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Expertenbeitrag

Dr.  Christian Baur

Dr. Christian Baur

CEO/COO, Swisslog Gruppe

Logistik 4.0 Künstliche Intelligenz in der Logistik

| Autor/ Redakteur: Dr. Christian Baur / Jürgen Schreier

Schon heute sorgen automatisierte Prozesse und intelligente Maschinen in der Logistik für steigende Prozesseffizienz und höchst präzise Vorhersagemodelle. Auch wenn die Entwicklung erst am Anfang steht, zeigen konkrete Anwendungsgebiete, in welche Richtung es geht.

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Dank des Multifunktionsgreifers kann der Roboter ItemPiQ Produkte mit einem Gewicht von bis zu 1,5 kg aufnehmen. Je nach Größe, Gewicht, Ware-zu-Roboter-System und Ablagemethode lassen sich dabei bis zu 1000 Artikel pro Stunde kommissionieren.
Dank des Multifunktionsgreifers kann der Roboter ItemPiQ Produkte mit einem Gewicht von bis zu 1,5 kg aufnehmen. Je nach Größe, Gewicht, Ware-zu-Roboter-System und Ablagemethode lassen sich dabei bis zu 1000 Artikel pro Stunde kommissionieren.
(Bild: HACKLFOTO)

In der Logistik finden KI-gesteuerte Maschinen einen immer größeren Zuspruch und kommen häufiger zum Einsatz als gedacht. Vor allem in den Bereichen robotergesteuerter Prozessautomatisierung und fahrerloser Transportfahrzeuge (FTS) sind die Maschinen schon jetzt komplett einsatzfähig. Künstliche Intelligenz (KI) kann jedoch in vielen Unternehmen, gerade aus der Industrie, noch längst nicht ganze Logistikprozesse übernehmen.

Die Entwicklung steht hier am Anfang. Momentan gibt es Bereiche, in denen sich die Maschine durch Trainings und Learnings kontinuierlich weiterentwickelt. - Damit kann sie die Prozesse zwar noch nicht eigenständig durchführen, ist dem Menschen in seiner täglichen Arbeit aber eine starke Unterstützung.

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Filiallogistik mit FTS und Robotern effizient organisieren

Ein Anwendungsbeispiel ist die Filiallogistik. In diesem Bereich finden immer mehr Abläufe statt, die nach ähnlichen oder gleichen Schemata aufgebaut sind. Hierfür bestehen bereits erste Lösungsansätze, wie Logistik-Prozesse durch fahrerlose Transportsysteme oder Roboter noch effizienter organisiert werden können.

  • Erfassen der Daten am Regal (Inventur): In diesem Prozess wird der Warenbestand bis ins Detail analysiert. Welche Produkte sind vorhanden? Was wurde häufig gekauft, welche Produkte sind nicht so populär? Dieser Schritt kann durch einen Roboter übernommen werden. Die Maschine leistet die Hauptarbeit, indem sie den Warenbestand analysiert. Der Mensch überprüft am Ende lediglich kurz die Ergebnisse. Zeitersparnis und geringere Fehlerquoten sind zwei große Vorteile dieses Vorgehens.
  • Vorsortieren der Waren: Die Ware in der passenden Anordnung in den Regalen zu verteilen, ist häufig eine zeitintensive Aufgabe, der Mitarbeiter muss zunächst die richtige Ware aus dem Container heraussuchen, sie dann im Regal sortieren und für jedes einzelne Produkt vom Regal zum Container gehen. Um diesen Prozess zu beschleunigen, können Roboter Waren vorsortieren, um Regale in Supermärkten oder Drogerien möglichst schnell zu befüllen. Darüber hinaus kann die Maschine bestimmte Warentypen anordnen und lagern. Dadurch lassen sich Warengruppen bilden, die gleiche oder ähnliche Lagerbedingungen voraussetzen.
  • Unterstützung bei der Regalbefüllung: Mensch und Maschine können gemeinsam die Regalbefüllung in Filialen übernehmen. Während der Roboter im Hintergrund die Vorsortierung übernimmt und die passende Ware anreicht, räumt der Mitarbeiter diese als letzten Schritt nur noch in die betreffenden Regale. So spart der Mitarbeiter enorm Zeit, da der ständige Gang zum Palettenwagen wegfällt.

Die Möglichkeiten KI-basierter Lösungen in der Filiallogistik zeigen nur einen kleinen Teil der Bereiche, in denen intelligente Maschinen den Menschen unterstützen können. Logistikunternehmen arbeiten schon heute intensiv daran, weitere Anwendungsgebiete zu erschließen.

Roboter lernt Greifpunkte an unbekannten Artikeln

Mit Robotern, wie dem ItemPiQ, lassen sich die wachsenden Anforderungen im Bereich E-Commerce, Pharma und Retail optimal erfüllen. Die Maschine wurde konzipiert, um sich wiederholende Stückkommissionierungen durchzuführen – und dabei den Fehlerquotienten gegenüber menschlichem Handeln zu senken. Langfristig führt das zu einer Verringerung der Betriebskosten. ItemPiQ kommissioniert eine große Anzahl unterschiedlicher Artikel, die vom intelligenten Visionsystem erkannt werden können. Dieses ist in der Lage, die Greifpunkte an unbekannten Artikeln zu ermitteln, was den Lernprozess des Roboters wiederum stark vereinfacht.

Dank des Multifunktionsgreifers kann dieser eine große Vielzahl üblicher Produkte in der Retail-, E-Commerce- und Pharmabranche mit einem Gewicht von bis zu 1,5 kg aufnehmen. Je nach Größe, Gewicht, Ware-zu-Roboter-System und Ablagemethode kann ItemPiQ dabei bis zu 1000 Artikel pro Stunde kommissionieren.

Automatisierungen sind aus der Logistik nicht mehr wegzudenken. Bisher gibt es jedoch noch zu wenig Unternehmen, die intelligente Maschinen einsetzen. Und das, obwohl sie den Menschen enorm unterstützen könnten.. Unternehmen sollten deshalb definitiv prüfen, an welcher Stelle KI die Prozesse optimieren kann. Denn so könnte nicht nur Zeit gespart, sondern auch Kosten verringert werden. Diese beiden Faktoren sind essentiell, um den Unternehmenserfolg auch in Zukunft sicherzustellen.

Dr. Christian Baur ist CEO von Swisslog in Buchs (Schweiz).
Dr. Christian Baur ist CEO von Swisslog in Buchs (Schweiz).
(Bild: MM Logistik)

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