Fazit
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.