Infrastruktur: Lagerhaltung

Beschreibung

Die Lagerhaltung umfasst verschiedene Aspekte vom Lagerbestand, der optimalen Nutzung des Lagerplatzes bis hin zur Reduzierung von Verlusten und Abfällen. Hier kann Künstliche Intelligenz dazu beitragen, die Lagerhaltungsprozesse in Echtzeit zu optimieren und Kosten zu senken, die Rentabilität zu steigern und gleichzeitig den ökologischen Fußabdruck zu reduzieren.

Potenziale

KI kann historische Verkaufsdaten analysieren und Muster erkennen, um zukünftige Nachfragevorhersagen, also durch die Erstellung von Forecastzahlen, zu erstellen. Durch die präzise Vorhersage der Nachfrage können Lagerbestände optimiert werden, um Überbestände zu vermeiden und gleichzeitig sicherzustellen, dass genügend Produkte verfügbar sind, um die Kundenanforderungen zu erfüllen.

Durch die Überwachung des Lagerbestandes in Echtzeit können automatisch Bestellungen ausgelöst werden, wenn ein bestimmter Schwellenwert unterschritten wird und minimiert so die Wahrscheinlichkeit von Überbeständen und Engpässen.

Künstliche Intelligenz kann aber auch in der optimalen Lagerplatznutzung eingesetzt werden. Durch die Analyse von Produktabmessungen, Umsatzhäufigkeiten und anderen relevanten Faktoren kann die KI dabei unterstützen, Produkte so zu lagern, dass häufig nachgefragte Artikel leicht zugänglich sind und weniger nachgefragte Artikel weniger wertvollen Platz in Anspruch nehmen.

KI kann auch die Lieferkettenprozesse optimieren, indem sie Lieferzeiten, Transportkosten und Lagerbestände berücksichtigt. Durch die Analyse von Daten zu Lieferantenleistung, Transportrouten und anderen relevanten Faktoren kann die KI dabei helfen, Lieferketten effizienter zu gestalten und Ressourcen wie Zeit, Arbeitskraft und Treibstoff zu sparen.

KI kann zudem saisonale Schwankungen und Trends in der Nachfrage erkennen und entsprechende Anpassungen in der Lagerhaltungsstrategie vornehmen. Durch die Berücksichtigung von saisonalen Faktoren können Lagerbestände optimiert werden, um die Anforderungen während Spitzenzeiten zu erfüllen, ohne unnötige Lagerbestände während ruhigerer Zeiten zu halten.

• Reduktion überflüssiger Lagerstände für Fertigwaren
• Reduktion von Beständen unfertiger Erzeugnisse und Rohmaterialien
• Reduktion von Lagerhaltungskosten
• Verbesserte Maschinenauslastung
• Ausschussverringerung
• KI-Technologie
• Forecastanalyse basierend auf Zeitreihenanalysen zur Planung des Ressourceneinsatzes (Mensch, Maschine, Material) im Bereich der Lagerhaltung und Produktionsplanung
• Werkzeug zur Analyse von Preisangeboten
• Visualisierung von KPIs und Darstellung der Zielerreichung

Praxisbeispiele

Julius Zorn GmbH: Durch eine Algorithmus-basierte Zeitreihenanalyse vergangener Verkaufszahlen kann ein monatlich rollierender Forecast mit hoher Genauigkeit erstellt werden. Dabei werden Open-Source-Lösungen genutzt, um die Herausforderung zu lösen. Zum Einsatz kommen die Programmiersprache R und die etablierte Bibliothek FPP2/FPP3 (Forecasting: Principles and Practice), welche professionelle Zeitreihenanalysen und Forecast-Modelle beinhaltet.“

Blechwarenfabrik Limburg: Das alte Blechwarenfabrikgebäude in der Limburger Innenstadt, über 120 Jahre alt, sah sich mit Herausforderungen durch das Wachstum der Produktion und des Materialtransports konfrontiert. Der ineffizient gestaltete Produktionsprozess erstreckte sich über vier Stockwerke, und der Materialtransport erfolgte mittels Gabelstaplern und Aufzügen, was einen hohen logistischen Aufwand und Fehleranfälligkeit mit sich brachte. Um diese Probleme zu lösen, entschied sich das Unternehmen für den Bau eines neuen Standorts und optimierte den Materialfluss als zentrales Thema. Dabei wurden Gabelstapler und manuelle Lager komplett durch ein fahrerloses Transportsystem (FTS) ersetzt. Rohmaterialien werden automatisch zu den Produktionslinien befördert, und am Ende jeder Fertigungslinie sorgen Palettierroboter für die Palettierung der Fertigwaren gemäß Kundenbestellungen. Die Waren werden von fahrerlosen Transportfahrzeugen zum Warenausgang gebracht und entweder direkt versandt oder im vollautomatischen Hochregallager eingelagert. Die Verteilung der eingelagerten Produkte erfolgt mittels eines chaotischen Verfahrens durch Regalbediengeräte, wobei die Priorisierung im Algorithmus die Fahrwege minimiert.