Infrastruktur: Materialfluss
Der Materialfluss beschreibt alle innerbetrieblichen Prozesse zur Bewegung von Materialien – vom Wareneingang über die Produktion bis hin zum Warenausgang. Dabei kommen verschiedene Transportmittel zum Einsatz, zunehmend auch automatisierte oder robotergestützte Systeme. Künstliche Intelligenz kann insbesondere in komplexen oder stark automatisierten Materialflüssen unterstützen, um Energie, Lagerfläche und Verpackungen effizienter zu nutzen.
Beschreibung:
Als innerbetrieblichen Materialfluss oder Intra-Logistik werden die Prozesse innerhalb eines Unternehmens beschrieben, welche die Bewegung von Materialien zur Aufgabe haben. Dabei werden Güter wie Rohstoffe oder Bauteile vom Wareneingang durch die Produktion und ihre Ver-/Bearbeitungsschritte bis hin zur Kommissionierung im Warenausgangslager und der Verladung zur externen Logistik befördert. Dabei können verschiedenste Transportmittel zum Einsatz kommen. Die Unterstützung dieser Prozesse mit KI bietet sich dann besonders an, wenn die Intra-Logistik aufgrund beispielsweise einer hohen Anzahl unterschiedlicher Güter komplex ist, oder personenungebundene Transportmittel zum Einsatz kommen, die Robotik beinhalten. Der Bezug zur Ressourcenschonung ergibt sich im Materialfluss aus Faktoren wie Energieeinsparung, Einsparung von Lagerfläche, Einsparung an Verpackungen. Für die Nutzung von KI in der Intra-Logistik ist ein Verständnis der Prozesse und eine Aufarbeitung der verfügbaren Daten Voraussetzung. Soll ein fahrerloses Transportsystem integriert werden, so ist eine entsprechende IT-Infrastruktur von Vorteil.
Verbreitungsgrad
Der Einsatz von KI im Materialfluss, insbesondere in der Intra-Logistik, hat einen mittleren Verbreitungsgrad erreicht. Viele Unternehmen, insbesondere in der Fertigungs- und Logistikbranche, nutzen bereits KI-basierte Lösungen, um ihre Materialbewegungen effizienter zu gestalten. Besonders in komplexen Logistikprozessen und bei der Integration von fahrerlosen Transportsystemen ist die Technologie zunehmend verbreitet. Allerdings zögern kleinere Unternehmen noch, da die Implementierung oft eine erhebliche Investition in IT-Infrastruktur erfordert. Mit der Weiterentwicklung kostengünstigerer und benutzerfreundlicherer Lösungen wird jedoch ein weiterer Anstieg der Verbreitung erwartet.
Zugehörige KI-Pilotprojekte
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