Inhaltsübersicht
Der globale Markt für maschinelles Lernen, der im Jahr 2022 auf 36,73 Mrd. USD geschätzt wurde, wird von 2023 bis 2030 voraussichtlich mit einer CAGR von 34,8 % wachsen. Dieser Anstieg verdeutlicht den zunehmenden Einsatz von maschinellem Lernen in Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, dem Einzelhandel und der Logistik, was zu mehr Effizienz und Innovation führt.
Maschinelles Lernen (ML) kann definiert werden als die wissenschaftliche Untersuchung von Algorithmen, die ein Computer verwendet, um vordefinierte Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu erledigen. ML stützt sich bei seinen Aufgaben auf Muster, Bewegungen und Schlussfolgerungen aus den Objekten. Während wir ML bereits in unseren alltäglichen Aktivitäten wie Gesichtserkennung, Spracherkennung, Handelsalgorithmen und Online-Streaming-Empfehlungen einsetzen, kann diese Technologie auch in modernen Lagern eingesetzt werden, um die Automatisierung und Produktivität zu erhöhen.
ML hilft, die Effizienz eines Lagers zu verbessern, aber auch bei der Organisation von Abläufen, so dass sich das Lagerpersonal auf die Produktqualität und das Kundenerlebnis konzentrieren kann. Untersuchen wir, wie maschinelles Lernen das moderne Lagerleben revolutionieren kann.
Praktische Anwendungen des maschinellen Lernens in Kernbereichen
Arbeitsverwaltungssysteme
In der Lagerverwaltung kann ML herkömmliche Planungs- und Optimierungswerkzeuge ersetzen, die auf Prozessmodellierung oder Engineering beruhen. Nehmen wir zum Beispiel Arbeitsverwaltungssysteme, die auf technischen Arbeitsstandards (ELS) basieren. Ein ELS-basiertes System wird explizit programmiert, um die erwarteten Arbeitszeiten für eine bestimmte Aufgabe anhand vordefinierter Zahlen und Variablen zu berechnen, was erhebliche Vorabinvestitionen und Messungen erfordert. Das maschinelle Lernen hingegen vereinfacht diese Aufgabe, indem es Ströme von Betriebsdaten analysiert, ohne dass eine Vorabplanung und Zahlen erforderlich sind. Die Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, z. B. von mobilen Geräten und Automatisierungssystemen, sogar von Lagersteuerungssystemen (WCS).
Wareneingang
Auch die Annahme neuer Produkte in einem Lager kann mit ML rationalisiert werden. ML kann den aktuellen Standort von Artikeln in einem Lager analysieren und sie beim Eintreffen neuer Sendungen dem richtigen Ort zuordnen, wodurch Zeitaufwand und Fehler reduziert und die betriebliche Effizienz erhöht werden. Darüber hinaus kann ML die Arbeiter auf den kürzesten Weg zu einem bestimmten Punkt im Lager leiten und so Zeit sparen.
Kommissionierung
Die Kommissionierung ist eine der am stärksten sichtbaren Aufgaben in einem Lager. Einem Bericht von Adaptalift zufolge macht die Kommissionierung bis zu 55 % der Betriebskosten in einem Lager aus und wirkt sich direkt auf die Kundenzufriedenheit aus. ML kann die Kommissionierung optimieren, indem es die Anzahl der Schritte im Prozess reduziert und so die Fehlerquote und Schäden verringert. Bei der Bearbeitung mehrerer Aufträge kann ML die Aufträge im System analysieren und den direktesten Weg anordnen und gleichzeitig die Aufträge effizient trennen.
Inventarverwaltung
Die Bestandsverwaltung ist ein weiterer kritischer Aspekt moderner Lagerhäuser, der sorgfältige Aufmerksamkeit erfordert, um die Effizienz der Lieferkette zu steigern. Maschinelles Lernen kann die Bestandsoptimierung verbessern, insbesondere für Unternehmen mit mehreren Lagern. ML kann mehrere unabhängige Variablen berücksichtigen, die Fehler oder Verzögerungen bei der Bestandsverwaltung verursachen könnten, und geeignete Vorschläge und Lösungen für eine effiziente Bestandsverwaltung liefern.
Integration des Internets der Dinge (IoT)
Der Einsatz des IoT in Lagern kann die Effizienz weiter steigern. Die Implementierung von Sensoren, RFID-Etiketten, Device-to-Device-Kommunikation und anderen Formen der Konnektivität kann helfen, die täglichen Aufgaben nahtlos zu bewältigen. ML kann die von IoT-Sensoren gesammelten Daten verarbeiten und so die Lebensdauer von Maschinen wie Förderbändern, Shuttles und navigationsgesteuerten mobilen Robotern verlängern und sogar den Verschleiß von AGVs und anderen kleineren Lieferrobotern erkennen.
Die Zukunft der Lagerhaltung
In den heutigen Lagern arbeiten Roboter oft mit Menschen zusammen. ML kann jedoch die Präzision von Robotern verbessern und möglicherweise die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens beseitigen. Ein zukünftiges Lager, das von ML angetrieben wird, wird ein vollautomatischer, fehlerfreier Raum sein, der alle Aufgaben und Projekte pünktlich und mit 100-prozentiger Genauigkeit ausführt. Diese Zukunftsvision verspricht, den Lagerbetrieb zu revolutionieren und neue Maßstäbe für Produktivität und Effizienz zu setzen.
Durch die Integration von ML in den Lagerbetrieb können Unternehmen nicht nur die Automatisierung erhöhen, sondern auch verschiedene Prozesse optimieren, was zu erheblichen Verbesserungen der Produktivität, der Genauigkeit und der allgemeinen Betriebsleistung führt. Die Zukunft der Lagerhaltung, angetrieben durch maschinelles Lernen, ist in der Tat vielversprechend und wird die Branchenstandards neu definieren.
FAQ
Welche Rolle spielt maschinelles Lernen in modernen Lagern?
Maschinelles Lernen optimiert die Abläufe durch die Analyse von Daten, um Bestandsmanagement, Bedarfsprognosen und Ressourcenzuweisung zu verbessern.
Wie kann maschinelles Lernen die Bestandsgenauigkeit verbessern?
Es analysiert historische Daten und Echtzeit-Eingaben, um Lagerbestände vorherzusagen, Fehler zu reduzieren und eine bessere Bestandskontrolle zu gewährleisten.
Kann maschinelles Lernen die Effizienz von Lagern verbessern?
Ja, durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, die Optimierung von Routen für autonome Fahrzeuge und die Verbesserung der Kommissioniergenauigkeit.
Wie hilft maschinelles Lernen bei der Nachfrageprognose?
Es verarbeitet riesige Datenmengen, um Muster und Trends zu erkennen und so genauere Vorhersagen über die zukünftige Nachfrage zu ermöglichen.
Welche Vorteile bietet der Einsatz von maschinellem Lernen für die vorausschauende Instandhaltung?
Er ermöglicht die Vorhersage von Anlagenausfällen, bevor sie auftreten, und reduziert so Ausfallzeiten und Wartungskosten.
