Eigentlich ist es doch ganz einfach: Wir generieren immer mehr Daten, die auf unterschiedlichste Weise erfasst, genutzt und interpretiert werden können. Kompliziert wird es erst dann, wenn diese Daten richtig ausgewertet und weiterverwendet werden sollen.
Gerade im Logistikbereich fallen täglich Unmengen an Daten an, die analysiert und ausgewertet werden müssen. Unterstützt werden kann dieser Vorgang durch künstliche Intelligenz (KI). KI-Systeme sind in der Lage, dank der modernen und leistungsfähigen Hardware grosse Mengen an erfassten Daten mit intelligenten Algorithmen zu kombinieren, um aus Mustern, Anomalien und Merkmalen der analysierten Daten zu lernen.
Viele Einsatzmöglichkeiten
In der Logistik wurde in den vergangenen Jahren eine ganze Reihe von Anwendungsmöglichkeiten der künstlichen Intelligenz entwickelt, die dazu beitragen können, die Abläufe speziell in der Intralogistik zu beschleunigen und effizienter zu gestalten. Beispielsweise durch die Erkennung von Fehlern in den Stammdaten, die zu einer reduzierten Effizienz oder gar zu Prozessunterbrechungen führen können.
Auch die Verkürzung der Wegzeiten in Lagern kann mit KI positiv beeinflusst werden, indem die Artikelpositionierung im Lager und das Picking der einzelnen Artikel optimiert werden – zu geringe Lagerbestände können Lieferengpässe zur Folge haben. Durch die Analyse bestehender Auftragsdaten kann die KI mittels Prognose für eine optimierte Bestandsplanung sorgen. Die KI kann auch aufgrund der eingehenden Bestellungen eine Prognose erstellen, welche Mengen einer Ware zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Kommissionierzone vorhanden sein müssen.
Visuelle künstliche Intelligenz beziehungsweise die Deep-Learning-Technologie kann zur Objekterkennung und zum Zählen und Messen von Gütern und Produkten eingesetzt werden. Der Wareneingang kann durch die selbstständige Identifizierung der Produkte und das Lesen zusätzlicher Informationen automatisiert werden. Roboter, die mit künstlicher Intelligenz beziehungsweise mit Deep-Learning-Algorithmen ausgestattet sind, können intelligente autonome Entscheidungen zu Identifizierung, Analyse von Gütern sowie deren Manipulierung und dem Transport fällen.
Ein intelligentes Lagerverwaltungssystem (LVS) ist das Herzstück eines Smart Warehouses. Es visualisiert und nutzt Daten über die Abläufe innerhalb des Lagers und verarbeitet eine steigende Anzahl an Daten, um einen effizienten Warenumschlag zu gewährleisten. Dabei können Automatisierungslösungen – etwa Visual Artificial Intelligence, KI-Roboter, Pick-by-Lösungen, Fahrerlose Transportsysteme (FTS), RFID sowie Augmented Reality – integriert werden. Künstliche Intelligenz kann Unternehmen zudem dabei unterstützen, ihre logistischen Abläufe umweltverträglicher zu gestalten: mit einer KI-gesteuerten intelligenten Routenplanung kann der Treibstoffverbrauch der eingesetzten Fahrzeuge reduziert werden.
Die Frage der Verantwortung?
Die künstliche Intelligenz kann in der Logistik Optimierungen aufzeigen, die Prozess- und Produktionsverbesserungen erlauben. Sie präsentiert sich als zukunftsorientiertes Tool zur Lösung mannigfacher Aufgaben in vielen Betrieben. Doch sie beinhaltet auch eine ganze Reihe von Fragen, unter anderem, wer die Verantwortung trägt bei der zunehmenden Delegation intelligenter Tätigkeiten an Maschinen. Der Mensch kann für sein Handeln zur Rechenschaft gezogen werden. Im Bereich der KI jedoch ist die Kontrolle und die Steuerbarkeit umstritten. Auch Fragen bezüglich Datenschutz und Datensicherheit treten auf und müssen beantwortet werden.