Maschinelles Lernen (ML) kann definiert werden als die wissenschaftliche Untersuchung von Algorithmen, die ein Computer verwendet, um vordefinierte Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu erledigen. Maschinelles Lernen stützt sich bei seinen Aufgaben auf Muster, Bewegungen und Schlussfolgerungen der Objekte. Während wir den Einsatz von maschinellem Lernen bereits in unseren alltäglichen Aktivitäten wie Gesichtserkennung, Spracherkennung, Handelsalgorithmen und Online-Streaming-Empfehlungen usw. sehen, kann diese Technologie auch in modernen Lagern eingesetzt werden, um die Automatisierung zu erhöhen und die Produktivität zu steigern. Maschinelles Lernen hilft nicht nur bei der Verbesserung der Effizienz eines Lagers, sondern auch bei der Organisation, da die Hauptarbeit auf die künstliche Intelligenz verlagert wird und das Lagerpersonal seine Energie auf die Produktqualität und das Kundenerlebnis konzentrieren kann. Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie maschinelles Lernen die moderne Lagerhaltung revolutionieren kann.
Praktische Anwendungen in den Kernbereichen
In der Lagerverwaltung kann maschinelles Lernen eine Alternative zu herkömmlichen Planungs- und Optimierungsinstrumenten darstellen, die auf einer bestimmten Prozessmodellierung oder Technik beruhen. Nehmen wir zum Beispiel Arbeitsverwaltungssysteme, die auf technischen Arbeitsstandards beruhen. Ein System auf der Grundlage von ELS (Electronic Line Shafting) ist explizit so programmiert, dass es die voraussichtlichen Arbeitsabwicklungszeiten für eine bestimmte Aufgabe anhand einer Reihe von vordefinierten Zahlen und Variablen berechnet. ELS erfordert enorme Vorabinvestitionen und Messungen, um die im Modell verwendeten Werte zu ermitteln. Das maschinelle Lernen hingegen kann diese Aufgabe vereinfachen, indem es Ströme von winzigen Betriebsdaten analysiert, ohne dass im Vorfeld Engineering und Zahlen erforderlich sind. Die Daten können aus einer Reihe von Quellen stammen, z. B. von mobilen Geräten und Automatisierungssystemen, sogar von WCS.
Der Eingang eines neuen Produkts in einem Lager kann auch mit Hilfe des maschinellen Lernens vereinfacht werden. Mithilfe von maschinellem Lernen kann der aktuelle Standort von Artikeln in einem Lager analysiert werden, und wenn neue Sendungen eintreffen, können sie dem richtigen Standort zugeordnet werden. Dies verringert den Zeitaufwand, reduziert Fehler und erhöht die Effizienz der Abläufe. ML kann auch dazu beitragen, dass die Arbeiter den kürzesten Weg zu einem bestimmten Punkt im Lager finden und so Zeit sparen. Die Kommissionierung, eine weitere Aufgabe, ist die am stärksten sichtbare Aufgabe in einem Lager, und maschinelles Lernen kann sie auf verschiedene Weise optimieren. Laut einem Bericht von Adaptalift macht die Kommissionierung im Vergleich zu Versand und Lagerung bis zu 55 % der Betriebskosten in einem Lager aus und hat sogar einen direkten Einfluss auf die Kundenzufriedenheit. ML kann dazu beitragen, die Anzahl der Schritte im Kommissionierprozess zu reduzieren und so die Fehler- und Schadensquote zu verringern. Bei der Kommissionierung mehrerer Aufträge kann ML helfen, die Aufträge im System zu analysieren und den direkten Weg zu bestimmen, während gleichzeitig die Aufträge getrennt werden.
Die Bestandsverwaltung ist ein weiterer Aspekt des modernen Lagers, der eine sorgfältige Ausschreibung erfordert, um die Effizienz der Lieferkette zu steigern. Viel Zeit und Investitionen fließen in die Verbesserung der Optimierungstechniken, um diesen Prozess so reibungslos wie möglich zu gestalten. Das maschinelle Lernen kann an dieser Stelle ansetzen und zur Verbesserung der Bestandsoptimierung beitragen, insbesondere bei Unternehmen mit mehreren Lagern. ML kann mehrere unabhängige Variablen berücksichtigen, die Fehler oder Verzögerungen bei der Bestandsverwaltung verursachen könnten, und entsprechende Vorschläge und Lösungen für eine effiziente Bestandsverwaltung liefern.
Ein weiterer wichtiger Faktor, der dazu beitragen kann, ein Lager effizienter zu machen, ist die Nutzung des Internets der Dinge in einem Lager. Die Implementierung von Sensoren, RFID-Etiketten, Kommunikation zwischen Geräten und anderen Formen der Konnektivität kann helfen, die täglichen Aufgaben einfach zu verwalten. Maschinelles Lernen kann die von den IoT-Sensoren gesammelten Daten auswerten und dazu beitragen, die Lebensdauer von Maschinen wie Förderbändern, Shuttles und navigationsgesteuerten mobilen Robotern zu verlängern und sogar den Verschleiß von FTS und anderen kleineren Lieferrobotern zu verstehen.
Zum Schluss noch ein Wort...
Während wir in einem aktuellen Lagerhaus vielleicht Roboter sehen, die neben Menschen arbeiten, kann maschinelles Lernen dazu beitragen, die Bedeutung der Genauigkeit von Robotern voranzutreiben und die Notwendigkeit der Anwesenheit von Menschen vollständig zu eliminieren. Ein zukünftiges Lager, das von maschinellem Lernen angetrieben wird, wird vollautomatisch sein und ein fehlerfreier Raum, der alle Aufgaben und Projekte pünktlich und mit hundertprozentiger Genauigkeit erledigen wird.
