Die Digitalisierung hat in den letzten Jahren deutliche Fortschritte gemacht - und zwar in sämtlichen Bereichen der Wirtschaft. Hauptgrund dafür ist natürlich die stetig zunehmende Menge an Daten, welche verarbeitet werden müssen. In diesem Zusammenhang wird auch das Thema Maschinelles Lernen in der Montage-Intralogistik immer wichtiger.
©KI_ryzhi - stock.adobe.com
Hier kommt Künstliche Intelligenz - kurz genannt KI - zum Einsatz, um aus enormen Datenmengen verschiedene Zusammenhänge zu erfassen, so dass spätere Programmierungen und somit zusätzlicher Aufwand minimiert werden können. montratec bietet hierfür zahlreiche technische Lösungen.
Künstliche Intelligenz hat die Logistikbranche in den vergangenen Jahren stark geprägt. Insbesondere die Lagertechnik und -verwaltung hat in letzter Zeit deutlich von der Automatisierung mit Hilfe von KI profitiert. So spielt zum Beispiel beim Smart Warehouse das IIoT (Industrial Internet of Things) eine immer größere Rolle, da sich dadurch sämtliche Komponenten digital aneinander koppeln lassen.
Künstliche Intelligenz kann dabei unterstützen, Arbeitsprozesse zu optimieren und zu verkürzen, die Kommissionierung durch die entsprechende Vorkalkulation aller benötigten Materialien ebenfalls vorantreiben und auch die Bestandsverwaltung deutlich vereinfachen. Dank der verbesserten Vernetzung lässt sich die Produktivität nachhaltig steigern. Weil die Einsatzplanung sich unmittelbar durch KI steuern lässt, kann auf diese Weise Personal reduziert werden - was eine Menge Kosten einspart. Montratec kann Sie diesbezüglich umfassend beraten und Ihnen passende, maßgeschneiderte Lösungsansätze liefern.
Beim Maschinellen Lernen kommen leistungsstarke Algorithmen zum Einsatz, die große Datenmengen analysieren und verarbeiten, um daraus zu lernen. Hierbei erfasst eine Software Beispiele und kann auf Grundlage selbstlernender Algorithmen wiederkehrende Prozesse und Muster erkennen und ausfiltern. Diese Software erhält nach und nach immer neue Datensätze und entsprechendes Feedback von Programmierern, welche mit dem Algorithmus fortwährend Optimierungen vornehmen können. Hierbei gilt grundsätzlich:
Je mehr Daten vom Algorithmus erfasst und verarbeitet werden können, desto intelligenter wird das System im Laufe der Zeit.
Allgemein wird beim Maschinellen Lernen in der Montage-Intralogistik bei der Bereitstellung der Daten zwischen zwei Varianten unterschieden. So gibt es das überwachte (supervised) und nicht überwachte (unsupervised) Maschinelle Lernen. Im Fokus steht bei beiden Methoden, wiederkehrende Prozesse und Zusammenhänge zu erkennen und daraus Schlüsse für die Zukunft zu ziehen, so dass das System künftig Prognosen für die verschiedensten Szenarien erstellen kann.
Im Prinzip ist das Maschinelle Lernen nur ein Sammelbegriff, welcher das Aufgabenfeld beschreibt, Maschinen bei der Lösungsfindung zu unterstützen, indem diese dazu in der Lage sind, aus bestehenden Datensätzen zu lernen. Hierbei kann es auch auch um einen einfachen Algorithmus handeln. Es geht also darum, dass sich die Software bzw. die Maschine selbstständig an verschiedene Gegebenheiten und Situationen anpassen kann und sich fortwährend auf Grundlage der zur Verfügung stehenden Daten auf den neuesten Stand bringt.
In der heutigen Zeit stellen sich viele Unternehmen die Frage, wie sich die Intralogistik in den kommenden Jahren zunehmend effizienter gestalten lässt. Eine nachhaltige Prozessoptimierung benötigt verlässliche und korrekte Stammdaten, damit das Potenzial von Maschinellem Lernen bestmöglich genutzt werden kann. Schon in der Kommissionierung und bei der Transportplanung können KI-basierte Systeme durch Maschinelles Lernen Unmengen an Daten erfassen und verarbeiten, um daraus wiederkehrende Muster abzuleiten.
Mit Hilfe von Maschinellem Lernen lassen sich Transporte von Material sowie auch die Dauer für das Auf- oder Abladen deutlich exakter planen und vorhersagen.
Pauschale Zeiten gehören somit der Vergangenheit an, wie es beispielsweise beim Transport von Paletten noch heute in vielen Logistikfirmen der Fall ist. Maschinelles Lernen erkennt die zu verladenden Produkte selbstständig und kann die Terminierung entsprechend korrekt planen - dabei werden natürlich auch weitere Faktoren, wie zum Beispiel das zur Verfügung stehende Personal oder auch spezielle Wochentage berücksichtigt.
Auf diese Weise kann Maschinelles Lernen dabei unterstützen, Prozesse um einiges effizienter zu gestalten und Engpässe vollständig zu vermeiden. Die Vorteile kommen auch zum Tragen, wenn es zu unerwarteten Störungen oder Ausfällen in gewohnten Betriebsabläufen kommt, wie zum Beispiel bei einer verspäteten Lieferung aufgrund eines Produktionsstopps. Hier kann ein selbstlernendes System von alleine erkennen, welche Maßnahmen erforderlich sind, um die Prozesse fortzuführen und das Problem zu lösen.
Wettbewerbsvorteile sind in der Logistikbranche heutzutage enorm wichtig, denn der Markt ist hart umkämpft. Unternehmen, die sich diese verschaffen sollen, können sie durch Predictive Maintenance erzielen. Hier unterstützen analytische Anwendungen im Maschinellen Lernen das Personal dabei, die Instandhaltungs- und Wartungstermine für Fuhrpark und Technik exakt im Vorfeld zu bestimmen und so für eine optimale Ressourcenplanung zu sorgen. Auf diesem Wege können Leerläufe von Maschinen vollständig vermieden und Kosten eingespart werden.
Tatsächlich ist Predictive Maintenance nicht nur für die Logistikbranche wichtig, sondern auch für andere Wirtschaftsfelder, wie beispielsweise im Verkehrswesen.
Ebenfalls bietet Maschinelles Lernen eine optimierte Bilderkennung - dieses Tool ist insbesondere in Zeiten, in denen der Onlinehandel stark zunimmt - besonders wertvoll. So profitieren Versandhändler von einer optimalen Lagerhaltung. Erfassungs- und Scanprozesse basieren auf einer intelligenten Bilderkennung und können kontinuierlich den aktuellen Bestand in den Regalen sowie die Produktqualität im Auge behalten. Weiterhin helfen sie dabei, den Standort bestimmter Materialien zu ermitteln oder auch herauszufinden, wo auf dem Gelände sich bestimmte Personen bzw. Maschinen gerade befinden. Im Falle eines Falles lassen sich auf diese Weise sogar Arbeitsunfälle im Lager vermeiden.
Künstliche Intelligenz mit Maschinellem Lernen ist längst nicht mehr nur ein Nischenprodukt, sondern im Rahmen von Versorgungsketten für Unternehmen inzwischen zu einem wichtigen Werkzeug geworden. Es lässt sich auch einsetzen, um Komplikationen in der Supply Chain aufzudecken, ehe diese zu Störungen bzw. Verzögerungen im Betrieb führen. Werden die richtigen Algorithmen eingesetzt, sind die Möglichkeiten zur Nutzung schier unendlich.
So ist es zum Beispiel möglich, durch das Erkennen spezieller Synergien in Versandnetzwerken für eine Reduktion der Frachtkosten zu sorgen sowie auch die Just-In-Time-Zuverlässigkeit von Zulieferern zu erhöhen. Insgesamt kann das ökonomische Risiko drastisch gesenkt werden.
Denn insbesondere im Supply Chain Management ist eine fehlende Synchronisation oder gar der vollständige Ausfall einzelner Instanzen innerhalb einer Versorgungskette fatal und führt nicht selten zu hohen, völlig unnötigen Kosten.
Durch die Vernetzung unterschiedlicher Algorithmen beim überwachten bzw. unüberwachten Maschinellen Lernen lassen sich jene Faktoren ausfindig machen, welche den größten Einfluss auf die Versorgungskette haben. Auf Grundlage dieser Informationen lassen sich dann entsprechende Sicherheitsvorkehrungen oder präventive Maßnahmen festlegen.
Ein weiterer klassischer Anwendungsbereich der Künstlichen Intelligenz mit Maschinellem Lernen ist unter anderem die Bestandssenkung bzw. die Reduktion von Betriebskosten sowie auch die Prognose der Nachfrage bestimmter Produkte. Dank einer genauen Planung anstehender Wartungen
Beim Deep Learning kommen Künstliche Neuronale Netze zur unabhängigen Verarbeitung in Informationen bzw. zur Erfassung von Mustern zum Einsatz. Bei Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) handelt es sich um spezielle Algorithmen, die nach Vorlage der Funktionsweise des menschlichen Gehirns konzipiert worden sind. Aufgrund der in den letzten Jahren stark angewachsenen digitalen Datenmenge ist Deep Learning immer wichtiger geworden - hier wird das System ebenfalls mit Informationen versorgt. Diese durchlaufen ein Raster an künstlichen Neuronen in mehreren Schichten, wie unter anderem der Input-Schicht, der Hidden Layers und der Output-Schicht.
Allgemein gilt: Je vielschichtiger die Hidden Layer ist, desto tiefer ist auch der Lernprozess.
Deep Learning ist stark rechenbasiert. Das Training kann mehrere Monate in Anspruch nehmen, um im Anschluss genaue Prognosen erstellen zu können. Dank Deep Learning können Konflikte im Bereich der Text-, Bild- und Spracherkennung gelöst werden - dies ist ohne einen besonderen Algorithmus nicht möglich. Insbesondere bei einer hohen Datenmenge (Big Data) ist Deep Learning deutlich effizienter als Maschinelles Lernen mit einem herkömmlichen Algorithmus.
Der größte Unterschied zwischen klassischem Maschinellen lernen und Deep Learning ist die Kompetenz, Daten ohne Struktur durch Künstliche Neuronale Netze analysieren zu können.
Künstliches Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Montage-Intralogistik: Beide werden immer wichtiger.
Nicht nur bei der Prozessoptimierung, sondern auch zur Unterstützung der Standortbestimmung von Produkten in Lagern kann Künstliche Intelligenz eine enorme Hilfe sein. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto besser ist das System dazu in der Lage, zu lernen und so für künftige Optimierungen und Verbesserungen der Abläufe zu sorgen.
Der Einsatz von Maschinellem Lernen in der Montage-Intralogistik gewährleistet analytische Prognosen für unter anderem den Personalbedarf, die Nachfrage auf dem Markt oder auch die Retourenabwicklung. Diese Vorhersagen basieren somit nicht nur auf den zur Verfügung stehenden Daten, sondern auch auf wiederkehrenden Mustern, welche sich durch das Maschinelle Lernen mit der Zeit herauskristallisieren.
Nach jetzigem Stand kommen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen bislang vor allem in größeren Unternehmen zum Einsatz. Mittelständler und kleine Firmen tun sich mit der Integration neuer Technologien häufig schwerer und erkennen in Künstlicher Intelligenz bzw. Maschinellem Lernen kein Potenzial für ihre eigenen Prozesse. Dennoch lohnt sich ein Blick auf die fortschrittliche Technologie, denn selbstlernende Algorithmen sind optimal dazu geeignet, um die Effizienz in der Montage-Intralogistik zu steigern. Letzten Endes lässt sich auf diesem Wege die Basis für eine durchgehend nachvollziehbare, digital gesteuerte Supply Chain erstellen. Und dabei handelt es sich um eines der wichtigsten Kriterien für Firmen in jeder Dimension, um die Qualität der Lieferungen zu verbessern sowie die Prozessoptimierung voranzutreiben.
