Computer Vision: Der KI das Sehen beigebracht

Microsoft baut auf die Dienste von Arvato. Der Fulfillment-Dienstleister setzt auf ein Computer-Vision-Konzept, um das Postponement zu unterstützen und hohe Flexibilität zu bieten.

KI-unterstützte Qualitätskontrolle: Die Pakete durchlaufen einen Tunnel, in dem Kameras installiert sind. Bild: Arvato
KI-unterstützte Qualitätskontrolle: Die Pakete durchlaufen einen Tunnel, in dem Kameras installiert sind. Bild: Arvato
Matthias Pieringer
Automatisierung

Auch vorverpackte Ware muss zuverlässig und schnell an neue Anforderungen angepasst werden können: In den Fulfillment-Centern des Technologieunternehmens Microsoft ist Postponement angesagt, um eine hohe Flexibilität für die verschiedenen Märkte zu gewährleisten und schnell auf veränderte Nachfrage reagieren zu können. Die Bertelsmann-Tochter Arvato betreibt für Microsoft internationale Distributionszentren in den USA, Europa und Asien. Der Logistikdienstleister erstellt regionale Produktvarianten, indem er Verpackungen und Zubehör modifiziert.

Um Fehler im Prozess zu vermeiden, setzt Arvato auf Bilderkennung und künstliche Intelligenz. Eine neue Plattformlösung auf Basis von „Microsoft Azure“ sorgt nach Angaben des Kontraktlogistikdienstleisters für einen höheren Durchsatz und hilft, Kosten zu sparen. Die Cloud-Lösung birgt zudem das Potenzial, global auf weitere Bereiche von Arvato ausgerollt zu werden.

„Unsere Mitarbeitenden in der Logistik öffnen die Kartons, tauschen alle relevanten Komponenten aus und verpacken das Ganze neu“, erklärt Thorsten Daniel, Director Digital Transformation bei Arvato, den Konfigurationsprozess. „Der Verbraucher merkt davon letztlich nichts. Er erwartet eine sehr hohe Qualität, und die bekommt er auch.“

Mit der Cloud verbunden

Bisher haben die Lagerarbeiter die Qualitätskontrolle manuell durchgeführt – eine zeitaufwendige Aufgabe. „Im Rahmen unserer Cloud-only-Strategie haben wir Technologien entwickelt, die die Prozesse in unseren Lagern weltweit vereinfachen“, sagt Christian Horz, CIO bei Arvato. Für die Qualitätssicherung habe man der künstlichen Intelligenz das Sehen beigebracht, sagt sein Kollege Thorsten Daniel über den Computer-Vision-Ansatz.

Wird zum Beispiel eine Sonderedition von Geräten zu einem Paket geschnürt, prüft die KI, ob alles passt. Die Pakete durchlaufen dabei im Distributionszentrum auf dem Förderband einen Tunnel, in dem Kameras installiert sind. Die Kameras machen Bilder von allen Seiten, die in die Cloud übertragen werden: Die KI auf Basis von Microsoft Azure prüft zum Beispiel, ob die entsprechenden Etiketten richtig angebracht sind.

Die Resultate werden dann an „Armada“ übermittelt, ein von Arvato entwickeltes Warehouse Control System zur beschleunigten und automatischen Steuerung der Prozesse im Lager. Armada steuert auch die Förderstrecken und prüft, ob das Paket versandfertig ist. Stimmt etwas nicht, wird das Paket zur erneuten Prüfung ausgeschleust. Der Einsatz der Bilderkennung auf KI-Basis und die selbst entwickelte „Armada“-Software sind Teil der umfassenden Automatisierungsstrategie, die Arvato bereits seit einigen Jahren umsetzt.

„Wir prüfen fortlaufend, welche Technologien einen Mehrwert für unsere Kunden und uns haben und wie wir Automatisierungslösungen zielführend einsetzen können“, erklärt Philipp Rücker, Head of Client Logistics Solutions bei Arvato. „Das sind automatische Lager- und Bereitstellungssysteme wie AutoStore- oder Shuttle-Systeme, fahrerlose Transportsysteme, autonome mobile Roboter für Warentransporte im Warehouse, aber auch automatische und materialsparende Verpackungsmaschinen für nachhaltigeres Verpacken. Oder eben KI-basierte Bilderkennung.“

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Vom Scannen des Produkts bis zur Kategorisierung und Verteilung vergehen laut Arvato auf dem Förderband fünf Sekunden – bei einer nahezu 100-prozentigen Fehlererkennung. Die Lösung werte sofort aus und sei absolut objektiv, sagt Thorsten Daniel. So könne verhindert werden, „dass ein nicht perfekt rekonfiguriertes Produkt das Lager verlässt“.

Für die visuelle Inspektion mit Computer Vision hat Thorsten Daniel bereits weitere Einsatzgebiete im Blick. So könnte die KI-basierte Lösung, die mit jedem Anwendungsfall dazulernt, künftig auch die Korrektheit von Gefahrgutkennzeichnungen prüfen, etwa bei Paketen mit Geräten, die einen Lithium-Ionen-Akku enthalten. Großes Potenzial sieht der Arvato-Experte auch in der Retourenabwicklung: Die Bilderkennung kann eingesetzt werden, um Schäden bei Retouren zu bewerten – und so verhindern, dass nichtbeschädigte Verpackungen, die eigentlich wieder verschickt werden könnten, vernichtet werden.

Auch für Europa und Asien

Die Plattformlösung soll demnächst von den USA in einem weiteren Distributionszentrum in Europa ausgerollt werden. Auch eines der asiatischen Logistikzentren von Arvato soll künftig von dem Computer-Vision-Konzept profitieren. Darüber hinaus prüft der Logistikdienstleister den Einsatz der Lösung in weiteren Branchen. So könnten künftig auch Kunden aus der Mode-, Beauty- und Healthcare-Branche einen Mehrwert aus der Anwendung ziehen. mp

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Seite 32 bis 33 | Rubrik PROZESSE