Die Optimierung der Lagerprozesse durch die Integration von Ki-Technologien

Abstract

Aufgrund der immer größer werdenden Kundenerwartungen, stetigen technologischen Fortschritten und des Arbeitskräftemangels in vielen Regionen sehen sich produzierende Unternehmen mit steigenden Anforderungen konfrontiert, insbesondere in der Intralogistik. Die Optimierung und effizientere Gestaltung dieses Bereichs durch die Integration von künstlicher Intelligenz bietet großes Potenzial diese Anforderungen zu erfüllen. Aufgrund der zahlreichen Technologien stellt die Vorgehensweise bei der Evaluierung einen wesentlichen Erfolgsfaktor dar. Ziel dieser Arbeit ist es, einen strukturierten Ansatz für die Auswahl von KI-Technologien, sowie Handlungsempfehlungen für produzierende Unternehmen zu entwickeln. Im ersten Kapitel wird ein grundlegendes Verständnis der Intralogistik vermittelt. Dies umfasst Lagerhilfsmittel, Lagertechniken, Lagerprozesse und IT-Systeme. Die Integration von Enterprise Resource Planning-, Warehouse Management- und Warehouse Control Systemen, ist für die effiziente Steuerung von Materialflüssen und logistischen Prozessen wesentlich und wird entsprechend erörtert. Das zweite Kapitel behandelt den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Intralogistik. Im Zuge dessen werden die verschiedenen Anwendungsgebiete der KI-Lösungen erörtert. Besonders vielversprechende Technologien wie fahrerlose Transportsysteme, Natural Language Processing, Computer Vision und Predictive Maintenance werden detailliert beschrieben. Deren Rolle bei der Automatisierung und Digitalisierung der Intralogistik, sowie daraus resultierende Potenziale für die Intralogistik werden hervorgehoben. Das abschließende Kapitel behandelt die Vorgehensweise zur Auswahl geeigneter KI-Technologien. Zu Beginn erfolgt eine Analyse der Lagerprozesse, gefolgt von der Evaluierung passender Technologien und Anbieter. Für die finale Empfehlung der KI-Lösung wurde ein Skalensystem entwickelt. Die Erkenntnisse des Projektes bei LISEC wurden in praxisnahe Handlungsempfehlungen eingearbeitet, welche anderen Unternehmen bei der Evaluierung von KI-Lösungen unterstützen können. Im Zuge einer IST Analyse der Lagerprozesse wurden Verbesserungspotenziale lokalisiert und ein Soll-Zustand erarbeitet. Für die Definition des Soll-Zustandes, wurde ein integrativer Ansatz gewählt. Dabei wurden relevante Abteilungen wie Logistik, IT und Zoll eingebunden und deren Input in der Lösungsauswahl berücksichtigt. Die spezifizierten Anforderungen wurden den jeweiligen Anbietern übermittelt und im Zuge mehrerer direkter Gespräche im Detail erörtert. Bei der Bewertung, wurden die Angebote der KI-Hersteller mit dem zuvor definierten Soll-Zustand und weiteren spezifischen Parametern abgeglichen und einer Bewertung zugeführt. Die erarbeiteten Handlungsempfehlungen sind generalisierbar, sodass weitere Unternehmen das Skalensystem zur Bewertung und Auswahl von KI-Technologien nutzen können. Dadurch können die am besten geeigneten Technologien identifiziert und Lagerprozesse effizienter und kostengünstiger gestaltet werden.

Datum der Bewilligung	2024
Originalsprache	Deutsch (Österreich)
Betreuer/-in	Denise Beil (Betreuer*in)