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KI: Entwicklungen in der Logistik

In unserer Alltagswelt haben künstliche Intelligenzen (KI) mit digitalen Assistenten und Service-Chatbots bereits Einzug gehalten. Auch im Bereich der Logistik werden ihre Potenziale zunehmend geschätzt.
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Ob im Bereich der Lagerlogistik, der Tourenplanung und Disposition oder der Echtzeit-Routenoptimierung: die Logistik bietet zahlreiche Ansatzpunkte für den Einsatz von künstlicher Intelligenz.

Das mitdenkende Lager

Die Einsatzmöglichkeiten von KI beginnen schon im Wareneingang, wo Artikel einmal von KI per Visual Recognition mit allen relevanten Daten erfasst und in der Folge künftig selbstständig erkannt werden. Vor allem aber können lernende System die Abläufe in der Kommissionierung verbessern.

Von genereller Wegereduzierung über eine Homogenisierung der Anlagenauslastung bietet sich im Bereich der Lagerlogistik großes Potenzial. Ein wichtiges Einsatzfeld für KI ist auch die sogenannte prädiktive Analyse, mit der sich der Aufwand für Kommissionierung und Verpackung detailliert vorhersagen und planen lässt.

Während hauseigene Systeme Ressourcen bislang basierend auf vorhandenen Aufträgen optimierten, können mit KI auch zusätzliche Einfluss­faktoren und unstrukturierte Datenquellen berücksichtigt werden und die Vorhersagegenauigkeit so gesteigert werden. Künstliche Intelligenz hält außerdem durch Einsatz von Robotik auch in die Lagertechnik verstärkt Einzug.

Geplant vom Algorithmus

Assistenzaufgaben wie das Einbinden von Transportaufträgen in die bestehende Planung sind schon seit einiger Zeit Teil von Softwarelösungen im Dispositionsbereich. Auch Tourenpläne können inzwischen von speziellen Tools erstellt ­werden, die innerhalb kürzester Zeit Tausende Vorschläge mit jeweils kleinen Abweichungen berechnen.

KI-gestützte Software ist dabei lernfähig und merkt sich, welche Änderungen jeweils Verbesserungen oder Verschlechterungen des Tourenplans herbeigeführt haben. In der nächsten Stufe erkennen KI auf Basis aktueller Telematikdaten drohende Konflikte wie Ausfälle oder Verzögerungen und planen laufende Touren selbsttätig um. Für Disponenten bleibt damit mehr Zeit für Kundenbetreuung und andere Aufgaben.

Auslastung verbessern

An der Verbesserung bestehender Tourenplanungs-Algorithmen arbeitet unter anderem das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS. Im Projekt KITE wird untersucht, wie KI Leerfahrten vermeiden kann. Dabei wird die Tourenplanung mit der Prognose von Frachtaufträgen gekoppelt und dem Disponenten Vorschläge gemacht, durch geschickte Akquise von weiteren Aufträgen die bereits geplanten Touren besser auszulasten. Der Algorithmus errechnet dabei aus den Daten vergangener Aufträge einen möglicherweise kommenden Bedarf eines Kunden, der die Ausnutzung des Frachtvolumens verbessern würde. Der Disponent kann den möglicherweise infrage kommenden Kunden dann aktiv kontaktieren und diesem vielleicht einen Rabatt für die Tour vorschlagen – so entsteht aus einem Defizit eine Win-win-Situation für beide Seiten.

Mit KI gegen Staus

Auch im Kampf gegen Staus sollen KI helfen. Das Grundproblem dabei: Von Navis und Karten-Apps berechnete Fahrstrecken stellen jeweils nur für den Einzelnen optimierte Routen dar. Werden solcherlei vorgeschlagene Wege von Hunderten gleichzeitig befahren, können auch alternative Strecken überlastet werden – es entsteht ein Stau neben dem Stau. Kommen hier statt starrer Algorithmen KI zum Einsatz, können diese die Routenpläne aller Nutzer laufend abgleichen und mittels dynamischem Routing in Echtzeit so optimieren, dass der Verkehr besser verteilt wird. Die Software lernt außerdem beständig hinzu und verbessert so ihre Empfehlungen immer weiter.

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