In der Praxis: Künstliche Intelligenz in Produktion und Lagerlogistik

Next Big Think Juli 27, 2020

Die Smart Factory: Eine Fabrik, die sich komplett selbst organisiert und menschliches Eingreifen nicht mehr erforderlich macht. Benötigtes Material bestellt sie sich selbst. Die einzelnen Produktionsschritte steuert sie automatisiert. Um die Lagerung und Verschiffung der Produkte kümmert sie sich alleine. Noch ist die komplett autonome Fabrik eine Utopie. Doch viele intelligente Systeme, die für eine Smart Factory erforderlich sind, existieren bereits und finden in Produktion und Lagerlogistik Anwendung.

Künstliche Intelligenz in Fertigung und Produktionsplanung

In zahlreichen Branchen sind Fertigungsprozesse bereits heute hochautomatisiert. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) können diese nicht nur stärker automatisiert, sondern vor allem effizienter gestaltet werden. KI-gestützte Roboter können beispielsweise nicht mehr nur vordefinierte Prozesse abarbeiten, sondern Aufgaben selbstständig erkennen und erledigen.

Die Planung und Organisation der Produktion kann durch den Einsatz von KI verbessert werden, indem sie in Daten Muster erkennt und das Produktionsvolumen beispielsweise an wechselndes Konsumverhalten oder Umwelteinflüsse anpasst. Für die Nachfrage bestimmter Produkte sind Kontextfaktoren wie Wetter, Feiertage und auf welche Wochentage diese fallen höchstrelevant. Dass ein Regenschirm-Hersteller bei schlechter Wetterprognose oder eine Schokoladen-Fabrik vor Ostern die Produktion hochfährt, ist zwar auch ohne KI klar. Doch intelligente Systeme können schon minimale Nachfrageänderungen in verschiedenen Regionen, beispielsweise aufgrund von politischen Krisen, regulatorischen Änderungen oder Umweltkatastrophen erkennen und antizipieren. Die Technologie, die dahinter steckt, nennt sich Predictive Analytics.

Künstliche Intelligenz kann zudem den Ressourceneinsatz verbessern. Sie hat jederzeit sowohl das aktuelle als auch das künftige Produktionsaufkommen im Griff und kann die Auslastung der Produktionsanlagen optimieren. Dadurch kann nicht nur der Output gesteigert, sondern der Energie- und Materialverbrauch dank effizienterer Planung verkleinert werden. Restkapazitäten können zudem für gut lagerbare Produkte genutzt werden.

In der hochautomatisierten Automobilbranche findet KI heute vor allem in der Qualitätskontrolle Anwendung. BMW setzt beispielsweise eine KI-basierte Software ein, um Normabweichungen verbauter Teile zu erkennen. Die Software gleicht die Live-Bilder in Echtzeit mit anderen Bildern des Modells ab und markiert Anomalien zuverlässig. Bei Audi erkennt eine KI kleinste Fehler und Risse im Blech, die für das menschliche Auge kaum sichtbar sind. Dank einem stark trainierten neuronalen Netz sowie Deep Learning ist die Software zudem im Stande, ständig dazuzulernen und auch bisher noch nicht aufgetretene Fehler zu erkennen.

Bei General Motors (GM) sind immer mehr Roboter mit einem Bilderkennungstool ausgestattet, mit welchem sie Mängel an Bauteilen erkennen, bevor diese verbaut werden. Gerade in Verbindung mit Augmented Reality (AR) bieten diese Techniken riesiges Effizienzpotenzial, da Fehler und Abweichungen Mitarbeitern direkt ins Sichtfeld eingeblendet werden können.

Effizientere Wartung dank Predictive Maintenance

Für Wartung und Unterhalt der Produktionsanlagen sind Daten über deren aktuellen Zustand zentral. Maschinendaten wie beispielsweise Druck, Temperatur oder Durchfluss können durch KI-basierte Systeme ständig überwacht werden. Durch Data Analytics kann die enorme Datenmenge zudem intelligent verknüpft, aufbereitet und den jeweils zuständigen Mitarbeitern gefiltert auf dem Computer, dem Tablet oder mittels AR-Brille dargestellt werden.

Verschleiß und Defekte können sich aber auch visuell sowie akustisch bemerkbar machen, beispielsweise durch veränderte Schleifgeräusche oder veränderte Rotationsbewegungen. Intelligente Systeme können auch kleinste Veränderungen in Geräuschen oder Bewegungen, die von den menschlichen Sinnen kaum wahrgenommen werden, erkennen.

Künstliche Intelligenz kann all diese Informationen nicht nur aufbereiten sowie an Mitarbeiter weiterleiten, sondern selbst erforderliche Maßnahmen erkennen und vorausschauend eingreifen. Diese vorausschauende Instandhaltung, auch unter Predictive Maintenance bekannt, generiert die KI Wartungsaufträge, bevor überhaupt ein Defekt eintritt. Sie kann den zuständigen Mitarbeitern zudem mitteilen, welcher Fehler wo vorliegt und welche Maßnahmen notwendig sind. Mithilfe einer AR-Brille kann sie den Mitarbeiter zudem Schritt für Schritt durch den gesamten Wartungsprozess führen.

Effizientere und platzsparende Lagerlogistik

In der Lagerlogistik können durch künstliche Intelligenz Routineaufgaben selbst erkannt und übernommen werden. Vor allem kann KI menschliche Mitarbeiter bei ihrer Arbeit aber unterstützen und Prozesse so effizienter machen. Besonders fortgeschritten bei der Implementierung in diesem Bereich ist der US-Konzern Amazon.

In modernen Amazon-Logistikzentren holen nicht mehr Mitarbeiter die Produkte aus den Regalen, sondern Roboter-Regale bringen diese zu ihnen. Diese sogenannten „Drive-Units“ fahren vollkommen autonom und orientieren sich anhand am Boden aufgezeichneter QR-Codes. Die schnellste und effizienteste Route wird ihnen dabei von einer zentralen KI vorgegeben. Auch Tests mit Drohnen, die Produkte durch die Luft zu den Mitarbeitern bringen, führt Amazon aktuell durch.

Auch bei der Auswahl der geeigneten Versandverpackung können Amazon-Logistikmitarbeiter auf die Unterstützung der künstlichen Intelligenz zählen. In der Produktdatenbank sind die Herstellerangaben zu Produktgröße und -gewicht hinterlegt. Fehlen diese, so vermisst ein 3D-Scanner das Produkt und stellt die Daten allen Standorten weltweit zu Verfügung. Basierend auf diesen Angaben schlägt das System den Mitarbeitern die geeignete Verpackungsgröße und gar die Menge des erforderlichen Klebebands vor.

Werden mehrere Produkte in einer Bestellung verschickt, so berechnet der hausintern entwickelte „Box Sizing Algorithmus“ anhand von Größe, Form und Gewicht der einzelnen Artikel die optimale Gesamtverpackung. In den Verpackungsalgorithmus fließen neben den Produktdaten auch Erfahrungen der Mitarbeiter sowie Kundenfeedback ein, wodurch die KI ständig dazulernt und  verbessert.

Wie bei der Produktionsplanung kann die KI auch den Bedarf an Lagerbeständen vorausschauend planen. Anhand von Marktdaten und bisherigen Erfahrungswerten berechnet sie, welche Produkte in welcher Anzahl an welchem Standort vorrätig sein sollten. Ziel dieses „Anticipatory Shippings“ ist es, Produkte möglichst nah an den Kunden zu bringen, bevor sie überhaupt bestellt werden.

Drei zentrale Punkte für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Produktion und Lagerlogistik:

  1. Mit künstlicher Intelligenz wird nicht nur die Produktion als solches effizienter, sondern auch deren Planung und Organisation.
  2. Durch Predictive Maintenance erkennen intelligente Systeme erforderliche Reparaturen und Wartungsarbeiten noch bevor ein Defekt eintritt.
  3. Durch den Einsatz von KI in der Lagerlogistik können nicht nur Prozesse effizienter gestaltet, sondern die benötigte Lagerfläche reduziert werden.

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Dominic Hauser

Dominic Hauser ist Redakteur bei fintechcube. Davor war er in Bern als politischer Redakteur tätig und beschäftigte sich nach seinem Umzug nach Berlin mit der Digitalisierung des Public Sectors.