Algorithmen und Künstliche Intelligenz im operativen Einsatz

Ein Kernelement der Arbeit von Logivations besteht darin, die entwickelten Konzepte und Strategien zusammen mit dem Kunden in die operative Praxis zu bringen. Dabei werden smarte Algorithmen und Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz in die bestehende Systemwelt integriert oder als Standalone Applikation eingeführt. Das betrifft bspw. eine optimierte Lagerbelegung, Rundgangsbildung oder Packschemaberechnung, aber auch Lösungen zum Tracking und fahrerlose Transportsysteme.

Für eine schnelle und transparente Projektdurchführung auch in komplexen Systemwelten setzt Logivations seit Jahren erfolgreich auf ein agiles Vorgehensmodell mit einem inkrementellen/iterativen Ansatz.

Projektvorgehen bei operativen Planungs- und Optimierungssystemen

Der wesentliche Vorteil dieser Herangehensweise besteht darin, dass in allen Phasen des Projekts Transparenz über den aktuellen Stand besteht und das direkte Feedback von allen Projektbeteiligten in die weiteren Schritte eingeht.

Dies erreicht man, indem am Ende jeder Iteration (in Scrum auch Sprint genannt) eine Zwischenversion bereitgestellt wird, welche der Kunde regelmäßig testen kann. Dadurch realisiert man ein permanentes Kundenfeedback wodurch kontinuierlich eine Konkretisierung der Anforderungen und eine Optimierung der Lösung erreicht wird.

Projektvorgehen bei KI - Projekten

Der mit dem Einsatz von Algorithmen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz verbundene Paradigmenwechsel erfordert ein angepasstes Vorgehen bei den dazugehörigen Implementierungsprojekten. Die klassische Herangehensweise berücksichtigt nicht, dass die Leistungsfähigkeit des Algorithmus vom Training mit Daten abhängt, die erst aus dem Anwendungsfall gewonnen werden können. Es ist also eine Pilotphase erforderlich, in der die Feinabstimmung erfolgt.

Mit dieser Herangehensweise erreicht man durch frühzeitige Tests in der realen Umgebung und die damit verbundene Generierung von spezifischem Trainingsmaterial sehr zügig eine leistungsfähige Zielkonfiguration.

Online-Auftragsreihenfolgeoptimierung

Modellierung des Lagers und Analyse des Optimierungspotenzials
Schrittweises und iteratives Vorgehen – erfolgreiche Realisierung im geplanten Zeit‑ und Budgetrahmen
Vollständige SAP Integration: Beidseitiges Interface für die Auftragssequenzierung
Online‑Auftragsreihenfolgeoptimierung basierend auf den erweiterten Algorithmen von W2MO und den errechneten Arbeitsaufwendungen für jede Tätigkeit
Implementierung des Algorithmus zur Auftragssequenzierung

Optimierungen in der Versandhandelslogistik

Implementierung von W2MO sowie direkter Schnittstelle für Datenaustausch mit dem LVS
Karton-Berechnung mit allen Dimensionen, um im Vorfeld genau zu wissen, wie die Aufträge verpackt werden
Mehrstufige Optimierung der Auftragsreihenfolge zur Abarbeitung über das interne Transportsystem
Urlaubsplanung der rund 1000 Mitarbeiter in der Logistik: Automatischer nächtlicher Kapazitätsabgleich der verfügbaren (Personal‑)Kapazitäten und Auftragsdaten mittels direkter Schnittstelle

Potenzialanalyse & Optimierung SAP EWM

Optimierung der Steuerungslogik zur Lagerfachbelegung
Umsetzung der optimierten Belegung
Simulation und Bewertung der möglichen Einsparungen
Kontinuierliche Bewertung der Prozesse nach Six Sigma
Einsatz von Optimierungstechnologien in Ergänzung zu SAP EWM

Tracking mit KI, Machine Learning und Kameras

Kombination von Computer Vision und Machine Learning
3D-Layoutmodell zum permanenten Tracking aller Stapler in Echtzeit
Umfangreiche Analysen und Visualisierungen, z.B. Heatmaps
Ermittlung Anzahl der tatsächlich benötigten Stapler in der Logistik

Algorithmen und Künstliche Intelligenz im operativen Einsatz

Virtuelle Projekte & Digitalisierung