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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 Skynet in Terminator bis hin zum NS-5 in I Robot - die Filmindustrie vermittelt überwiegend negative oder zumindest ambivalente Bilder von KI.

Abseits von Hollywood und Science-Fiction bietet KI inzwischen faszinierendes und vielversprechendes Potenzial, auch für die Intralogistik und die Distribution. Im folgenden Blog-Beitrag werden sechs Möglichkeiten beleuchtet, inwiefern KI die Lagerhaltung beeinflusst.

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Die zunehmende Popularität von KI ist zu einem bedeutenden 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 - die Verwaltung des Lagerbestands ist einer der wichtigsten. Hier sollten Unternehmen unbedingt den Einsatz von KI abwägen, um effizientere Prozesse zu erzielen.
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1. Forecasting
Leistungsstarke KI-Algorithmen, die Faktoren wie Daten zur Historie im Sales, aktuelle Markttrends, wirtschaftliche Faktoren, geografische Gegebenheiten, werbliche Aktivität und sogar das Wettergeschehen berücksichtigen, unterstützen bei der Erstellung spezifischer Prognosen für einen bestimmten Zeitraum. Auf dieser Basis sind Unternehmen in der Lage, die bestmöglichen Entscheidungen für ihre Planung und den operativen Betrieb 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 einem FORTNA Insight wurde das Pareto Prinzipoder die sogenannte 80/20-Regel bereits beleuchtet. Angewandt auf das Lager bedeutet sie, dass 80 % des Umsatzes mit 20 % der SKUs erzielt werden. Absatzgeschwindigkeit, Durchlaufzeiten, Frachtkosten und Vorlaufzeiten für Nachbestellungen - KI kann durch die Kenntnis derartiger Daten eines Unternehmens ermitteln, welche Artikel beim Slotting priorisiert werden müssen, und wiederum andere Artikel identifizieren, die auf weniger gut zugänglichen 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 Bedeutung gewonnen. Für Unternehmen besteht dadurch ein klarer Handlungsauftrag, über den sie sicherstellen müssen, dass 3PLer und 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 Programm zur Wartung ist möglicherweise die naheliegenste Verwendung von KI in der Intralogistik. Ein KI-gestützter Serviceplan zur vorauschauenden Wartung ist z. B. in der Lage, den Ersatzteilbedarf eines Unternehmens zu analysieren, vorherzusehen, wann Komponenten oder Steuerelemente das Ende ihrer Lebensdauer erreichen, und die Wartungsteams zu alarmieren, um die jeweiligen Teile zu überprüfen bzw. zu ersetzen, bevor es zu einem Ausfall kommt.

6. Daten in Echtzeit
Ein langgehegter Wunsch vieler Supply Chain Manager ist es doch, in die tiefsten Tiefen der aktuellen Daten ihres Distributionsnetzwerks eintauchen zu können - zur treffsicheren Analyse und überzeugenden visuellen Darstellung. 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 der Expertise von Mitarbeitenden aus der Datenwissenschaft ist künstliche Intelligenz das leistungstarke 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.