KI, ML und Robotik: Neue technologische Grenzen im Lagerwesen

Das Lagermanagement ist ein komplexer Vorgang, der das Ausgleichen vieler Herausforderungen und Risiken erfordert. Kunden erwarten immer mehr schnelle und genaue Lieferungen, was viele Unternehmen dazu veranlasst, zu “Mikro-Erfüllungszentren” überzugehen, die in der Nähe von großen städtischen Zentren liegen. Um Aufträge schnell zu erfüllen und den begrenzten Lagerplatz optimal zu nutzen, wenden Unternehmen immer mehr künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Robotik an, um die Lagerverfahren zu optimieren. Durch die Nutzung von KI und ML können Lagerverwalter Komponenten ihrer Verfahren automatisieren und verbessern, wie z.B. die Nachfrage- und Bestandsprognose, die Optimierung der Raumausnutzung und des Layouts, die Verbesserung der Effizienz von Kommissionierung und Verpackung sowie die Reduzierung von Fehlern und Abfall. Gleichzeitig können Roboter repetitive Aufgaben mit größerer Genauigkeit und Geschwindigkeit als menschliche Arbeiter ausführen und in Räumen operieren, die für Menschen zu eng sind. Unternehmen können diese Technologien nutzen, um ihre Gewinne zu steigern, die Sicherheit und den Schutz zu verbessern und die Kundenzufriedenheit und -loyalität zu erhöhen.

Herausforderungen der Lagerwirtschaft

Der Online-Handel expandiert rasch und entwickelt sich weiter, er wird voraussichtlich ein 4.117,00-Milliarden-Dollar-Geschäft im Jahr 2024. Kunden gehen online für verschiedene Bedürfnisse, einschließlich Lebensmittel. Traditionell haben Online-Händler ihre Lagerbestände in großen Lagerhäusern außerhalb der großen Bevölkerungszentren gelagert. Die schnelle Urbanisierung hat dazu geführt, dass viele Kunden in teuren Gebieten in der Nähe von Bevölkerungszentren leben, und Kunden erwarten immer mehr schnelle – oft am selben Tag – Lieferungen.

Viele Einzelhändler haben dieses Problem gelöst, indem sie “Mikro-Erfüllungszentren” in der Nähe von großen Bevölkerungszentren eingerichtet haben. Da der Grundstückspreis in diesen Lagen teuer ist, ist es wichtig, dass jeder Quadratmeter Lagerfläche optimal genutzt wird. Gleichzeitig hat die Lagerwirtschaft mit Arbeitskräftemangel zu kämpfen, was die Erfüllung von Aufträgen in einem zeitnahen Rahmen erschwert.

Anwendungen von KI/ML und Robotik

Automatisierung, KI und ML können Einzelhändlern helfen, diese Herausforderungen zu meistern. Der Fortschritt der Computer-Vision hat die Möglichkeiten für Roboter im Lagerbereich erweitert. Zum Beispiel werden autonome mobile Roboter (AMR)-Systeme immer mehr für die Kommissionierung (Auswahl der Artikel, die ein bestimmter Kunde bestellt hat), Verpackung (Vorbereitung dieser Artikel für den Versand) und Palettierung (Platzierung von Waren auf einer Palette für den Transport und die Lagerung) eingesetzt. Die Automatisierung dieser Aufgaben erhöht die Geschwindigkeit, Effizienz, Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit. Roboter können auch vertikale und enge Räume nutzen, die für Menschen schwer zugänglich sind. Der Lagerplatz kann weiter optimiert werden, indem innovative, hochdichte Lagerlösungen wie Kuben, Röhren und automatisierte Lager- und Abrufsysteme eingeführt werden.

KI- und ML-gestützte Optimierungsalgorithmen analysieren große Mengen an realen Daten, um Prognosen und Lösungen zu generieren, die aktualisiert werden, wenn mehr Informationen verfügbar sind. Die Routenoptimierung hilft Unternehmen, sicherzustellen, dass Waren auf den kürzesten und effizientesten Routen transportiert werden. Die Nachfrageprognose und die Vorhersagemodelle verwenden vergangene Bestelldaten, um Muster zu erkennen und Einzelhändlern zu helfen, zu schätzen, welche Produkte wahrscheinlich von Kunden bestellt werden, um sicherzustellen, dass der Lagerplatz effizient genutzt wird und die Zeit, die Produkte auf den Regalen verbringen, minimiert wird. Diese Modelle ermöglichen auch eine effizientere Lagerung, da die häufiger bestellten Artikel näher an den Kommissionierstationen gelagert werden können.

ML kann, wenn es mit Sensoren auf Geräten kombiniert wird, auch die vorbeugende Wartung ermöglichen. Die kontinuierliche Überwachung von Geräteteilen ermöglicht es Lagern, zu erkennen, wenn mechanische Teile wie Rollen oder Förderbänder Anzeichen von Verschleiß oder Bruch zeigen, sodass sie vor Ausfällen ersetzt werden können und die Ausfallzeit minimiert wird. Durch die Implementierung von Robotik und KI/ML-basierten Lösungen können Einzelhändler die Genauigkeit und Effizienz erhöhen, während sie sicherstellen, dass ihr begrenzter Platz optimal genutzt wird.

Wenn KI und Robotik in die Lagerwirtschaft integriert werden, ist es wichtig, die Privatsphäre, Ethik und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu berücksichtigen. Es ist wichtig, die Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten und sicherzustellen, dass KI-Modelle keine sensiblen Kundendaten weitergeben. Ebenso wichtig ist es, KI-Modelle auf Vorurteile zu überprüfen. Schließlich ist es wichtig, sicherzustellen, dass robotische und automatisierte Lösungen den Vorschriften der Occupational Safety and Health Administration (OSHA) entsprechen, um die Arbeitsumgebung zu schützen.

Schlüsselindikatoren für Lagerprozesse

Die Überwachung von Schlüsselindikatoren (KPI) ermöglicht es Unternehmen, die Effektivität ihrer Lagerlösungen zu messen und kontinuierlich zu verbessern. Einige wichtige KPI für die Lagerwirtschaft sind:

• Durchsatz – Dies stellt die Anzahl der Produkte dar, die erfolgreich durch eine Verpackungsstation während einer bestimmten Zeit verarbeitet werden, z.B. die Anzahl der pro Stunde erfüllten Aufträge.
• Lieferzeit – Diese Kennzahl misst, wie schnell Lieferungen erfolgen können.
• Raumnutzung – Dieses Maß für die Effizienz der Lagerkapazitätsnutzung wird oft berechnet, indem das Volumen der gelagerten Materialien durch die Gesamtkapazität des Lagers geteilt wird.
• Pünktliche und vollständige Lieferungen (OTIF) – Diese Kennzahl berechnet den Prozentsatz der Aufträge, die innerhalb des gewünschten Zeitraums abgeschlossen werden.
• Genauigkeit der Inventurzählung nach Standort – Diese misst, in welchem Maße die im Lager gelagerten Waren den Daten entsprechen. Eine hohe Inventurgenauigkeit ist für die Lageranalyse erforderlich.

Nutzen von KI/ML in der Lagerwirtschaft

KI, ML und Robotik sind wichtige Komponenten der modernen Lagerwirtschaft und werden die Branche weiter verändern. Laut einem aktuellen McKinsey-Bericht planen Unternehmen, ihre Ausgaben für autonome Lagerlösungen in den nächsten fünf Jahren erheblich zu erhöhen. Große Einzelhändler wie Target und Walmart investieren Millionen von Dollar in die Umgestaltung ihrer Lieferketten und Lagerverfahren mit KI- und ML-gesteuerter Logistik. Walmart hat ein KI-gesteuertes Routenoptimierungstool entwickelt, das nun anderen Einzelhändlern im Rahmen eines Software-as-a-Service-Modells (SaaS) zur Verfügung steht. Der Einzelhändler nutzt auch KI, um die Nachfrage vorherzusagen und sicherzustellen, dass genügend Lagerbestand für Spitzenverkaufstage wie Black Friday vorhanden ist. Diese Lösungen helfen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, während sie die Gewinne erhöhen und die Betriebskosten senken. Sie können auch Unternehmen helfen, Herausforderungen wie Störungen in der Lieferkette und Arbeitskräftemangel zu bewältigen.

KI, ML und Robotik sind am nützlichsten in kleineren Lagern und Mikro-Erfüllungszentren, wo sie den begrenzten Lagerplatz optimieren können. Zusätzlich zu Technologien wie erweiterter Realität und Cloud-Lösungen helfen sie, schnelle und genaue Lieferungen zum Standard zu machen. Durch die Überwachung von Schlüsselindikatoren und die Priorisierung von Compliance und Datenschutz können Unternehmen sicherstellen, dass sie die vollen Vorteile von KI, ML und Robotik nutzen.