Fortschrittliche Algorithmen für die Planung des perfekten Lagers

18/04/2022
BUSINESS FOKUS

Die zunehmende Menge an Informationen, die von Unternehmen generiert wird, hat die Entwicklung neuer Anwendungen und Methoden gefördert, die in der Lage sind, die Datenvielfalt zu verwalten und sie effizient zu analysieren. Das machine learning ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, das mit Hilfe fortschrittlicher Algorithmen Daten interpretiert, um Vorhersagen zur Verbesserung von Prozessen und zur Lösung von Problemen zu machen. Das technische Team von Mecalux nutzt Algorithmen und machine learning, um die Rentabilität und Effizienz von Logistikprozessen wie Bedarfsprognosen, Lagerverwaltung und Lagerplanung zu steigern.

Algorithmen zur Datenanalyse von Mecalux

Die Logistik ist ein Prozess, der darauf abzielt, den Kunden einen schnellen Service zu bieten und die richtige Menge an Waren zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu liefern, auch wenn dieser Prozess durch Veränderungen der Verbrauchertrends oder andere externe Faktoren beeinflusst werden kann. Unternehmen setzen Technologien ein, um Risiken in der Lieferkette zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, die dazu beitragen, ihre Folgen zu minimieren.

Eines der Vorhersagesysteme mit dem größten Potenzial ist das machine learning. Hierbei handelt es sich um einen Zweig der künstlichen Intelligenz, der fortschrittliche Algorithmen verwendet, um eine große Menge an Informationen zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Durch ständige Wiederholung der Analyse verfeinert das System seine Leistung, bis genauere Ergebnisse erzielt werden. Laut der Forschungsstudie Machine learning and deep learning der Universität Würzburg (Deutschland) „basiert die Fähigkeit des machine learning, Probleme zu lösen, auf analytischen Modellen, die Vorhersagen, Regeln, Antworten, Empfehlungen oder ähnliche Ergebnisse erzeugen“.

Das machine learning ist die Anwendung von Algorithmen, die iterativ aus Daten lernen und es Computersystemen ermöglichen, verborgene Erkenntnisse und komplexe Muster zu finden.

Im Bereich der Logistik kann laut einem Bericht des MIT Center for Transportation & Logistics machine learning in der Lieferkette eingesetzt werden, um eine angemessene Bedarfsplanung vorzunehmen oder Vorgänge wie die Bestandskontrolle oder die Organisation von Vertriebswegen für Bestellungen zu automatisieren.

Wie Mecalux mit dem ‘machine learning’ arbeitet

Um auf Wunsch die Lager der Kunden zu verbessern, verwendet Mecalux eine Datenanalyseplattform mit Algorithmen des machine learning, die in der Lage sind, Schlussfolgerungen zu ziehen und Empfehlungen zur Lösung aller logistischen Anforderungen zu geben.

Anhand historischer Lagerdaten können Algorithmen Verhaltensweisen, Trends und Maschinenleistung vorhersagen. Auf der Grundlage objektiver Daten sind die Prognosen  in der Logistik äußerst zuverlässig und erleichtern die strategische Entscheidungsfindung für das Unternehmen.

Mecalux setzt ein automatisches Lernverfahren - AutoML genannt - ein, das einen Teil der Lagerdaten auf der Suche nach den besten Geschäftsentscheidungen analysiert. Sobald die Analyse abgeschlossen ist, vergleichen fortschrittliche Algorithmen die Vorhersage mit den übrigen Daten, um zu prüfen, wie hoch die Fehlerquote ist. Warum? Jede Vorhersage kann zahlreiche Einschränkungen und Alternativen haben. Stellen Sie sich zum Beispiel ein Unternehmen vor, das die Zahl der täglichen Aufträge erhöhen muss. Um dies zu erreichen, kann eine Vielzahl von gleichwertigen Entscheidungen getroffen werden: Die Anzahl der Artikel erhöhen, einen Weg finden, die Bewegungen der Mitarbeiter zu optimieren, eine Lagerverwaltungssoftware einsetzen oder Pick-to-light-Vorrichtungen verwenden.

AutoML, ein automatisches Lernverfahren von Mecalux analysiert einen Teil der Lagerdaten auf der Suche nach den besten Geschäftsentscheidungen

Welche Arten von Daten sammelt das automatische Lernsystem von Mecalux, um den zukünftigen Bedarf des Lagers vorherzusagen? Dazu gehören unter anderem die Bewegungen der Handhabungsgeräte, die Zeit, die die Maschinen für die Ausführung einer Tätigkeit aufwenden (z. B. die Lagerung von Produkten bei Regalbediengeräten), die Anzahl der Bewegungen, die Anzahl der täglichen Annahmen und Versendungen oder die Art der zusammengestellten Aufträge.

Das von Mecalux entwickelte System des maschinellen Lernens ist erweiterbar: Es kann mit weiteren Daten, Metriken und Vorhersageelementen ergänzt werden, um aktuelle logistische Herausforderungen zu lösen und zukünftige Bedürfnisse zu antizipieren. Für jeden Kunden können mehrere Millionen von Daten verwaltet werden, was eine detailliertere Analyse ermöglicht, bei der mehr Variablen und Szenarien berücksichtigt werden. Das Vorhersagesystem wird mit neuen Daten gefüttert, um sich automatisch zu verbessern und mögliche Verbesserungen in den Lagern zu erkennen.

Was machen die Mecalux-Algorithmen mit den Daten? Die Tools für das machine learning von Mecalux erfüllen vier Hauptfunktionen:

  • Auswahl der relevanten Informationen aus Millionen von Daten für jede Analyse, wobei unnötige Daten verworfen werden, um eine zuverlässige Vorhersage zu erhalten.
  • Ermittlung der erwarteten Eigenschaften, um die Arbeitshypothesen zu definieren.
  • Wiederholung verschiedener Modelle und Algorithmen und Anpassung ihrer Hyperparameter, bis die beste Option ausgewählt ist.
  • Erstellung und Verwendung des besten Modells für alle Vorhersagen.

Das machine learning -System von Mecalux wertet die Daten und Modelle aus, um die am besten geeignete Vorhersage für jedes Lager auszuwählen. Ändern sich die verwendeten Parameter im Laufe der Zeit, wird das System automatisch aktualisiert, um sich weiterhin an die dynamische Entwicklung anzupassen, die alle Lieferketten durchlaufen.

Welche Vorhersagen können mit den gesamten Lagerdaten gemacht werden?

  • Nachfrageprognosen. Mit Hilfe von Zeitreihen- und multivariaten Regressionsmodellen kann die kurz-, mittel- und langfristige Nachfrage vorhergesagt werden. Zu welchem Zweck? Berechnung des angemessenen Lagerbestands zur unverzüglichen Zusammenstellung aller Bestellungen.
  • Versandplanung. Die Vorhersage der für den Versand der Waren benötigten Zeit hilft, die Arbeit im Voraus zu organisieren, um eine schnellere und flexiblere Verteilung der Aufträge zu erreichen.
  • Bestandskontrolle. Die Bestandsprognose berechnet die Anzahl der Tage, die ein Produkt nicht auf Lager sein wird. Anhand dieser Informationen kann das Unternehmen Maßnahmen ergreifen, wie z. B. die Erstellung einer Bestellung für weitere Produkte im ERP-System.

Für Mecalux besteht das Ziel des machine learning darin, automatisch Prognosen zu erstellen, die die Lieferkette seiner Kunden verbessern. Mit Hilfe objektiver Daten können Logistikmanager strategische Verbesserungen in ihren Anlagen vorschlagen, die dazu beitragen, alle Lagerressourcen optimal zu nutzen.

AutoML ist der automatische Lernprozess von Mecalux, der Daten analysiert

Algorithmen zur Vorausplanung der Zukunft

In einer Zeit, in der Unternehmen modernisieren müssen, um Prozesse zu optimieren, sich an Marktveränderungen anzupassen und den Kunden einen besseren Service zu bieten, wird machine learning als strategisches Instrument zur Erleichterung der Entscheidungsfindung vorgestellt. In der Logistik hat die datengestützte vorausschauende Analytik ein enormes Potenzial, da sie das aktuelle Geschäftsmodell bewerten und gegebenenfalls erneuern kann, um den Marktveränderungen gerecht zu werden. Lagerhäuser generieren eine enorme Datenmenge. Daher zielen die Algorithmen von Mecalux darauf ab, Geschäftsentscheidungen zu stärken und Unternehmen dabei zu helfen, eine reibungslose und effiziente Lieferkette zu erreichen.