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KI in der Logistik

Versteckte Schätze

Das neu gegründete ADA Lovelace Center for Analytics, Data and Applications unterstützt Unternehmen mit künstlicher Intelligenz bei der Prozessoptimierung unter anderem in der Logistik.

Keine simple Frage: Wie kann man Produkte möglichst effizient in ein Hochregallager einlagern? (Foto: shutterstock.com)
Keine simple Frage: Wie kann man Produkte möglichst effizient in ein Hochregallager einlagern? (Foto: shutterstock.com)

Ein Ersatzteil für einen defekten Kühlschrank? Möchte jeder Endkunde möglichst schnell haben. Den Produzenten stellt das vor einige Herausforderungen. Einerseits wollen Unternehmen die Kosten für Lagerung und Transport sowie die Kapitalbindung senken. Andererseits bemisst sich die Servicequalität eines Herstellers auch daran, wie schnell er Ersatzteile liefern kann. Um aus diesem Dilemma zu kommen, hat BSH Hausgeräte mit dem ADA Lovelace Center kooperiert.

Das ADA Lovelace Center for Analytics, Data and Applications in Nürnberg wurde Ende 2018 vom Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS in Kooperation mit der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und der Ludwig-Maximilians-Universität München gegründet. Es verbindet auf besondere Weise die Forschung zu künstlicher Intelligenz mit den Anwendungen in der Industrie. Dabei bringt das Center zum einen lokale, regionale sowie nationale Akteure zusammen und kooperiert andererseits mit internationalen Partnern wie dem Machine Learning Center am Georgia Institute of Technology oder dem RIKEN Center for Advanced Intelligence in Tokyo.

Optimierung der Ersatzteillogistik

BSH Hausgeräte ist der größte Hausgerätehersteller Europas, der Marken wie Bosch, Siemens, Gaggenau und Neff produziert. Die Breite des Portfolios war dann auch eine der Herausforderungen – viele Marken heißt viele Ersatzteile. Gemeinsam wurde eine KI-Anwendung entwickelt, die nun dem Unternehmen hilft, den Bedarf an Ersatzteilen vorherzusagen. „Bei diesem Tool zur Langzeitprognose kommen unterschiedliche Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz, um zuverlässige Vorhersagen zu ermöglichen“, erklärt Institutsleiter Prof. Dr. Alexander Martin. Das Tool ist inzwischen implementiert und hilft BSH Hausgeräte, die Lagerhaltung auf ein tatsächlich notwendiges Maß zu reduzieren.

„Viele Unternehmen wissen nicht, welche Daten bei ihnen in welcher Qualität und Menge vorliegen, welche Daten sie zur Lösung für eine spezifische Anwendung bräuchten oder umgekehrt: welche Anwendungen sie mit ihren Daten überhaupt optimieren können“, erklärt der Wirtschaftsmathematiker. Hier hilft die Forschung am ADA Lovelace Center bereits vorab, die Weichen zu stellen, indem sie Unternehmen bei diesen grundlegenden Entscheidungen unterstützt. „Unser Beitrag besteht in der Methodenkompetenz zur Datenanalyse, wobei wir die gesamte Breite abbilden: von der klassischen Deskription über Forecast und Prognose bis hin zu entscheidungsbasierten Methoden“, so Martin. Dafür setzt das Center derzeit auf acht Kompetenzsäulen wie automatisches, adaptives Lernen, mathematische Optimierungsverfahren oder Semantik, die in zehn Anwendungsfeldern weiterentwickelt werden: unter anderem in den Bereichen datengetriebene Lokalisierung, selbstoptimierende, adaptive logistische Netzwerke und Fahrerassistenzsysteme im Schienenverkehr.

Entscheidend dabei: die Nähe zur Praxis. „Das Besondere ist, dass wir die Kompetenzen, Methoden und Verfahren am Beispiel der Anwendungen weiterentwickeln. Das heißt, wir arbeiten an Use Cases, die aus der industriellen Praxis kommen.“ Für diese Zusammenarbeit haben Martin und sein Team sogar ein neues Kooperationsformat entwickelt: die sogenannten Joint Labs. Darin bearbeiten Wissenschaftler und Unternehmensmitarbeiter in kleinen, agilen, interdisziplinären Entwicklerteams auf Zeit konkrete Fragestellungen des Unternehmens. „Durch diese innovative Form der Zusammenarbeit und der Infrastruktur können in kürzerer Zeit mehr kreative Lösungen entwickelt werden“, so Prof. Martin.

Verkürzte Wege in der Lagerlogistik

Gerade in der Logistik bietet KI viele Lösungsmöglichkeiten; beispielsweise im Bereich der Lagerlogistik: Hier wurde das Methoden-Know-how des ADA Lovelace Centers dazu genutzt, eine Optimierungssoftware zu entwickeln, die den internationalen Logistikdienstleister Schnellecke bei seinen Lagerprozessen unterstützt. Wie kann man Produkte so in ein Hochregallager einlagern, dass eine möglichst effiziente Entnahme möglich ist? Eine alles andere als simple Frage, Bedingungen von der vorgegebene Be- und Entladereihenfolge bis zum Brandschutz mussten berücksichtigt werden. „Unsere Experten aus dem Anwendungsfeld haben dafür ein sogenanntes Mixed Integer Programming eingesetzt – ein mathematisches Optimierungsverfahren. Damit wurde eine Software entwickelt, durch die Güter so einlagert werden können, dass die Wege der Kommissionierer deutlich kürzer sind“, so Martin.

Chancen für die Logistik

„KI an sich ist ja kein neues Thema, sondern erfährt momentan einen großen Hype unter anderem durch bessere Rechnerleistungen und bessere Software-Performance“, erklärt Institutsleiter Martin. Und da liegen auch die Chancen für die Industrie und speziell für die Logistik als einer Querschnittsbranche mit einem sehr dynamischen Umfeld: „Dadurch können Probleme von sehr hoher Komplexität und Datengröße in Echtzeit gelöst werden – hier liegen wahre Schätze für Unternehmen versteckt, die es zu heben gilt.“ Das Riesenpotenzial der KI solle einen allerdings auch nicht betriebsblind machen, warnt Martin. „Wir dürfen nicht den Fehler machen, KI als alleinige Allzweckwaffe zu begreifen, sondern müssen sie je nach Fragestellung als ein wichtiges Werkzeug in einem Gesamtkontext begreifen.“

Tags

  • Künstliche Intelligenz & Robotik

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