Auf der Basis von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz analysiert und optimiert PSIwms AI Intralogistikprozesse automatisch und in Echtzeit. Dazu kommt ein virtuelles Testlager zum Einsatz, das mit PSIwms verbunden ist und die relevanten Merkmale des tatsächlichen Lagers abbildet. Auf diese Weise kann ohne direkten Eingriff getestet werden, wie sich die Ausprägung der wichtigsten KPIs bei Anpassungen im Lager verändert. Dabei werden die KI-Modelle und Lagerprozesse mittels 3D-Ansicht und Heatmaps, visualisiert. So lassen sich tausende Szenarien des Lagerbetriebs flexibel, schnell und kostengünstig überprüfen.

Im Einsatz beim Modekonzern LPP analysiert die Plattform bereits ein sehr großes Distributionszentrum mit 750.000 Lagerplätzen und über 700 Mitarbeitern. Dadurch konnte LPP unter anderem die Kommissionierwege im Fulfillment Center um etwa 31 Prozent verkürzen und die Effizienz des gesamten Kommissionierprozesses um etwa 23 Prozent steigern. „PSIwms AI ist die erste KI-Plattform, die direkt an ein Warehouse Management System angebunden ist und bereits heute Lagerprozesse in einem derart übergreifenden Umfang optimiert. Es macht uns sehr stolz, dass diese Leistung von der hochkarätigen Jury des Best Product Awards gewürdigt wurde“, sagt Sascha Tepuric, Executive Vice President Logistics bei der PSI Software SE. „Zukünftig werden wir unseren Logistikkunden im Rahmen unserer konzernweiten AI-Initiative kontinuierlich weitere Features bereitstellen.“

Mit dem namhaften Preis werden innovative Produkte ausgezeichnet, die wesentlich zur Rationalisierung, Kostenersparnis und Steigerung der Produktivität in der innerbetrieblichen Logistik beitragen. Die unabhängige Jury setzt sich aus Experten aus Wissenschaft, Wirtschaft und Medien zusammen. Jährlich wird in drei Rubriken ein Preisträger aus insgesamt weit über hundert Bewerbern ermittelt.

In der Logistikbranche gilt es täglich die steigenden Anforderungen wie kürzere Lieferzeiten und maximale Transparenz zu erfüllen. Gleichzeitig müssen Unternehmen zahlreiche Herausforderungen wie knappe Ressourcen, steigende Kosten und krisenanfällige globale Lieferketten bewältigen. In diesem Spannungsfeld können innovative Technologien dabei unterstützen, Prozesse effizienter und zukunftssicher zu gestalten. Der Einsatz Künstlicher Intelligenz spielt dabei eine zunehmend entscheidende Rolle.

Direkt in das Warehouse Management System integriert, ermöglicht KI eine tiefergreifendere Analyse und Optimierung von Logistikprozessen. Dazu werden Veränderungen im Lager automatisch und in Echtzeit in einem digitalen Zwilling abgebildet. PSI setzt die auf KI-basierende Softwarelösung bereits erfolgreich ein, um Logistikprozesse umfassend zu verbessern. Im Whitepaper „Lagerprozesse mit Künstlicher Intelligenz optimieren“ wird aufgezeigt, welche Ergebnisse durch den Einsatz von KI in der Praxis bereits heute möglich sind.

Unter dem nachfolgenden Link können Interessierte das neue Whitepaper kostenlos herunterladen: https://www.psi.de/lagerprozesse-mit-kuenstlicher-intelligenz-optimieren

Die Funktionsfähigkeit eines Lagers muss regelmäßig getestet werden, um sicherzustellen, dass nach Änderungen im WMS oder in der Intralogistik alle relevanten Prozesse dauerhaft und in gleichbleibender Qualität ablaufen. Dabei ist es wesentlich, dass User das System eigens testen können, wenn Änderungen an der Intralogistik vorgenommen wurden oder ein neues Software-Release eingespielt wurde. Um dies zu sicherstellen, bietet das flexibel konfigurierbare System PSIwms diese Möglichkeit.

Christian Welter, Pre Sales BU Logistics der PSI Software SE betont die einfache Bedienbarkeit: „Wir stellen sicher, dass jeder User auf Kundenseite selbst konfigurierte Prozesse eigenständig testen kann. Dazu bieten wir ein professionelles Testverfahren an, das mit minimalen Programmierkenntnissen vollständig konfiguriert werden kann. Das ist ein Alleinstellungsmerkmal.“

Bei einem automatisierten Test in PSIwms werden physische oder softwarebasierte Abläufe auf ihre Funktionalität und Genauigkeit geprüft. Als Grundlage dienen im Programm definierte Testfälle. Diese Testsuites können in allen Logistikbereichen eingesetzt werden, vom Wareneingang über die Kommissionierung bis hin zu hoch priorisierten Avisen. Auch selten genutzte Sonderprozesse wie komplexe Cross-Docking-Varianten werden geprüft. Auf Basis einer Testdatenbank, die das Lager abbildet, werden alle vordefinierten Testfälle regelmäßig automatisch simuliert. So können beispielsweise hunderte Anlieferungen mit unterschiedlichen Steuerparametern innerhalb weniger Minuten virtuell vereinnahmt, umgelagert, kommissioniert und versendet werden. Dabei deckt das Programm möglichen Handlungsbedarf auf, ohne das physische Lager zu beeinflussen.

Ein Beitrag von Sascha Tepuric, Executive Vice President Logistics bei der PSI Software SE

Roboter übernehmen immer mehr Aufgaben

Logistikunternehmen stehen vor zahlreichen Herausforderungen. Die vielleicht spürbarsten sind die immer schwieriger zu findenden Arbeitskräfte, die knapper werdenden Flächen und die steigenden Energiekosten. Diese Anforderungen spiegeln sich in immer kompakteren, flexibleren und automatisierten Lösungen wider. Insbesondere in die Robotik werden große Hoffnungen gesetzt. Zwar lässt die Ära des personallos betriebenen „Dark Warehouse“ noch auf sich warten, aber bereits in der Intralogistik etablierte Robotersysteme wie automatisierte Greifer finden immer breiteren Einsatz. Intelligente Software erweckt immer flexiblere Lösungen zum Leben. Beispielsweise können modular skalierbare und individuell konfigurierbare Robotersysteme auf sehr geringer Fläche eine Vielzahl von Förderaufgaben erledigen. Besonders deutlich wird der Siegeszug der Robotik aber bei den mobilen Robotern. Zunächst als Leuchtturmprojekte bei den großen E-Commerce-Konzernen im Einsatz, sind fahrerlose Transportsysteme inzwischen auch im Mittelstand angekommen. Aus vielen Logistikzentren sind sie nicht mehr wegzudenken.  Der nächste Entwicklungssprung oder gar Disruption wird durch einer von generativen KI gesteuerte humanoide Roboter erwartet. Kaum eine Woche vergeht, in denen nicht neue Fortschritte von großen Tech-Riesen und unzähligen neuen Startups aus diesem Segment vermeldet werden. Die Visionen der Hersteller umfassen einen flexiblen Einsatz in allen Arbeitsschritten, dynamischen Wechseln aufgrund der Arbeitslast, 24×7-Betrieb mit weniger Ressourcenbedarf und dynamische Betriebskosten durch Miete oder sogar Pay-Per-Use-Modelle. Die Skalierung durch Standardmodelle verspricht dazu in der Herstellung massive Kosteneinsparungen.

Daten als Grundvoraussetzung

Es ist spürbar, dass immer mehr Roboteranbieter die Logistik für sich entdecken. Der Bedarf ist groß, die Einsatzmöglichkeiten vielfältig. Doch so unterschiedlich die einzelnen Systeme auch erscheinen mögen, eines haben sie gemeinsam: Die Intelligenz kommt aus der Software. Das gilt nicht nur für die Steuerung an sich. Um autonome Systeme möglichst sicher und effizient einsetzen zu können, müssen große Datenmengen aus dem Lager gesammelt und ausgewertet werden. Je mehr Funktionen und Bereiche automatisiert werden, desto mehr Daten werden benötigt. Es ist daher zu erwarten, dass die meisten Anbieter von Logistiksoftware sogenannte „Data Lakes“ in ihr Leistungsspektrum aufnehmen werden. Dabei handelt es sich um zentrale Speicherorte, an denen Unternehmen große Mengen an Rohdaten im Originalformat sammeln und sichern können. Die „Data Lakes“ ermöglichen es somit, Daten aus verschiedenen Quellen wie WMS, ERP-Systemen oder IoT-Geräten zu konsolidieren, ohne sie vorher transformieren zu müssen. Auf der Grundlage der gespeicherten Daten können Business Intelligence-Tools oder maschinelle Lernmodelle in Analysen Muster ableiten. Setzt man an dieser Stelle künstliche Intelligenz ein, lassen sich Lagerprozesse aller Art optimieren. Dies ermöglicht Produktivitätssteigerungen und Kostensenkungen. Abgesehen von kleineren Funktionalitäten wie Chatbots sind KI-Lösungen für eine umfassende Lageroptimierung bislang jedoch kaum verfügbar. Und den Anwendern wird die Arbeit mit den neuen Softwaretools nicht gerade leicht gemacht. So gibt es zwar einige Simulations-Softwarelösungen auf dem Markt, allerdings müssen Änderungen im Logistikprozess bei diesen aufwändig manuell hinterlegt werden.

Künstliche Intelligenz im WMS

Es wird deutlich, dass es immer neue IT-Systeme für unterschiedliche Funktionen gibt. Da stellt sich die Frage, wie Logistiker die Datenflut aus unterschiedlichen Softwarelösungen im Blick behalten sollen. Fakt ist: Die Schaltzentrale vieler Logistikzentren ist das WMS. Hier sollten alle wichtigen KPIs in interpretierbarer Form zusammenlaufen, damit sie effektiv genutzt werden können. PSI hat deshalb die erste KI-Plattform entwickelt, die direkt an ein Warehouse Management System (PSIwms) angebunden ist. PSIwms AI hilft bei der Planung und Optimierung von Logistikprozessen. Eine detaillierte Visualisierung, unter anderem mit einer 3D-Ansicht und Heatmaps, sorgt dabei für nachvollziehbare, verständliche und verlässliche Vorschläge. Kern des Systems ist ein digitaler Zwilling, in den Veränderungen im physischen Lager in Echtzeit übernommen und bei der Analyse berücksichtigt werden. Auf diese Weise hilft das System dabei, alle relevanten Lagerprozesse zu verbessern. So kann beispielsweise überprüft werden, wie sich eine zusätzliche Lagerautomatisierung auf die Effizienz auswirkt oder ob das Lagerpersonal eine bevorstehende Verkaufsspitze bewältigen kann. Der erste Anwender, der Modekonzern LPP, konnte mit dem Tool beispielsweise seine Kommissionierwege um mehr als 30 Prozent verkürzen.

Die Cloud wächst

Neben dem Megatrend KI ist auf der LogiMAT eine Vielzahl weiterer Themen im Bereich Logistiksoftware zu erwarten. Hervorzuheben ist die zunehmende Bedeutung von Cloud-Lösungen. Noch sind längst nicht alle Logistiker in der Cloud, aber der Anteil wird in Zukunft kontinuierlich steigen. Die Vorteile liegen auf der Hand. Cloud-basierte Lösungen ermöglichen es ihren Nutzern, ihr Geschäft flexibler zu skalieren. Dank der modularen Architektur können neue Funktionen oder Dienste bei Bedarf einfach hinzugefügt werden. Zudem zahlen Nutzer im Rahmen des verbreiteten Pay-per-Use-Modells nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen, was in der Regel deutlich günstiger ist, als teure Server und IT-Infrastruktur im eigenen Unternehmen zu betreiben. Hinzu kommt der Aspekt der Sicherheit. Cyber-Angriffe nehmen zu und verursachen hohe Kosten. Sind firmeneigene Server betroffen, sind oft viele Unternehmensbereiche bedroht. Ein Hersteller kann seine eigene Software leichter up-to-date halten, weil sie in einer homogenen Umgebung läuft und die Abstimmungsprozesse für Aktualisierungen mit der Kunden-IT minimiert werden können. Sollte die Cloud des Softwareherstellers doch erfolgreich angegriffen werden, ist z.B. nur eine Applikation statt 30 betroffen. Durch diese Risikostreuung wird das Geschäft des Kunden deutlich weniger gefährdet.

Fazit

Zahlreiche Herausforderungen machen eine laufende Modernisierung der Logistiksysteme notwendig. Gleichzeitig halten sich viele Unternehmen aufgrund der angespannten wirtschaftlichen Lage mit Investitionen zurück. Das macht deutlich: Wer antizyklisch in Zukunftstechnologien investiert, verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil. Im Fokus stehen dabei Robotersysteme und künstliche Intelligenz. Automatisierung und Digitalisierung gehören zusammen. Entscheidend ist eine übersichtliche IT-Infrastruktur mit einer Schaltzentrale, in der alle Lösungen zusammenlaufen. Nur so behalten Logistiker stets den Überblick und können ihre Daten und Technologien effizient nutzen.