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Künstliche Intelligenz (KI) in der Logistik

Künstliche Intelligenz (KI) in der Logistik

Logistische Prozesse mithilfe von KI-Technologien verbessern und Wettbewerbsfähigkeit steigern

Cut-off-Zeit
Wegemeteroptimierung
Stammdaten
Chatbots
Inventory Forecast
Artikelklassifikation
Predictive Maintenance
Typenschilderkennung
Produkterkennung

Künstliche Intelligenz (KI): Potentiale entlang der Supply Chain nutzen

Globalisierung, Digitalisierung und die zunehmende Komplexität der Wertschöpfungsketten bringen besondere Herausforderungen und Chancen für die Logistik. Eine Möglichkeit, diese erfolgreich anzugehen, ist u.a. der Einsatz von Machine Learning-Technologien: Mit den richtigen Tools können Sie ausgewählte logistische Prozesse verbessern und Ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern.


Machine Learning (ML) ist eine Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz, die in Datenbanken vorhandenes Wissen nutzt, um daraus Entscheidungsempfehlungen abzuleiten. Gepaart mit unserer umfassenden Erfahrung im Supply Chain Management und Logistikbereich können wir Sie bei der Optimierung und Entwicklung Ihrer Logistikprozesse bestens unterstützen. Zum Beispiel, wenn es darum geht, mehrere Bestellungen eines Kunden optimiert für das Warehouse freizugeben. Dabei werden die zugesagten Liefertermine für den Kunden ebenso berücksichtigt wie die Auslastung des Lagers und die Bereitstellung der Ware für den Transport.

Künstliche Intelligenz (KI): Anwendungsfälle in der Logistik

Optimierung der Cut-off-Zeit mit Machine Learning - Visual _ Mann im Lager

Optimierung der Cut-off-Zeit mit Machine Learning

Ihre Kunden bestellen regelmäßig Ware bei Ihnen. Ihr Lager bereitet die Lieferung zeitnah vor. Bevor die Auslieferung erfolgt, platziert derselbe Kunde eine neue Bestellung bei Ihnen. Sie möchten gerne verschiedene Bestellungen des Kunden, die zu einem Auslieferzeitpunkt versendet werden, zusammenfassen. So können Sie Verpackungsmaterial, Volumen und Transportkosten sparen.

Um diese Herausforderung zu meistern, haben wir ein Machine-Learning-System entwickelt: Das neuronale Netzwerk wird mit den Eckdaten der Bestellungen aus Ihrem System gefüttert und ist so in der Lage abzuschätzen, ob ein Kunde seine Bestellungen für den aktuellen Zeitraum bereits abgeschlossen hat oder nicht.

Vorteile:

  • Sie können das Bestellverhalten von Kunden voraussagen
  • Sie können einschätzen, wann Kunden ihre Bestellungen vollständig abgeschlossen haben
  • Sie können die Auslieferung von mehreren Bestellungen an einen Kunden optimieren
  • Sie sparen Verpackungsmaterial, Volumen und Transportkosten
KI-basierte Wegemeteroptimierung - Visual - Mann im Lager

KI-basierte Wegemeteroptimierung

Kurze Wegezeiten steigern die Produktivität in der Kommissionierung. Mit KI-basierten Algorithmen haben wir einen Lösungsansatz für eine bestmögliche Artikelpositionierung und die Zuordnung auf geeigneten Fixplätzen entwickelt. Folgende Schritte werden durchlaufen: Füttern der KI mit Pickdaten, ggf. manuelle Selektion von Sonderfällen, Forecast-Erstellung für Picks, Reihenfolgebildung, Zuordnung zum Lagerplatz, Auswahl von Umlagerungsvorschlägen und Weiterleitung an das WMS. Der Microservice steht als Microsoft Webservice auf Basis von Azure zur Verfügung und kann mittels Standardschnittstellen (REST API) einfach integriert werden.

Vorteile:

  • Sie halten die Zeit vom Auftragseingang bis zum Versand so gering wie möglich
  • Sie verarbeiten mehr Aufträge aufgrund kürzerer Durchlaufzeiten und können so mehr Umsatz erzielen
  • Sie optimieren die Artikeldichte und Auftragsbündelung
  • Sie lösen das „Traveling Salesman Problem“ durch Ermittlung der kürzesten Weglänge anhand mathematischer Berechnung der möglichen Laufwege
Stammdatenfehlererkennung in der Logistik mit KI - Visual - Autoreifen in Lager

Stammdatenfehlererkennung in der Logistik mit KI

Stammdaten, wie Artikelbezeichnung, Abmessungen oder Gewicht, spielen in  Planungsprozessen eine wichtige Rolle, z.B. bei der Lagerplatzfindung, bei der Packstückvorbestimmung oder bei der Frachtraumplanung. In unserer Lösung wird jeder Stammdatensatz auf mögliche Anomalien hin analysiert, beispielsweise Material- oder Kundenstammfehler. Als Maß für die Anomalie werden Wahrscheinlichkeiten und Score-Werte berechnet. In einem integrierten Workflow erfolgt ein Hinweis im Lagerverwaltungssystem, wenn Auffälligkeiten erkannt werden. Der Service wird als Webservice in Microsoft Azure angeboten und kann per Rest-API  aufgerufen werden. Dabei gibt es eine Standard-Anbindung an unsere Cloud-Logistikplattform platbricks.

Vorteile:

  • Der KI-basierte Prüfservice umfasst keine statischen Regelwerke
  • Der Algorithmus lernt mit jedem True/False-Vorgang dazu
  • Mittels eines Scorings für die Datengüte können die Stammdaten permanent überwacht werden
  • Eine verteilte Stammdatenpflege kann automatisch überwacht werden
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KI in der Logistik – Vom Buzzword zur zukunftsweisenden Technologie

KI-Experte Niels Pothmann von Arvato Systems teilt sein Wissen im BVL.digital Podcast und spricht u.a. über Akzeptanz von KI in der Logistik sowie über Aufgabenfelder und Prozesse in der Logistik,  in denen Künstliche Intelligenz bereits heute Anwendung findet.

Effiziente Lagerverwaltung mit Chatbots - Visual - Mann mit Tablet im Lager

Effiziente Lagerverwaltung mit Chatbots

Eine automatisierte Kommunikationsform über Chatbots bietet die Möglichkeit, relevante Informationen in Echtzeit zur Verfügung zu stellen, beispielsweise zum Auftragsstatus im Lager, zum Transportstatus, dem Auslastungsgrad im Lager oder der Lagerverfügbarkeit beim Kundendienst. Über das einfache Senden von Messages adressieren die User ihr Anliegen über Chatbots an das angeschlossene System – und zwar so, als ob sie sich an eine „echte“ Person richten. Auf diese Weise wird die Kommunikation zwischen User und System (z.B. dem Warehouse Management System) komplett revolutioniert. So können Chatbots auch in der Logistik eine wertvolle Hilfe sein.

Vorteile:

  • Kurze Implementierungs- und Einlernzeit
  • Flexible Abfrage von Informationen über Mobile Devices
  • Hohe Skalierbarkeit und Anbindung verschiedener Datenquellen durch die Cloud
  • Hoher Sicherheitsgrad durch Rollen- und Berechtigungsstrukturen
Inventory Forecast - Künstliche Intelligenz Logistik - Arvato Systems

Inventory Forecast

Unternehmen sind stets bemüht, Lagerhaltungskosten zu minimieren, und gleichzeitig das, was ihre Kunden benötigen, zeitnah bereitzustellen. Unsere Lösung: Die Implementierung einer intelligenten Bestandsprognosetechnik, die ein schlankes und reaktionsfähiges Bestandsmanagement ermöglicht. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz sollen Lagerhäuser die Verkäufe und die erwartete Nachfrage von Artikel vorhersagen können, sodass sichergestellt werden kann, dass der verfügbare Bestand den Kundenanforderungen entspricht. Bestandsbeeinflussende Parameter werden permanent ausgewertet und analysiert. Aus historischen und laufenden Daten werden Abhängigkeiten identifiziert und für Zukunftsprognosen adaptiert.

Vorteile:

  • Optimale Bestandssituation
  • Prognose der Verkaufsmengen ermöglicht bedarfsgerechte Personalplanung
  • Weniger Out-of-Stock-Situationen und damit höhere Kundenzufriedenheit
  • Schnelle und einfache Integration in bestehende ERP-Prozesse dank Standardkonnektoren für SAP und Microsoft
Artikelklassifikation - Künstliche Intelligenz in der Logistik - Arvato Systems

Artikelklassifikation

Mittels einer KI-basierten Artikelklassifikation werden Artikel in vordefinierte Klassen geordnet. Durch die automatisierte Klassifikation entfällt die zeitaufwendige, manuelle Sichtung der Daten. Basierend auf einstellbaren Kriterien, wie z.B. dem Artikelkurztext, der Artikelnummer, der Artikelhierarchie und/ oder den geometrischen Eigenschaften, identifiziert und gruppiert die KI die Artikel. Mit Hilfe der verwendeten Mustererkennung (Pattern Recognition) können deutlich mehr Daten in die Zuordnung einfließen, als dies auf manuellem Wege möglich wäre.

Vorteile:

  • Voll- und halbautomatisierte Korrektur von Stammdatenfehlern
  • Automatische Ableitung von Ein- und Auslagersteuerkennzeichen
  • Automatische Lagerplatzzuordnung für neue Artikel
  • Verbesserte Stammdatenqualität und damit höhere Prozesssicherheit
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Predictive Maintenance

Über Auswertung und Analyse bestehender  Maschinen- und Anlagendaten sowie unter Einsatz komplexer mathematischer Algorithmen und Machine Learning-Methodiken lassen sich Ausfälle und Störungen von industriellen Anlagen vorhersagen und proaktiv vermeiden.  Durch den Einsatz von Sensoren werden permanent Daten gesammelt, die von Algorithmen analysiert und ausgewertet werden. Dazu können beispielsweise Drehzahlen, Geräusche oder Temperaturen von Motoren erfasst und ungewöhnliche Vibrationen oder Unwuchten frühzeitig erkannt werden.

Vorteile:

  • Bedarfsgerechte Planung der Monteure
  • Bessere Planungsgrundlage für die Beschaffung von Ersatzteilen
  • Reduktion der Ausfallzeiten 
  • Schneller Return on Invest
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Smarte Typenschilderkennung

Typenschilder spiegeln die wesentliche Informationen zur Identifikation einer Maschine oder eines Kraftfahrzeuges wider. In größeren industriellen Anlagen oder Fabriken kann das Auslesen der Schilder jedoch schnell zu einer zeitaufwendigen Aufgabe werden. Unsere Lösung: Die Nutzung intelligenter Bilderkennungsmechanismen zur schnellen und einfachen Auslesung von Daten auf Typenschildern ohne menschliches Zutun. Über eine Bildaufnahme eines Typenschildes durch eine installierte Kamera oder eine Drohne und einen Bilderkennungs-Service können die Daten des Typenschilds ausgelesen, gespeichert und verwaltet werden.

Vorteile:

  • Steigerung der Prozesseffizienz
  • Keine Tippfehler
  • Automatischer Abruf der relevanten Wartungsaufträge
  • Datenerfassung- und Verfügbarkeit in Echtzeit
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Produkterkennung bei Retouren

Im Falle von Retouren kommt es oft vor, dass ursprüngliche Artikelnummern oder andere benötigte Informationen fehlen. Eine direkte Zuordnung des Artikels ist dann nicht möglich und die Identifikation muss manuell vorgenommen werden. Unser Service nimmt die Zuordnung eines zu retournierenden Artikels unter Angabe eines Wahrscheinlichkeitsindikators vor. Das Produkt wird dabei über eine Videoaufnahme erkannt und identifiziert. Dank neuronaler Netze gelingt dies auch bei abweichenden Lichtverhältnissen, Winkeln und Hintergründen zum Artikelbild. Eine Analyse von Material oder anderen zusätzlichen Merkmalen wie dem Gewicht ist ebenfalls möglich.

Vorteile:

  • Schnellere und bessere Abarbeitung der Retouren
  • Automatische Artikelvorschläge erleichtern den Prozess
  • Integrierte Video-/ Fotodokumentation des Prozesses als Nachweis für die Kunden
  • Selbstlernendes System, das sich ständig weiterentwickelt und mit dem Feedback der Anwender lernt

Wie weit sind Sie mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Ihrer Logistik?

Finden Sie es heraus und besprechen Sie mit unseren Fachleuten, welche Möglichkeiten sich Ihnen bieten, um das Potential von Künstlicher Intelligenz in Ihren Prozessen voll auszuschöpfen. Machen Sie jetzt Ihren persönlichen Logistik Check-up!

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Ausgezeichnet!

Gleich mehrfach konnten wir das Marktanalyse- und Beratungsunternehmen PAC mit unserer Kompetenz im Bereich der künstlichen Intelligenz überzeugen.

Unter anderem erhielten unsere KI-bezogenen Dienstleistungen im Bereich „Logistics/SCM“ das Prädikat „Best in Class“.

Unsere Leistungen für Ihren Erfolg

Wir übernehmen Gesamtverantwortung an der längerfristigen unternehmerischen Entwicklung unserer Kunden. Das erfordert neben umfassender SCM-Kompetenz, Flexibilität und Innovationskraft vor allem unternehmerisches Denken und Handeln – wir sind für unsere Kunden Strategie- und Technologiepartner, IT-Realisierer, Prozessoptimierer, Education-/Change Manager und Servicepartner für Hosting und Application.


Als langjähriger SAP Gold Partner umfasst unser Know-how Beratungsleistungen und Implementierungen von SAP-Lösungen, wie SAP S/4HANA, SAP EWM oder SAP TM. Aber auch mit unserer eigens entwickelten Cloud-Plattform platbricks gelingt es uns, Digitalisierungslücken in der Logistik zu schließen – als Ergänzungen zu unseren SAP-Lösungen oder als eigenständige Logistiklösung. Damit sind wir in der Lage, die Optimierungsmöglichkeiten entlang der Lieferkette individuell an die Anforderungen, Bedürfnisse und Ausgangssituationen unserer Kunden anzupassen.

Neben Effizienz, Nachhaltigkeit und Zukunftssicherheit stehen wir bei der digitalen Transformation der Supply Chain auch für Innovation. Mit Cloud-Lösungen und mobilen Logistik-Apps, Chatbots oder AI & Analytics zeigen wir Unternehmen, wie eine moderne und effiziente Logistik von heute aussieht und auf welche Trends von morgen sie bereits jetzt setzen sollten.

> 30 Jahre
Erfahrung in der Implementierung und Optimierung
> 200 Implementierungen
weltweit in unterschiedlichen Branchen
> 300 Fachleute
mit umfassenden Know-how in der Logistik

Referenzen

Für einen umfangreichen Überblick über alle Prozesse

Mit der Entscheidung für ein Lagerverwaltungssystem ist für Bünte nicht nur eine Investition verbunden, sondern auch eine langfristige Partnerschaft.

Verkürzte Durchlaufzeit in der Kommissionier-Halle

Die Digitalisierung der Logistikprozesse verbessert die Transparenz, verkürzt Wegezeiten und schafft papierlose Prozesse vom Wareneingang bis zum Versand.

S/4HANA-Transformation bei GREIWING

Mit einer umfassenden S/4HANA-Transformation möchte GREIWING auf Grundlage der SAP-Plattformtechnologie der Zukunft weiter wachsen und seine Position als Innovationspartner ausbauen.

Höhere Prozesseffizienz durch vollstufige Digitalisierung

Mithilfe einer durchgängigen IT-Lösung setzt HTH Logistic Solutions auf transparente, digitale und intuitive Arbeitsabläufe und strebt damit ein stetiges Wachstum an.

Innovativ und zukunftsorientiert dank platbricks

Innerhalb von zwei Monaten konnte platbricks - die Arvato Smart Logistics Platform bei Imperial Chemical Logistics eingeführt werden.


Höchste Performance, wenn es darauf ankommt

Die Dauer der Konzeptions- und Umsetzungsphase für die Implementierung von platbricks bei MAINCOR Rohrsysteme betrug einen Monat.

Verbesserung der Performance und Prozesse durch umfassende SAP-Transformation

In einem anspruchsvollen und komplexen Systemumfeld wurde die gesamte Auftragsabwicklung der Technik- und Logistikzentren der MOSOLF Gruppe im SAP erheblich erweitert.

Modernisierung des Kommissionierungsprozesses bei einem globalen Automobilhersteller

Mit der Einführung von platbricks konnte ein detailfokussiertes Konzept für interne Prozesse und die IT entwickelt werden.

Deep Dive

SAP®-Transformation in der Logistik

Echtzeitfähigkeit und Sicherheit sowie Flexibilität und Skalierbarkeit bilden Herausforderungen, denen sich Logistikverantwortliche stellen müssen. Eine ganzheitliche Softwareumgebung könnte die Antwort sein.

Chatbots in der Logistik: Innovation Brief

Dieses Innovation Briefing vermittelt Hintergrundwissen zu Chatbots und stellt eine Reihe von Use Cases im Detail vor.


Volle Transparenz im Subcontracting

Mit diesen Tipps gelingt es Ihnen, bei der Vergabe von Unteraufträgen den Überblick über die Bestände und Fertigungsschritte beim Lohndienstleister zu behalten.

Unsere Logistik-Experten im BVL.digital-Podcast

Die Bundesvereinigung Logistik hat mit uns eine Sonderreihe im Rahmen ihres Podcasts „BVL.digital“ zum Thema Fullfillment 2021 gestartet. 

Cloud-IT in der Logistik

In dem auf der digitalen Hannover Messe 2021 aufgezeichneten Experten-Talk sprechen Christoph Tieben und Michael Keimeier darüber, was die Verfügbarkeit von Cloud-IT für die Logistik bedeutet und beleuchten am Beispiel der Themen Subcontracting und Pop-up Warehouses konkrete Anwendungsfälle aus der Praxis.

Kostenfreier Logistik Check-up

Egal, ob Sie sich ganz am Anfang Ihrer Reise befinden oder schon unterwegs sind - wir steigen bei jeder Station ein und begleiten Sie bei der digitalen Transformation Ihrer Supply Chain. In unserem "Logistik Check-up" beraten wir Sie gerne - vereinbaren Sie jetzt einen Termin.

Logistiktrends 2021

Welche Logistiktrends werden uns im Jahr 2021 begleiten? Und wie können sich Geschäftsführer und Logistikverantwortliche diese Trends zunutze machen, um die eigenen Herausforderungen zu meistern?

Use Case – SAP S/4HANA und SAP EWM im Einsatz

Lesen Sie mehr über einen ganzheitlichen Ansatz für die moderne Lieferlogistik mit transparenter Verfolgung und sicherer Steuerung aller Lagerprozesse.

Demo-System: platbricks Warehouse Management

Lernen Sie das cloudbasierte platbricks Warehouse Management in der Praxis kennen und probieren Sie das Modul über einen Zeitraum von 14 Tagen in unserem kostenfreien Demo-System aus. 

Dos and Don'ts beim Einsatz von Chatbots in der Logistik

Bei der Einführung von Chatbots in der Logistik gibt es einiges zu beachten. Unsere Checkliste verrät, worauf Sie achten müssen.

Websession: Lohnbearbeitung mit SAP und platbricks

Erfahren Sie in dieser aufgezeichneten Websession, wie Sie externe Produktions- und Logistikdienstleister schnell, unkompliziert und kostengünstig über Standardschnittstellen in Ihre betrieblichen Abläufe einbinden können.

Digitalisierung der Logistik mit Arvato Systems

Unsere Lösungsansätze für die Digitalisierung Ihrer logistischen Prozesse im Überblick zusammengefasst.

platbricks - Die Arvato Smart Logistics Platform im Überblick

Konzipiert als digitales Baukastensystem lassen sich mit platbricks interne als auch unternehmensübergreifende Logistikprozesse orchestrieren und mit smarten
Wearables mobil ausführen.

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