Page 10 - LogReal.Direkt_Ausgabe-6.2023
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Logistik
KI im Lagermanagement
Lager - Prozess-
management optimierung
Wegeoptimierung
Produkterkennung
Stammdaten - Fehlererkennung WE/WA
management Predictive
Bestands- Maintenance
prognosen
Fehlererkennung Datenerfassung von Betriebsmitteln
Artikelklassifikation
Lagerplatzvergabe Erkennen von Anomalien
Lieferantenverhalten
Kundenverhalten
Abb. 2: Einsatzfelder der KI im Lagermanagement
Stammdatenmanagement Bestandsprognosen
Die Pflege von Stammdaten ist eine der wichtigsten, aber Das Management der Bestellpolitik im Allgemeinen und
auch unangenehmsten Tätigkeiten von Disposition oder das Justieren der Parameter wie Melde- und Auffüllbe-
Einkauf. Material- oder Teilenummern in Datenbankfor- stand oder das Festlegen des Sicherheitsbestands, finden
mulare mit Parametern wie Gewicht oder Volumenmaß immer noch stochastisch statt. Nachfrageverhalten – egal
zu füllen, ist oft lästig und genießt daher keine Priorität. ob das der (internen) Produktion oder das von (exter-
Fehlende Felder, falsche Eingaben (beliebt ist das Kom- nen) Kunden – basiert auf Prognoseverfahren mit Wahr-
ma als Tausenderpunkt) oder falsche Einheiten (USD scheinlichkeiten. Das Erfassen und Auswerten neuer und
statt Euro) werden spät bis gar nicht erkannt. Auch und größerer Datenmengen durch neueste Prozessoren und
insbesondere Veränderungen von Nachfragen, denkt man leistungsfähigere Softwareanwendungen erlaubt der KI,
an Klassifikation von Artikeln in einer ABC-Struktur, die Muster in Daten zu finden, die vorher nicht zu erkennen
Einfluss auf die Lagerplatzzuordnung hat, sind in vielen waren. Insbesondere durch Amazon ist diese Technik als
Fällen immer noch von manuellen Eingriffen abhängig. Predictive Analysis bekanntgeworden. Das Ziel ist es und
Indem die KI hier ex ante Unlogisches oder schlicht Fal- wird es sein, den Prognosefehler gegen null laufen zu las-
sches erkennt und korrigiert, werden menschliche Fehler sen: Aus einer Prognose wird eine echte Information.
minimiert.
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