgebungen.

Darüber hinaus kann die AIoT im Industriebereich ebenfalls Trends vorantreiben, z. B. Smart Cities, Smart Retailing oder autonome Fahrzeuge. Was die Zukunft des Autos betrifft, so wird damit gerechnet, dass in weniger als einem Jahrzehnt 15 % der weltweiten Automobilflotte aus intelligenten Fahrzeugen besteht, wie einem Bericht des Beratungsunternehmens Oliver Wyman und des Verbands der deutschen Automobilindustrie (VDA) zu entnehmen ist.

AIoT: die Automatisierung im Lager 4.0

Herausforderungen wie der Omnichannel-Betrieb oder die Saisonalität der Nachfrage erfordern ein flexibleres, produktiveres Lager 4.0 mit einer deutlich geringeren Fehlerquote bei den Abläufen.

Durch die Integration der Technologie (Algorithmen) der künstlichen Intelligenz in den Geräten mit Internetanschluss lassen sich Prozesse wie die Lagerung oder Auftragszusammenstellung vollständig automatisieren, sodass die Ressourcen optimiert und die Effizienz der Anlage maximiert werden.