KI in der Logistik

“KI”, die künstliche Intelligenz, ist heutzutage in aller Munde. Sei es durch virtuelle Assistenten z.B. in Form von Chatbots, die uns unsere Fragen online beantworten, Sprachassistenten wie Alexa oder die Automation von Gebäuden. Viele von uns stehen täglich im Kontakt mit KI – meist ohne es zu wissen bzw. es konkret zu realisieren.
Doch nicht nur im alltäglichen Leben erleichtert uns diese künstliche Intelligenz das Leben. In vielen Wirtschaftszweigen hält die KI Einzug und auch für die Logistik bietet sie viel Potenzial.

Auf der Fachpack im September diesen Jahres haben wir das erste Mal von MetriXFreight gehört, einem 3D-Kamera-basiertem Messsystem. Wie es dazu kam, hat Dr.-Ing. Christian Schaller in seinem Vortrag erzählt.

Maße und Gewicht sind die Vitaldaten der Logistik.

Dr.-Ing. Christian Schaller, Metrilus GmbH

Am Anfang stand die Frage, wie man die Daten erheben kann. Hierfür hat Christian Schaller drei Möglichkeiten gesehen:

1. Händische Vermessung: sehr fehleranfällig, ungenau und langsam
2. Laserbasierte Ausmessung: sehr kostenintensiv
3. Erfassung via Kamera: noch schneller als Laser und einfacher in der Installation

Bei der Vermessung via 3D-Kamera werden keine Farbinformationen registriert, sondern Abstandsinformationen. Anhand dieser Abstände kann die Kamera Länge, Breite und Höhe exakt bestimmen. Die Maße werden immer quaderförmig angegeben. Das ist wichtig, da so der Platz erfasst wird, der – wenn die Ware in Karton verpackt wäre – durch die Sendung in Anspruch genommen wird. Dabei kann die Kamera nicht nur die genauen Maße bestimmen, sondern auch Eigenschaften der Fracht, z.B. ob diese stapelbar ist oder wichtige Symbole auf der Ware angebracht sind, die einen bestimmten Umgang damit vorschreiben.

Der Vorteil der Kamera gegenüber dem Laser ist dabei vor allem die Geschwindigkeit der Messung. Der Laser muss sich erst einmal über die komplette Sendung bewegen, was je nach Größe ca. 5-6 Sekunden Zeit in Anspruch nimmt. Bei der Kamera hingegen muss die Fracht oder das Paket nur innerhalb des Vermessungsfeldes platziert werden und die Maße werden in Sekundenbruchteilen erfasst. Dadurch können 300-600 Paletten pro Stunde erfasst werden! Zudem handelt es sich bei der Kamera um ein starres Objekt ohne Motor, was zum einen die Installation einfacher und zum anderen die Wartung kostengünstiger macht.

Systeme wie das MetriXFreight tragen zur weiteren Automation und Vereinfachung in der Logistik bei. Z.B. können durch ein solches System Leerfahrten vermieden werden und tragen so zu einem nachhaltigeren Prozess bei. Eine volle Automation wird in der Logistik wohl aber nie ganz erreichbar sein, da Maße außerhalb der Norm und saisonale Abweichungen immer spontane Arbeitskräfte notwendig machen.

Das nimmt der KI in diesem Umfeld auch die Gefahr in der Jobbranche, da die Systeme nur Aufgaben übernehmen, die keine natürliche Person machen möchte oder gar könnte. Und vor allem in der Logistik ist der Fachkräftemangel eine schwerwiegende Problematik, der KI entgegenwirken kann. Flächen und Immobilien stehen zur Verfügung, aber es fehlt eben am Personal, die diese bedienen können.

Stand heute ist bei künstlicher Intelligenz in der Logistik aber noch viel Luft nach oben. Für eine gut funktionierende KI braucht es eine solide und ausreichende Datenbasis. Um an diese Daten zu kommen, braucht man wiederrum ein System zur Datenerhebung, das sich optimal und ohne Störungen in den eigenen Arbeitsprozess integrieren lässt. Oft fehlt für diese Integration aber die Zeit und das Bewusstsein, welche Bedeutung diese Daten haben. Da man in der Supply Chain auch nicht der einzige Akteur ist, müssten die erhobenen Daten mit anderen Unternehmen geteilt werden – welch eine schreckliche Vorstellung! Und ist das überhaupt Compliance-verträglich? Wohl kaum.

Doch könnte es so schön sein: Mit den gewonnenen Daten lassen sich bei langjähriger Auswertung Hochrechnungen treffen, mit dem Prozesse optimiert und somit Geld eingespart werden kann.
Der Logistikmarkt ist aber extrem schnell und gewaltig gewachsen, der Druck und die Komplexität sehr hoch und der firmeninterne (Daten-)Austausch teils nicht gegeben, sodass erst diese Aufgabenstellungen bewältigt werden müssen, bevor man sich an ein übergeordnetes KI-System machen kann.

Für mehr Innovation braucht es also zweierlei: Investitionen und Zeit. Für Ersteres braucht es mehr staatliche Fördergelder, Letzteres könnte vielleicht durch einen leichten konjunkturellen Rückgang bzw. Stagnation klappen.

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Quellen:
Fachpack Podiumsdiskussion: “Potenziale für den Einsatz von KI und ML in logistischen Prozessen – Wie schlau wird die Logistik?”, Andreas Höczli, Matthias Goldhan und Christian Menden (Fraunhofer-Insititut), Dr.-Ing. Christian Schaller (Metrilus GmbH)
http://www.metrixfreight.de/
www.metrilus.de, Broschüre “This is Metrilus”