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Der Warenfluss im Lager kann durch den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Logistik optimiert werden.

Künstliche Intelligenz in der Logistik: mehr Automatisierung für eine gesteigerte Effizienz

03 Juli 2019

Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Logistik hat einen radikalen Wandel des Arbeitssystems der Lieferkette ermöglicht. Dank KI wechseln nun mehr und mehr Unternehmen von einer reaktiven Arbeitsmethode, bei der sich die Logistik an die Nachfrageschwankungen anpasst, zu einer proaktiven Arbeitsmethode, bei der Manager das Marktverhalten vorhersehen und ihre Ressourcen dementsprechend anpassen können. Auf diese Weise wird die Effizienz verbessert und die Rentabilität gesteigert.

Aber wie genau funktioniert künstliche Intelligenz? In welchem Lagerbetrieb ist sie am sinnvollsten? Wir geben Ihnen alle Antworten in diesem Artikel.

Künstliche Intelligenz: vom Algorithmus bis zum maschinellen Lernen

Künstliche Intelligenz gibt Systemen die Möglichkeit, intelligente Entscheidungen zu treffen sowie automatisierte Abläufe ohne menschliches Eingreifen durchzuführen. Sie basiert auf einer Kombination von drei Elementen:

  • Algorithmen: geordnete Funktionsabläufe, die angewendet werden, um eine Aufgabe optimal unter den gegebenen Bedingungen auszuführen.
  • Software: gibt die genauen Anweisungen für die Ausführung der Aufgaben durch die Hardware vor.
  • Machine Learning: sind Programme, die es den Maschinen selbst ermöglichen, unter Berücksichtigung der registrierten, historischen Daten und der Wiederholung von Arbeitsgängen, Prozesse schrittweise zu erlernen und zu verbessern.

Die Einsatzbereiche der künstlichen Intelligenz in der Logistik

Der Einsatz der künstlichen Intelligenz in der Logistik befindet sich noch in der Entwicklung und wird ihr volles Potenzial voraussichtlich in ein paar Jahren erreichen. Es gibt jedoch einige KI-Anwendungen, die bereits in der Branche etabliert sind:

1. Vorhersage von Konsumtrends

Künstliche Intelligenz nutzt Big Data, um interne Information, wie Verkaufsstatistiken, mit externen Daten aus Foren, sozialen Netzwerken oder anderen Internetquellen abzugleichen. Auf diese Weise ist die KI in der Lage, Schlussfolgerungen über die Konsumabsicht der Nutzer zu ziehen und das Nachfrageverhalten vorherzusagen. Dies dient dazu, eine vorausschauende Logistik in Gang zu setzen, um Fehl- und Überbestände zu vermeiden. Die Verschwendung von Ressourcen wird somit reduziert.

2. Automatisierte Lagerhaltung

Einer der Vorreiter der künstlichen Intelligenz in der Logistik sind die automatisierten Lager. Diese bestehen aus zwei grundlegende Komponenten: Verwaltungssoftware und Robotik für Lager. Gemeinsam führen sie die Transport- und Produktplatzierungsoperationen selbständig durch.

Diese gemeinsame Arbeit wird kontinuierlich analysiert. Die künstliche Intelligenz hilft dabei, jeder der anfallenden Aufgaben die passende Ressource zuzuordnen und bei Veränderungen die dementsprechenden Abläufe anzupassen.

Automatisches Paletten-Shuttle-System, ein Beispiel für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Logistik.
Automatisches Paletten-Shuttle-System, ein Beispiel für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Logistik.

3. Auswahl der effizientesten Transportwege und -routen

KI vereinfacht die Koordination des logistischen Transports bisher in zwei Bereichen:

  • Intralogistisches Transportmanagement: Die Lagerverwaltungssoftware erfasst ein digitaler Plan der Einrichtungen des Lagers und zeichnet alle Bewegungen auf. Sie verarbeitet diese Daten und organisiert den Warenverkehr, unabhängig davon, ob er von Robotern oder automatischen Systemen, d.h. von Mitarbeitern mit der Unterstützung von Transportgeräten, durchgeführt wird.
  • Flottenmanagement: Künstliche Intelligenz interpretiert und integriert aktuelle Verkehrsinformationen im Server. Damit berechnet die Software die geeignetsten Lieferrouten der verschiedenen Waren und korrigiert bei Zwischenfällen die Reiserouten in Echtzeit.

4. Verbesserte Informationskontrolle in der Lieferkette

Künstliche Intelligenz verbessert die Prozessautomatisierung der Lieferkette und öffnet somit die Tür zu einer Echtzeit-Bestandskontrolle sowie zu einer sofortigen und genaueren Auftragserteilung oder -verfolgung. Eine Lagerverwaltungssoftware, wie die Easy WMS von Mecalux, erleichtert die Programmierung aller Aktionen im täglichen Lagerbetrieb.

Die Integration von Daten sowie die Verbesserung der Rückverfolgbarkeitssysteme ermöglichen es auf das Wissensbedürfnis der Nutzer einzugehen. So kann eine übliche Frage, wie z. B. wo sich das in einem E-Commerce gekaufte Paket befindet, schnell und effektiv durch die Implementierung von KI-basierten Chatbots beantwortet werden.

Vorteile der künstlichen Intelligenz in der Logistik

Dank der künstlichen Intelligenz in der Logistik wird die Fehlerquote reduziert, sodass die Lieferkette präziser und effizienter funktioniert. Daher können die meisten sich wiederholenden Vorgänge automatischen Systemen, die im Laufe der Zeit dazulernen, überlassen werden und Personen können sich auf die kreativen Prozesse und strategischen Entscheidungen konzentrieren.