Drei Praxisbeispiele für künstliche Intelligenz in der Logistik

Ohne Informationen läuft heute nichts mehr – natürlich auch nicht in der Logistik. In unserer digitalen Welt liefert jeder Sensor, jede Maschine, jeder Mensch riesige Mengen an Daten. Was man damit tun kann? Intelligente Informationen sind in unserer datengetriebenen Welt der Basis für Erfolg. Vor allem künstliche Intelligenz gilt als ein großer Trend in der Logistik der Zukunft. Wir haben 3 Beispiele für Sie, wie schon heute durch künstliche Intelligenz in der Logistik Mehrwert entsteht.

Es ist rund 25 Jahre her, da setzte ein intelligenter Algorithmus den Schachweltmeister Garry Kasparow Schachmatt. Seitdem haben künstliche Intelligenzen zunehmend an Bedeutung gewonnen – auch in der Logistik. Das sogenannte Machine Learning ist beispielsweise sehr nützlich, wenn es darum geht die beste Strategie für die Betriebsoptimierung einer Logistik-Anlage zu finden.

Auf solche schlauen Algorithmen setzt die modulare Software redPILOT Operational Excellence Solution. Sie hilft Logistikbetreiber dabei, ihre Systeme zu jeder Betriebsstunde optimal zu betreiben. Dazu analysiert die Software vorhandene Daten, wie etwa Durchsätze, und nutzt Machine Learning, um ineffiziente Abläufe zu erkennen.

Daraus ermittelt die Software verschiedene Szenarien zur Optimierung und schlägt diese einer verantwortlichen Person vor, zum Beispiel einem Schichtleiter. Die redPILOT-Software funktioniert also wie ein Navi für den Anlagenbetrieb und berechnet die effizienteste Route zum Ziel: Von der zeitlich exakt getakteten Instandhaltung über automatisierte Mitarbeitereinsatzplanung bis hin zur dynamischen Erkennung von Engpässen.

Schon in der Kindheit lernen wir, wie wir verschiedene Gegenstände handhaben müssen: Wir wissen, ein Stofftier kann man werfen, ohne dass es Schaden nimmt, ein Parfumflakon hingegen zerbricht. Was uns Menschen leicht von der Hand geht, ist für einen Roboter sehr schwierig. Damit er zum Beispiel Onlinebestellungen effizient bearbeiten kann, braucht er Köpfchen – oder besser gesagt: KI.

Über so eine ausgeklügelte künstliche Intelligenz verfügt der Kommissionierroboter Pick-it-Easy Robot. In Zusammenarbeit mit dem Silicon Valley Startup covariant.ai wurde die spezielle KI entwickelt. Das ist gerade im Onlinehandel sehr wichtig, denn so kann der Roboter mit dem vielseitigen, umfassenden und ständig wechselnden Sortiment umgehen. Sogar bei Waren mit spiegelnden Oberflächen weiß der Roboter, wie er sie punktgenau greifen muss, um sie sicher und gezielt im Versandkarton zu platzieren.

Wie funktioniert die künstliche Intelligenz von Pick-it-Easy Robot?

Tatsächlich lernt die KI ähnlich wie wir Menschen durch Ausprobieren und Erfahrung: Mithilfe von speziellen KI-Trainingsmethoden, dem Reinforcement Learning, lernt die KI mit unterschiedlichen Aufgaben umzugehen auch selbst Lösungen zu entwickeln. Die künstliche Roboter-Intelligenz merkt sich erfolgreiche Handlungen – etwa, dass man ein Paar Socken am besten am Etikett greift – aber auch jene, die nicht erfolgreich waren. Daraus entsteht Stück um Stück ein datenbasierter Erfahrungsschatz, der den Roboter mit jedem Pick schlauer und effizienter für den Lagerbetrieb macht – und das 24/7.

Für den Onlinehandel gewinnen physikalische Touchpoints immer mehr an Bedeutung. Pick-up Points, Locker für Click & Collect-Aufträge, in denen Kunden ihre Onlinebestellung gleich anprobieren können, Showrooms oder Pop-up Stores: Die Möglichkeiten neue Kundenerlebnisse zu schaffen und die Wirtschaftlichkeit zu steigern sind umfassend. Auch hier ist intelligente Software ein wichtiges Element und schafft die Klammer zwischen dem digitalen und dem physikalischen Shop – beispielsweise indem sie Warenbestände an verschiedenen Orten in Echtzeit abgleicht. Den Onlineshop zum Reingehen ermöglicht die Technologie Project RetailStore. Dabei handelt es sich um ein sogenanntes In-Store-System, das aus einem automatisierten Mini-Lager mit Robotern und vollintegrierter Digitalisierungslösung besteht. Auf diese Weise verschmelzen Onlineshopping und Einkauf im Laden zum Seamless Commerce, denn die Kunden können sich direkt im Store auf eine digitale Reise begeben.

So funktioniert Project RetailStore :

• Die Waren lagern diebstahlsicher im Inneren des automatischen Miniatur-Lagers.
• Eine Scaneinheit übersetzt mithilfe von Machine Learning sogar nicht maschinenlesbare Informationen wie Imprints mit Chargennummern in Klarschrift: So ist sichergestellt, dass alle Waren möglichst platzsparend gelagert sind und immer voller Überblick über das Sortiment besteht.
• Ausgestattet mit schicken Touchdisplays für Digital Signage, Information und Cross Selling, 24/7-Kassa sowie Ausgabefächern ist Project RetailStore vielseitig einsetzbar: als Hingucker zur Produktinszenierung, als Pop-up Store auf einem Parkplatz oder auch als Dark Store für Nano Fulfillment.
• So nutzen Kunden die Vorteile des Onlineshoppings – wie schnelle Bezahlprozesse – und erweitern sie um physikalische Touchpoints: Sie können in Ruhe stöbern, sich beraten lassen, die Waren ausprobieren und sofort mitnehmen.

So steckt in jedem gelungenen Einkaufserlebnis auch eine Prise KI.

https://www.youtube.com/watch?v=zoq2OduClsk&ab_channel=KNAPPAG

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