KI in der Logistik: Die Zukunft der Lagerverwaltung

In der Logistik hat eine reibungslose Lieferkette oberste Priorität. Deren Qualität lässt sich durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) effizient optimieren. Bei Unitechnik setzen wir diesen Trend durch die Integration von KI in unser Lagerverwaltungssystem UniWare um.

Die Anforderungen, die ein Logistikunternehmen im Zeitalter der Industrie 4.0 erfüllen muss, sind enorm. Immer kürzer werdende Lieferzeiten und problemlose Retourenprozesse sind inzwischen wichtige Kriterien, die der Kunde stellt. Um diesen Ansprüchen gerecht zu werden und wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen ihre Intralogistik modern aufstellen.

Wo KI besonders hilfreich ist

Die gute Nachricht: Mit der Implementierung künstlicher Intelligenz in Lagerprozessen lassen sich diese Herausforderungen angehen und die bestehenden Prozesse optimieren. Ein Beispiel hierfür ist die neu entwickelte UniWare-AI, ein KI gestütztes Feature des Lagerverwaltungssystems UniWare. Prozesse können nur optimiert werden, wenn genügend Informationen aus dem Logistiksystem zur Analyse vorliegen. UniWare-AI ist in der Lage, auch externe Daten aus vielen verschiedenen Systemen zu verarbeiten. Dabei kann es sich auch um Daten handeln, die bisher scheinbar keine Rolle gespielt haben, wie z.B. Wetter, Feiertagskonstellationen, allgemeine Wirtschaftsprognosen und vieles mehr. Je mehr Daten dem Assistenten zur Verfügung stehen, desto mehr lernt er mit der Zeit dazu und steigert seine Vorhersagequalität. Darauf basierend unterstützt der intelligente Assistent das Unternehmen in drei Schritten:

• Auftragslastprognosen: Auf Basis der gesammelten Daten generiert UniWare-AI Empfehlungen und Erkenntnisse, die entscheidend für den weiteren Verlauf der Auftragsabwicklung sind. So ist es beispielsweise möglich, die Anzahl der Auftragspositionen vorherzusagen, die in den kommenden Tagen anstehen. Das KI-Tool nutzt dazu Daten aus dem Logistiksystem und kombiniert sie mit dem Input aus anderen Systemen des Unternehmens. Durch die Vorhersagen zur Auftragsauslastung, kann der Kunde beispielsweise die Personalplanung in der Kommissionierung anpassen und so einem Engpass entgegenwirken, wie in einem aktuellen Projekt bei der Firma DEHN SE.

• Platzierung von Artikeln im Lager: Mit Hilfe der Daten aus dem Logistiksystem erarbeitet der KI-Assistent unter anderem Vorschläge für die optimale Platzierung von Artikeln im Lager. So können Wegzeiten von Produkt A zu Produkt B verkürzt und zeitlichen Ressourcen eingespart werden. Das sorgt für eine dynamisch fließende Supply Chain.

• Predictive Maintenance: Durch die präzise Auswertung von Störungsursachen gibt UniWare-AI im Rahmen der Predictive Maintenance Wartungsempfehlungen ab. Das erhöht die Verfügbarkeit der Anlage, minimiert Ausfallzeiten und trägt dazu bei, die Gesamtkosten der Betriebswartung zu reduzieren.

Die Zukunft ist jetzt

Im Zuge der sich immer schneller ändernden Anforderungen an die volatilen Lieferketten ist es für ein Logistikunternehmen sinnvoll, Daten aus dem Logistiksystem in einen KI-gestützten Assistenten wie UniWare-AI einzuspeisen. So können Auslastung und Engpässe in der Lieferkette besser prognostiziert, Störungsursachen der Logistikanlage analysiert und Wartungsempfehlungen gegeben werden.