Es gibt eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten des Machine Learning in der Logistik

Machine Learning und Logistik: die Hauptanwendungen

27 März 2020

Angesichts der immer komplexeren und sich verändernden Lieferketten erweisen sich Anwendungen des Machine Learning in der Logistik als eine innovative Möglichkeit der Verbesserung von Prozessen sowie zur Steigerung der Produktivität und der Wettbewerbsfähigkeit. Machine Learning oder maschinelles Lernen ist eine der Disziplinen, die Teil der als künstlichen Intelligenz bekannten Informatik sind.

Die Entwicklung von Systemen, die Machine Learning nutzen, ist in vollem Gange. Im Jahr 2019 investierten Unternehmen weltweit 37,5 Milliarden Dollar in Software für maschinelles Lernen. Die International Data Corporation (IDC) prognostiziert bis 2023 eine Steigerung auf 97,9 Milliarden Dollar. Aber worum handelt es sich bei dieser Technologie, und wie spiegelt sich dieser Trend in der Logistikbranche wider? Lassen Sie uns dies im Detail betrachten.

Was ist Machine Learning oder maschinelles Lernen?

Machine Learning oder maschinelles Lernen ist eine neue Art der Informatik. Im Gegensatz zum traditionellen Programmieren statischer Algorithmen können beim Machine Learning eine große Menge an Informationen verarbeitet und entsprechende Muster identifiziert werden. Durch die kontinuierliche Wiederholung dieser Analyse verfeinert der Algorithmus selbstständig seine Funktionsweise, bis immer genauere Ergebnisse erzielt werden.

Bevor man maschinelles Lernen praktisch anwenden und seine Vorteile nutzen kann, braucht das System eine Zeit des Experimentierens und Lernens. Aus diesem Grund ist es notwendig, den jeweils richtigen Algorithmus des Machine Learning auszuwählen und über eine große Menge an qualitativ hochwertigen Daten zu verfügen, um das System trainieren zu können.

Gegenwärtig wird die meiste Software beim Machine Learning mit der Programmiersprache Python entwickelt. Tatsächlich klettert Python im TIOBE-Index immer weiter nach oben und belegt bereits den dritten Platz in den weltweit am häufigsten verwendeten Sprachen.

Wird Machine Learning gebraucht?

Machine Learning ermöglicht es Maschinen externe Daten richtig zu interpretieren, aus ihnen zu lernen und dieses Wissen zu nutzen, um konkrete Entscheidungen selbstständig und ohne menschliches Zutun zu treffen.

Es kann in einer Vielzahl von Sektoren, wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen, dem digitalen Marketing und natürlich in der Industrie und im Supply Chain Management, angewendet werden. Diese Technologie treibt die nötigen Veränderungen für die Industrie 4.0 und Logistik 4.0 voran.

Die verschiedenen Arten von Machine Learning-Algorithmen

Je nach Art der Berechnungen und der zu lösenden Probleme gibt es verschiedene Lernalgorithmen:

  • Überwachtes Lernen: Dies ist die am weitesten verbreitete Art des Machine Learning. Diese Algorithmen arbeiten mit vorsortierten Ein- und Ausgabedaten. Wenn Sie beispielsweise Bilder von Birnen und Äpfeln unterscheiden möchten, gibt der Entwickler an, auf welchen Fotos eine Birne und auf welchen ein Apfel zu sehen ist. Nach der Analyse von Tausenden von Fotos lernt der Algorithmus, wie man sie unterscheiden kann.
  • Unüberwachtes Lernen: Diese Art von Algorithmus des Machine Learning hat keine Vorabkennzeichnung der Eingabe- oder Ausgabedaten. Es ist das System selbst, das den gesamten Datensatz analysieren muss, um auf Ähnlichkeiten basierende Muster zu erkennen.
  • Bestärkendes Lernen: Dies ist eine Mischung beider vorher genannten Arten. In diesem Fall lernt der Algorithmus durch Versuch und Irrtum und passt seine Aktionen dynamisch an das Feedback an, das er von der Außenwelt erhält

In diesem Zusammenhang wird häufig auch das Konzept des Deep Learning verwendet. Dies ist ein Teilbereich innerhalb des Machine Learning, dessen Hauptvorteil darin besteht, den Algorithmen die Fähigkeit zu verleihen, komplexere Funktionen mit weniger Daten zu lösen. Es handelt sich um ein Modell, das neuronale Netze verwendet, um strukturierte Daten mit Millionen von Parametern zu verarbeiten.

Die Algorithmen des Machine Learning können große Datenmengen aus dem Lager verarbeiten.
Die Algorithmen des Machine Learning können große Datenmengen aus dem Lager verarbeiten.

Anwendungen und Beispiele des Machine Learning in der Logistik

Laut der Global AI Survey 2020 von McKinsey hat die Einführung von Technologien der künstlichen Intelligenz im Logistiksektor im Vergleich zum Vorjahr um 64% zugenommen und steht nun auf Platz vier hinter Elektronik, Automobil und Telekommunikation. Der Einsatz von Machine Learning bei der Verwaltung von Logistikprozessen ist jedoch noch begrenzt, da sich diese Technologie immer noch im Entwicklungsprozess befindet.

Es gibt jedoch einige Bereiche innerhalb der Logistik, in denen das maschinelle Lernen schon zu gesteigerter Rentabilität und Effizienz beiträgt:

- Genauere Berechnung von Nachfrageprognosen

Die Nachfrageprognose oder Demand Forecasting ist ein Bereich, in dem das maschinelle Lernen zunehmend präsent ist. Algorithmen des Machine Learning verwenden statistische Modelle, um Muster in der Verkaufsgeschichte des Unternehmens zu analysieren und zu erkennen. Auf diese Weise können sie die Signale identifizieren, die einem Rückgang oder einem Anstieg der Nachfrage vorausgehen, so dass der Kauf von Lagerbeständen angepasst werden kann.

Die große Chance des Machine Learning in diesem Bereich besteht darin, dynamische Modelle zu erstellen, die nicht nur Muster aus ihrer eigenen Geschichte ableiten, sondern sich auch weiterentwickeln können, wenn neue Variablen aus anderen Datenquellen einbezogen werden.

- Fortgeschrittene vorbeugende Wartung von Maschinen

Die Entwicklung des Machine Learning kann nicht losgelöst von den Fortschritten, die im Bereich der Hardware stattfinden, betrachtet werden. So ist es möglich, einerseits mit den in die Maschinen integrierten Sensoren und IoT-Geräten eine größere Datenmenge zu erfassen und andererseits diese Informationen mit immer leistungsfähigeren Computern zu verarbeiten.

Dank dieser größeren Datenmenge für die Analyse ist das maschinelle Lernen sehr nützlich für die vorbeugende Wartung von Maschinen. So identifiziert die mit Machine Learning ausgestattete Software die Signale, die mit einem Fehler oder einer Störung verbunden sind, und warnt im Voraus, um einen Ausfall der Maschine zu verhindern.

Der Fortschritt in Hardware und Automatisierung unterstützt den Anstieg des Machine Learning.
Der Fortschritt in Hardware und Automatisierung unterstützt den Anstieg des Machine Learning.

- Intelligente Optimierung der Transportwege

Neue Kundenanforderungen, wie Zeitfenster-Lieferungen, individuelle Paketabholung (in der Regel als Teil der reversen Logistik) sowie 24-Stunden- oder Same-Day-Sendungen, erschweren den Transport auf der letzten Meile. Es bleibt immer weniger Zeit, um Routen zu organisieren, und es müssen immer mehr Faktoren berücksichtigt werden.

Software mit Machine Learning bringt in diesem Bereich verschiedene Vorteile. So hilft sie beispielsweise bei Berechnungen der Ankunftszeit, indem sie die Rückverfolgbarkeit von Paketen verbessert. Sie kann auch eine größere Anzahl von Datenströmen Dritter verarbeiten, um die schnellste Route in Echtzeit zu finden oder Verzögerungen und Unterbrechungen zu vermeiden.

- Raum- und Spracherkennung im Lager

Die Software der künstlichen Intelligenz verwendet verschiedene Arten des maschinellen Lernens, um Modelle zu entwickeln, die die Funktionsweise der menschlichen Sinne nachbilden. Bildverarbeitungssysteme, intelligente Navigation oder Spracherkennung nutzen Machine Learning, um ihre Genauigkeit zu verbessern.

Machine Learning wird zunehmend in automatischen Lagersystemen eingesetzt. Beispielsweise sind autonome mobile Roboter in der Lage Hindernisse auf ihrem Weg zu erkennen und eigenständig zu reagieren. Eine weitere Anwendung des maschinellen Lernens findet sich in sprachgesteuerten Kommissioniergeräten (Picking by Voice), die die gesprochenen Befehle der Mitarbeiter erkennen und durchführen.

- Verbessertes Bestandsmanagement mit Machine Learning

Die Berechnung der Meldebestände ist ein grundlegendes Element eines optimierten Bestandsmanagements: zu hohe Sicherheitsbestände erhöhen die Kosten und bei zu geringen Beständen besteht ein größeres Risiko, in Out-of-Stock-Situationen zu geraten. Wie lässt sich ein Gleichgewicht erreichen? Die bisher verwendeten Gleichungen setzen voraus, dass das Verhalten bestimmter Variablen stabil bleibt, was in der Realität nicht der Fall ist.

Machine Learning dient dazu, die Daten zu analysieren, ohne etwas für selbstverständlich zu halten. Durch die kontinuierliche Änderung der Berechnungsparameter (Nachfrage, Vorlaufzeit, verfügbarer Bestand, Kosten...) passen die Algorithmen ihre Funktionsweise automatisch an und zeigen nach immer wiederholten Berechnungen neue Muster auf, die zur Optimierung des Bestandes beitragen.

Machine Learning in der Logistik, ein weiteres Hilfsmittel des Managements

Bis vor kurzem bedeutete die Steigerung der Rentabilität in der Logistik, dass das Volumen wuchs und dass der Skaleneffekt genutzt wurde, um Kosten zu sparen. Heute reicht dies nicht mehr aus: Es ist notwendig, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen.

Die Implementierung von automatisierten Systemen und Lagersoftware produziert eine riesige Datenmenge, die für das Training von Algorithmen mit Hilfe des maschinellen Lernens von großem Wert ist. So hat Machine Learning in der Logistik einen guten Ausgangspunkt zur Weiterentwicklung, da sie mit zunehmender Datenerfassung an Präzision gewinnen wird.

Bis diese Technologie ausgereift ist, nutzen einige Unternehmen bereits das enorme Potenzial der Daten durch die Installation von Lagerverwaltungssystemen, wie Easy WMS, und Datenverarbeitungsmodulen, wie Supply Chain Analytics Software. Wenn Sie mehr über diese Systeme erfahren möchten, nehmen Sie gern Kontakt mit uns auf und einer unserer Spezialisten wird Ihnen die Vorteile unserer Systeme für Ihre Lagerverwaltung erläutern.