KI optimiert Lagerprozesse

Durch den Einsatz von KI-gestützten Systemen lassen sich Lagerabläufe 
dynamisch und effizient planen.
Durch den Einsatz von KI-gestützten Systemen lassen sich Lagerabläufe dynamisch und effizient planen.Bild: ©iridescentstreet/stock.adobe.com

In der dynamischen Welt der Logistik ist Geschwindigkeit seit jeher ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Gleichzeitig muss die Qualität der Prozesse sichergestellt werden, um zeitraubende sowie teure Fehler zu vermeiden. Daher finden in der Logistik immer neue Technologietrends Anwendung, die eine höhere Effizienz und Leistungsfähigkeit ermöglichen sollen. Seit einigen Jahren steht dabei die rasante Entwicklung von künstlicher Intelligenz im Blickpunkt. Die potenziellen Einsatzgebiete von KI in der Logistik sind vielfältig. So können KI-basierte Algorithmen durch eine Analyse von Nachfragehistorie und Markttrends dabei helfen, optimale Lagerbestände zu gewährleisten. Außerdem lassen sich Prozessabläufe durch den Einsatz von KI-gestützten Systemen dynamisch und effizient planen. All diese Optionen haben zwei Gemeinsamkeiten: Sie basieren auf der Analyse riesiger Datenmengen und sind – zum überwiegenden Teil – noch Zukunftsmusik. Bislang kommen in der Logistik nur vereinzelt kleinere KI-Funktionalitäten wie Chatbots zum Einsatz. Eine Ausnahme ist im Bereich Warehouse Management zu finden. Hier ermöglicht ein neues System schon jetzt die Optimierung von Intralogistikprozessen.

KI ins WMS integriert

Wie KI die Zukunft des Warehouse Managements prägt, zeigt die Plattform PSIWMS AI von PSI. Die Technologie wurde entwickelt, um Prozesse im Lager in Echtzeit zu optimieren. Als Konzept auf der Logimat 2024 vorgestellt, hat PSI die Plattform inzwischen zur Produktreife weiterentwickelt. Das in das Warehouse Management System integrierte System analysiert fortlaufend Lagerprozesse und schlägt Optimierungen vor. So können beispielsweise Lagerbewegungen oder Kommissionierprozesse effizienter gestaltet werden. Der innovative Ansatz des Konzepts basiert auf Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI). Das Lernen erfolgt unter anderem durch einen digitalen Zwilling, einem speziell entwickelten Simulator bzw. einer digitalen Nachbildung des realen Lagers. Dadurch können tausende verschiedene Szenarien des Lagerbetriebs flexibel, schnell und kostengünstig getestet werden. Dieses virtuelle Testlager ist mit dem WMS verbunden und bildet das Lager ab, indem es relevante Prozesse und Eigenschaften widerspiegelt. Auf diese Weise kann getestet werden, wie sich die wichtigsten KPIs bei Anpassungen im Lager verändern. So ist es beispielsweise möglich, Änderungen in der Lagertopologie zu simulieren oder zu prüfen, wie sich eine zusätzliche Lagerautomatisierung auf die Effizienz auswirkt oder ob das Lagerpersonal in der Lage ist, eine bevorstehende Verkaufsspitze zu bewältigen. Beispielsweise können auch Konfigurationen für die Zuordnung von Lagerplätzen zu ABC-Rotationsklassen analysiert werden. Die Simulation im digitalen Zwilling ermöglicht es, Trainingsdaten zu generieren, die anschließend zur Schulung von Machine-Learning-Modellen genutzt werden. Die so trainierten Modelle werden gespeichert und verwaltet. Dieser Ansatz soll langfristig die Qualität des KI-Systems sichern, selbst bei dynamischen Veränderungen in der realen Lagerumgebung. PSI will mit dieser Innovation eine Marktlücke füllen – denn viele andere KI-Softwares müssen manuell im logistischen Prozess hinterlegt werden und können somit einen hohen Aufwand sowie Fehleranfälligkeiten bei der Integration mit sich bringen.

23 Prozent höhere Effizienz

In einem Pilotprojekt mit dem polnischen Modekonzern LPP hat sich PSIWMS AI bereits bewährt. Um mit dem vorhandenen Personal und ohne eine zusätzliche Automatisierung die wachsende Nachfrage zu befriedigen, Qualität hoch und Lieferzeiten kurz zu halten, suchte das international agierende Unternehmen nach einer Prozessoptimierung mit Fokus auf IT- und Logistik. Damit wendete sich LPP an seinen langjährigen WMS-Partner PSI. Diesem gelang es mit seinem KI-System die Verteilung der Artikel im Lager sowie die Anordnung der Pick-Listen so zu optimieren, dass die Kommissionierwege um über 30 Prozent reduziert und die Effizienz des Pick-Prozesses um 23 Prozent gesteigert wurde. Inzwischen setzt LPP PSIwms AI an mehreren Standorten ein und plant mit PSI den weiteren Ausbau des PSIwms.

Alles im Blick

Im Zuge dieses Projekts konnte PSI sein KI-System optimieren und letztlich zur Produktreife weiterentwickeln. Neben Verbesserungen wurde insbesondere eine neue Visualisierungsfunktion für die Simulation der Kommissionierwege entwickelt. Auf der Logimat 2025 veranschaulicht PSI anhand dieser die Funktionsweise der KI-Plattform in einem Showcase. Dabei werden an einem Terminal individuelle Kommissionierlisten anhand echter Daten generiert und entsprechende Laufwege visualisiert; Interessenten bekommen unmittelbar eine Gegenüberstellung von konventionellen, d.h. auf Basis von herkömmlichen Optimierungslogiken erstellten Routen, und mit PSIwms AI simulierten Routen für die Kommissionierung ausgespielt – bezogen auf ihr eigenes Lager. Insgesamt ist die grafische Darstellung eine zentrale Funktion der Plattform, um interpretierbare, verständliche und zuverlässige Vorschläge zu generieren. So werden die KI-Modelle und Lagerprozesse detailliert visualisiert, unter anderem mittels einer 3D-Ansicht und Heatmaps.



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