Den Begriff „Künstliche Intelligenz“ verwenden wir selbstverständlich, wissen aber nicht genau, was er meint. Ich habe mir meine eigene Definition für den Logistikbereich geschaffen, die ich gerne erläutern möchte, so wie die anderen Teilbereiche rund um Daten und die Cloud. Im Anschluss soll es um konkrete Anwendungsbeispiele gehen: Wie kann man aus KI Mehrwerte für Kunden generieren?
Den Begriff „Künstliche Intelligenz“ verwenden wir selbstverständlich, wissen aber nicht genau, was er meint. Ich habe mir meine eigene Definition für den Logistikbereich geschaffen, die ich gerne erläutern möchte, so wie die anderen Teilbereiche rund um Daten und die Cloud. Im Anschluss soll es um konkrete Anwendungsbeispiele gehen: Wie kann man aus KI Mehrwerte für Kunden generieren?
Künstliche Intelligenz
KI ist nicht einseitig, ich unterteile sie in drei Bereiche. Das Machine Learning, ein bekannter Anwendungsfall ist etwa Siri von Apple, stochastische Modelle, die Anwendung beim autonomen Fahren finden, und die klassische, mathematische Modellierung, die etwa bei der Planung von Routen zum Einsatz kommt.
Diese drei Systeme sind unterschiedlich „datenhungrig“ und man muss genau wissen, welches Werkzeug man für das welches Problem anwenden kann.
Effizienz und Flexibilität
Die Frage nach den Methodiken, Datengrundlagen und Prozessen ist wichtig, um Flexibilität und Effizienz zu erhöhen. Standardprozesse zu schaffen ist ein großes Thema, denn viele Manager sind geprägt vom Lean-Production-Prinzip. Doch das ist möglicherweise nicht der richtige Ansatz. Von einem Förster kann man sich in dieser Hinsicht viel abgucken. Der Förster geht in den Wald und sagt nicht: „Hier gibt es viel Komplexität, ich muss alles standardisieren“, sondern er versteht, dass der Wald ein großes Ökosystem ist, das komplex miteinander vernetzt ist. Der Förster ist Geologe, Biologe und Meteorologe in einem.
Logistik als Startpunkt
Die Zeiten der klaren Linie sind vorbei. Kunden verlangen heute nach mehr Varianz und Flexibilität. Wie können wir diese Wünsche IT-technisch unterstützen? Das war für uns der Startpunkt: Wir haben SYNAOS 2018 gegründet, um die Algorithmen zum Leben zu erwecken.
Zuerst haben wir geschaut, wo man sie sinnvoll einsetzen kann. Ganz häufig besteht die IT-Landschaft in der Logistik aus einem SAP- oder einem ERP-System. Darunter gibt es oftmals einen Wildwuchs an weiteren Systemen: Staplerleitsysteme, ein Leitsystem für Fahrerlose Transportsysteme (FTS), eine Picker-Steuerung und mehr. Diese Systeme sind als kleine Silos mit allem verbunden und verfügen selten über eine KI-Komponente. Stattdessen schieben sie sehr sequenziell Aufträge von links nach rechts. Das wollten wir ändern, indem wir eine zentrale Plattform schaffen, über die wir die gesamte Intralogistik abbilden. Wir fragten uns, wie wir Algorithmen aus Forschung und IT praktisch anwenden können.
KI steuert mobile Roboter
Der erste Anwendungsfall betrifft die Steuerung von mobilen und stationären Robotern. Dort existiert eine Vielzahl verschiedener Systeme, die sich mit unterschiedlichen Fähigkeiten in einem Ökosystem bewegen. All das muss man ganzheitlich orchestrieren und optimieren. Der Algorithmus unterscheidet nicht zwischen mobilen Robotern, Gabelstaplern, Routenzügen und Pickern.
Künstliche Intelligenz ist ein wichtiger Baustein, der unser Ökosystem ergänzt. Bei der SYNAOS Intralogistics Management Platform (IMP) gibt es zum Beispiel ein Auftragsmanagement, das die Transporte automatisiert und die Aufträge optimal auf die gesamte Flotte verteilt – 250.000-mal pro Sekunde. Hinzu kommen weitere Services wie Routenoptimierung oder Asset-Management. Das System bedient sich also an unglaublich vielen Informationsquellen, um eine Datengrundlage für seine Entscheidungen zu schaffen. All das haben wir in unser erstes Ökosystem SYNAOS IMP integriert, das innerbetriebliche Transporte mit neuesten Algorithmen optimiert.
KI im Einsatz
Unser „Adaptive Online Scheduling“ löst kontinuierlich große kombinatorische Probleme, beispielsweise bei der Routenoptimierung: Wenn die Route durch eine Fabrik führt und es ist gerade Mittagspause, dann sollten die Fahrzeuge nicht an der Kantine vorbeifahren. Beim Kartenmanagement geht es zum Beispiel darum, gewisse Objekte anhand von Videodaten zu finden und dann in die Karte einzutragen. Das „Multi System Control Center“ wertet Fahrzeug- und Maschinendaten aus, um proaktive Wartungen und Ladezyklen zu ermöglichen. Die Fahrzeuge melden ihre Energiestände, und wenn es zwischendurch wenig Aufträge gibt, kann das System die Fahrzeuge proaktiv zu den Ladestationen schicken.
Adaptive Planung
Den Begriff „Künstliche Intelligenz“ verwenden wir selbstverständlich, wissen aber nicht genau, was er meint. Ich habe mir meine eigene Definition für den Logistikbereich geschaffen, die ich gerne erläutern möchte, so wie die anderen Teilbereiche rund um Daten und die Cloud. Im Anschluss soll es um konkrete Anwendungsbeispiele gehen: Wie kann man aus KI Mehrwerte für Kunden generieren?
Den Begriff „Künstliche Intelligenz“ verwenden wir selbstverständlich, wissen aber nicht genau, was er meint. Ich habe mir meine eigene Definition für den Logistikbereich geschaffen, die ich gerne erläutern möchte, so wie die anderen Teilbereiche rund um Daten und die Cloud. Im Anschluss soll es um konkrete Anwendungsbeispiele gehen: Wie kann man aus KI Mehrwerte für Kunden generieren?
Künstliche Intelligenz
KI ist nicht einseitig, ich unterteile sie in drei Bereiche. Das Machine Learning, ein bekannter Anwendungsfall ist etwa Siri von Apple, stochastische Modelle, die Anwendung beim autonomen Fahren finden, und die klassische, mathematische Modellierung, die etwa bei der Planung von Routen zum Einsatz kommt.
Diese drei Systeme sind unterschiedlich „datenhungrig“ und man muss genau wissen, welches Werkzeug man für das welches Problem anwenden kann.
Effizienz und Flexibilität
Die Frage nach den Methodiken, Datengrundlagen und Prozessen ist wichtig, um Flexibilität und Effizienz zu erhöhen. Standardprozesse zu schaffen ist ein großes Thema, denn viele Manager sind geprägt vom Lean-Production-Prinzip. Doch das ist möglicherweise nicht der richtige Ansatz. Von einem Förster kann man sich in dieser Hinsicht viel abgucken. Der Förster geht in den Wald und sagt nicht: „Hier gibt es viel Komplexität, ich muss alles standardisieren“, sondern er versteht, dass der Wald ein großes Ökosystem ist, das komplex miteinander vernetzt ist. Der Förster ist Geologe, Biologe und Meteorologe in einem.
Logistik als Startpunkt
Die Zeiten der klaren Linie sind vorbei. Kunden verlangen heute nach mehr Varianz und Flexibilität. Wie können wir diese Wünsche IT-technisch unterstützen? Das war für uns der Startpunkt: Wir haben SYNAOS 2018 gegründet, um die Algorithmen zum Leben zu erwecken.
Zuerst haben wir geschaut, wo man sie sinnvoll einsetzen kann. Ganz häufig besteht die IT-Landschaft in der Logistik aus einem SAP- oder einem ERP-System. Darunter gibt es oftmals einen Wildwuchs an weiteren Systemen: Staplerleitsysteme, ein Leitsystem für Fahrerlose Transportsysteme (FTS), eine Picker-Steuerung und mehr. Diese Systeme sind als kleine Silos mit allem verbunden und verfügen selten über eine KI-Komponente. Stattdessen schieben sie sehr sequenziell Aufträge von links nach rechts. Das wollten wir ändern, indem wir eine zentrale Plattform schaffen, über die wir die gesamte Intralogistik abbilden. Wir fragten uns, wie wir Algorithmen aus Forschung und IT praktisch anwenden können.
KI steuert mobile Roboter
Der erste Anwendungsfall betrifft die Steuerung von mobilen und stationären Robotern. Dort existiert eine Vielzahl verschiedener Systeme, die sich mit unterschiedlichen Fähigkeiten in einem Ökosystem bewegen. All das muss man ganzheitlich orchestrieren und optimieren. Der Algorithmus unterscheidet nicht zwischen mobilen Robotern, Gabelstaplern, Routenzügen und Pickern.
Künstliche Intelligenz ist ein wichtiger Baustein, der unser Ökosystem ergänzt. Bei der SYNAOS Intralogistics Management Platform (IMP) gibt es zum Beispiel ein Auftragsmanagement, das die Transporte automatisiert und die Aufträge optimal auf die gesamte Flotte verteilt – 250.000-mal pro Sekunde. Hinzu kommen weitere Services wie Routenoptimierung oder Asset-Management. Das System bedient sich also an unglaublich vielen Informationsquellen, um eine Datengrundlage für seine Entscheidungen zu schaffen. All das haben wir in unser erstes Ökosystem SYNAOS IMP integriert, das innerbetriebliche Transporte mit neuesten Algorithmen optimiert.
KI im Einsatz
Unser „Adaptive Online Scheduling“ löst kontinuierlich große kombinatorische Probleme, beispielsweise bei der Routenoptimierung: Wenn die Route durch eine Fabrik führt und es ist gerade Mittagspause, dann sollten die Fahrzeuge nicht an der Kantine vorbeifahren. Beim Kartenmanagement geht es zum Beispiel darum, gewisse Objekte anhand von Videodaten zu finden und dann in die Karte einzutragen. Das „Multi System Control Center“ wertet Fahrzeug- und Maschinendaten aus, um proaktive Wartungen und Ladezyklen zu ermöglichen. Die Fahrzeuge melden ihre Energiestände, und wenn es zwischendurch wenig Aufträge gibt, kann das System die Fahrzeuge proaktiv zu den Ladestationen schicken.
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