Wie sich die Zukunft durch die Automatisierung gestaltet

In Deutschland hat die Logistikbranche die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) erkannt und lässt viele andere Wirtschaftszweige weit hinter sich. Laut einer aktuellen Umfrage von Bitkom Research setzen bereits 22 Prozent der Logistikunternehmen in Deutschland KI zur Prozessoptimierung ein, weitere 26 Prozent denken über einen zukünftigen Einsatz nach. Dabei existiert in der Welt von KI und Data Analytics mittlerweile eine überwältigende Menge an Data-Analytics-Werkzeugen, Machine-Learning-Modellen und KI-Lösungen. Die Lösungsspanne geht von proprietär bis Open Source und von speziellen Individual Use Cases – wie beispielsweise der Verfüge-Optimierung von Kunststoffbauteilen in der Automobilproduktion – bis hin zu allgemeinen Werkzeugen wie ChatGPT.

„Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz automatisieren Unternehmen manuelle und repetitive Tätigkeiten und gestalten Prozesse so effizienter. Darüber hinaus führt KI sehr komplexe Tätigkeiten durch und gewinnt auf diese Weise wertvolle Erkenntnisse“, weiß Rainer Schulz, Geschäftsführer der sysmat GmbH und Experte für Intralogistik.

Effiziente Kosteneinsparungen

Automatisierungsprozesse können dazu verhelfen, dass Unternehmen in kurzer Zeit Routen planen oder Lagerbestände verwalten. Auch für die Analyse von Verkaufszahlen und das Erkennen von Problemen im Voraus eignen sich KI-Systeme besonders gut. Ebenso trägt künstliche Intelligenz dazu bei, Kundenpräferenzen zu ermitteln und dementsprechend Angebote und Empfehlungen zu erstellen. Somit sparen Logistikfirmen Zeit und Kosten und erhöhen gleichzeitig ihre Kundenzufriedenheit. „Auch haben Mitarbeiter die Chance, Routineaufgaben an KI-Programme abzugeben und sich auf individuellere, komplexere Tasks zu fokussieren. Die wichtigsten Anwendungsfelder liegen dabei in den Bereichen Bedarfsprognose und Absatzplanung sowie Transport- und Produktionsoptimierung“, so Schulz. KI bietet Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, verschiedene Datenströme entlang der Supply Chain in einem Modell zusammenzuführen und zu analysieren. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse lassen sich dann Kosten reduzieren und Entscheidungsprozesse optimieren. „So sparen Betriebe beispielsweise durch die Bündelung mehrerer Aufträge der Kunden oder die Reduzierung der Fahrtwege in einem Lager Ressourcen und Transportkosten ein. Neben Fragen der Kosteneffizienz besteht zudem die Chance, die Nachhaltigkeit eines Unternehmens zu erhöhen“, erläutert der Experte für Lagerautomatisierung.

Vereinfachte Qualitätskontrolle

Prognosen und Entscheidungen mittels KI basieren auf Algorithmen, die durch maschinelles Lernen (ML) darauf trainiert wurden, entsprechende Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Für logistische Prozesse bieten einige Anbieter bereits vorgefertigte Optimierungstools an. Neben den auf dem Markt verfügbaren fertigen Anwendungen stellt zudem die Entwicklung eigener, maßgeschneiderter Tools mittels ML eine interessante Möglichkeit dar. Im Wesentlichen kann das maschinelle Lernen dabei auf drei Modellen basieren: dem überwachten, dem unüberwachten und dem bestärkenden Lernen. „Welches Modell zum Einsatz kommt, hängt stark von der geplanten Aufgabenstellung ab. So lässt sich zum Beispiel die Analyse einer Anlagenperformance mit Daten aus unterschiedlichen Quellen – beispielsweise Sensordaten der Anlagen, Produktstammdaten und Qualitätssicherungsdaten der produzierten Produkte – mit allen drei Ansätzen durchführen“, erklärt Schulz. Mithilfe von KI können Betriebe also Bilderkennungs- und maschinelle Lernalgorithmen einsetzen, um automatisierte Qualitätskontrollen durchzuführen. So kommen Kamerasysteme zum Einsatz, um defekte Produkte zu identifizieren oder Verpackungen zu überprüfen. Dadurch lässt sich eine höhere Produktqualität gewährleisten und Ausschuss reduzieren. „Allerdings gilt es zu beachten, dass die Implementierung von KI in der Intralogistik auch Herausforderungen mit sich bringt, wie beispielsweise die Integration bestehender Systeme, Datenschutz und Sicherheitsaspekte. Dennoch bieten die genannten Chancen das Potenzial für erhebliche Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen in der Intralogistik“, führt Schulz abschließend an.

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