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Für die Wiehler Unitechnik Systems GmbH steht die diesjährige LogiMAT (19. bis 21. März in Stuttgart) unter dem Motto „Logistik im Takt: Lagerverwaltungssystem mit KI-Power“. Unitechnik präsentiert auf der Intralogistikmesse „UniWare-AI“, den KI-basierten Assistenten für Logistiksysteme. Das KI-Tool soll die Kunden des Systemintegrators künftig beispielsweise bei der Vorhersage von Auftragslast und Engpässen im Materialfluss unterstützen. Das Projekt ist in Zusammenarbeit mit der TH Köln entstanden, wie eine Pressemitteilung berichtet.
Besseres KI-Modell dank externer Daten
Das neue Feature des Lagerverwaltungssystems UniWare stellt dem Lagerleiter nach Unternehmensangaben einen intelligenten Assistenten zur Seite. Basierend auf Daten aus der Logistiksoftware gibt das KI-Tool demnach Empfehlungen und Erkenntnisse weiter. So lasse sich beispielsweise vorhersagen, wie viele Auftragspositionen in den nächsten Tagen bearbeitet werden müssen, heißt es. Mithilfe der Daten aus dem Logistiksystem erarbeitet der KI-Assistent demnach unter anderem Vorschläge für die optimale Platzierung von Artikeln im Lager oder wertet Störungsursachen aus, um im Sinne von Predictive Maintenance Wartungsempfehlungen zu geben. Je mehr Daten dem System mit der Zeit zur Verfügung stehen, desto mehr lernt das KI-Modell Unitechnik zufolge dazu – ganz im Sinne des lernenden Logistikzentrums.
Die Vorhersagequalität von UniWare-AI lässt sich nach Firmenangaben durch die Einbeziehung externer Daten aus weiteren Systemen des Kunden nochmals deutlich steigern. So könnten beispielsweise historische Auftragsdaten aus dem ERP-System oder auch Daten zu saisonalen Besonderheiten oder Wetterdaten aus externen Quellen integriert werden. Diese Datenmodelle erstellen die Spezialisten von Unitechnik laut der Mitteilung individuell für jeden Anwender. Beim Kunden Dehn SE wird UniWare-AI demnach bereits zur Optimierung der Personaleinsatzplanung getestet. Mit den Daten aus dem KI-Modell kann das Unternehmen aus der Elektroindustrie die Auslastung der Kommissionierung für die nächsten Tage mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen. Das Pilotprojekt entstand in Zusammenarbeit mit der Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften der TH Köln.
Halle 1, Stand 1H20
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