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Der Einfluss von künstlicher Intelligenz auf den Lagerbestand - die Top 6

Künstliche Intelligenz (KI) bietet inzwischen faszinierendes Potenzial und vielversprechende Möglichkeiten für Intralogistik und Distribution - ihre zunehmende Popularität ist teilweise auf den digitalen Wandel zurückzuführen, den viele Unternehmen seit mehreren Jahrzehnten durchlaufen.

von Darren Jorgenson

In Science-Fiction-Filmen ist künstliche Intelligenz (KI) meistens so dargestellt, dass sie sich ihrer selbst bewusst wird oder nicht mehr richtig funktioniert - von HAL 9000 in 2001: A Space Odyssey bis hin zu Skynet in Terminator; KI betreffend sind viele von uns zumindest mit einem ambivalenten Bild aufgewachsen.

Abseits von Hollywood und Science-Fiction bietet KI inzwischen faszinierendes und vielversprechendes Potenzial, auch für die Intralogistik und die Distribution. Im folgenden Blog-Beitrag untersuchen wir sechs Möglichkeiten, wie KI die Lagerhaltung heute und in Zukunft beeinflusst.

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Die zunehmende Popularität von KI ist zum Teil auf den digitalen Wandel zurückzuführen, den viele Unternehmen seit den letzten Jahrzehnten durchlaufen. Sie reagieren mit wachsendem Einsatz von Automatisierung und Technologien, infolgedessen rückt KI mehr und mehr aus ihrer Nische.

Der MHI Annual Industry Report1 listet die Phasen zur Umsetzung der Digitalisierung in der Intralogistik auf:

  • Stufe 1: Digitale Konnektivität (AutoID, Internet of Things, Sensoren und Cloud Computing)
  • Stufe 2: Automatisierung (Robotik, tragbare und mobile Technologie, autonome Fahrzeuge)
  • Stufe 3: Erweiterte Analytik (Bestands- und Netzwerkoptimierung, vorausschauende Analytik)
  • Stufe 4: Künstliche Intelligenz

Die oben genannten Stufen zur Umsetzung der Digitalisierung in der Intralogistik führen schließlich zu künstlicher Intelligenz. Weiterhin berichtet der MHI Annual Industry Report 2023, dass 75 % der Unternehmen vorhaben, neue Einsatzmöglichkeiten für KI in ihrer Supply Chain zu realisieren.

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Es gibt viele Geschäftsbereiche, in denen KI eingesetzt werden könnte, aber die Verwaltung des Lagerbestands ist einer der wichtigsten Bereiche, für den Unternehmen den Einsatz von KI prüfen.
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1. Forecasting
Leistungsstarke KI-Algorithmen, die IST-Verkaufsdaten, aktuelle Markttrends, wirtschaftliche Faktoren, geografische Gegebenheiten, Vertriebsaktionen und sogar Wettermuster berücksichtigen (um nur einige der zahlreichen Faktoren zu nennen), können spezifische Prognosen für einen bestimmten Zeithorizont erstellen. Auf dieser Basis sind Unternehmen in der Lage, die bestmöglichen Entscheidungen für ihre Planung und Durchführung zu treffen. Darüber hinaus vereinfacht die Kenntnis der Daten auch die Umlagerung von Beständen für Nachbestellungen und Auslagerungen von Artikeln mit längerer Vorlaufzeit, während sie Unternehmen gleichzeitig darin unterstützt, saisonalen Bedarf und Anforderungen, die aus Vertriebsaktionen entstehen, zu verstehen.

2. Lagerumschlag
In dem kürzlich erschienenen FORTNA Insight wurde das Pareto Prinzipoder die sogenannte 80/20-Regel beleuchtet. Angewandt auf das Lager bedeutet diese, dass 80 % des Umsatzes mit 20 % der SKUs erzielt werden. KI kann anhand von Daten - z. B. Umsatzgeschwindigkeit, Durchlaufzeiten, Lagerhaltungskosten und Nachbestellungszeiten - erkennen, welche Artikel bei der Lagerplatzvergabe Priorität haben müssen und identifiziert andere Artikel, die auf weniger optimal gelegenen Plätzen eingelagert werden können.

3. Disruption
Künstliche Intelligenz ist in der Lage, unternehmensinterne Kennzahlen zu erfassen und auch wichtige externe Daten zu analysieren. KI erkennt potenzielle Störungen durch z. B. Importverzögerungen, Wetterereignisse, Naturkatastrophen und geopolitische Faktoren, die sich auf Ihre Supply Chain auswirken. Durch ihre Identifizierung und die entsprechende Sensibilisierung des Managements sind Unternehmen schnell in der Lage, zu reagieren und schwere Auswirkungen auf ihren Betrieb zu vermeiden.

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4. Third-Party-Suppliers
ESG - Environmental, Social, Governance - hat in den letzten Jahren deutlich an Gewicht gewonnen. Für Unternehmen ist dies ein deutlicher Handlungsauftrag, da sie sicherstellen müssen, dass 3PLer oder Verkäufer ethisch und ökologisch korrekt handeln und gleichzeitig die Vision und Mission des Unternehmens erfüllen. KI unterstützt Unternehmen bei der Bewertung ihrer Lieferanten anhand von betriebswirtschaftlichen Faktoren wie Preisen, Vorlaufzeiten und Qualität und überwacht sie auf etwaige Verstöße oder Bedenken hinsichtlich ESG, sodass ein Unternehmen in der Lage ist, schnell zu handeln und Probleme zu vermeiden.

5. Vorausschauende Wartung
Der Einsatz von KI in einem betrieblichen Wartungsprogramm ist möglicherweise die naheliegenste Verwendung von KI in der Intralogistik. Ein KI-gestützter Serviceplan zur vorauschauenden Wartung könnte den Ersatzteilbedarf eines Unternehmens analysieren, vorhersehen, wann Teile oder Steuerungen das Ende ihrer Lebensdauer erreichen, und die Wartungsteams alarmieren, um die Teile zu überwachen oder zu ersetzen, bevor es zu einem Ausfall kommt.

6. Daten in Echtzeit
Supply Chain Manager wünschen sich seit langem, in die tiefsten Tiefen der aktuellen Daten ihres Distributionsnetzwerks eintauchen zu können, um sie zu analysieren und sie visuell darzustellen. KI ermöglicht es, die Daten in Echtzeit zu verarbeiten und aussagekräftige Dashboards, Grafiken und Tabellen zu erstellen als Grundlage für schnelle und entscheidende Maßnahmen.

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In Verbindung mit einem Experten, z. B. einem Datenwissenschaftler, ist künstliche Intelligenz ein leistungsfähiges Werkzeug, um an genau dieses von so vielen Unternehmen benötigten Wissen heranzukommen.

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<sup>1</sup> <a href="https://www.mhi.org/publications/report" target="_blank" rel="noopener">https://www.mhi.org/publications/report</a>

Über den Autor

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Darren Jorgenson

Practice Lead, Global Strategy

Darren Jorgenson ist Global Strategy Practice Leader bei FORTNA und verfügt über mehr als 20 Jahre in der Intralogistik. Zuvor war er in verschiedenen Branchen in Beratungsfunktionen tätig. Darren Jorgensen ist Mitglied des Council of Supply Chain Management Professionals und wurde von der Zeitschrift Supply & Demand Chain Executive als "Pro to Know" ausgezeichnet.