In der heutigen Welt mit einer Vielzahl neuer Herausforderungen an die Logistik stoßen traditionelle Lösungen an ihre Grenzen: Manuelle Analysen und subjektive Entscheidungen führen zu Ineffizienzen, doch neue technische Möglichkeiten wie Computer Vision und KI-Technologien können nun dabei helfen, ungenutztes Potenzial freizusetzen und den Weg zu mehr Effizienz und Präzision zu ebnen. Laut einer Studie des ifaa (2022) sehen bereits circa 71 Prozent der Befragten das größte Potenzial KI-gestützter Systeme in der Effizienzsteigerung von Prozessen.

Computer Vision/AI Vision erfasst und analysiert visuelle Daten in hoher Präzision, wodurch Zeit und Ressourcen eingespart werden. Selbst in großen Datenmengen erkennt sie Muster zuverlässig, was zu fundierten Entscheidungen in der Prozessoptimierung führt. Computer Vision stellt die erfassten visuellen Informationen dann anderen Systemen in Echtzeit bereit, damit Prozesse angepasst und gesteuert werden können.

Welche Anwendungsfälle für die Prozessoptimierung mit KI gibt es in der Logistik?

Sollen in der Logistik Prozesse effizienter und präziser gestaltet werden, kann Computer Vision an mehreren Punkten ansetzen – von der Paletten-Ortung und -Inspektion bis hin zur vorausschauenden Wartung und automatisierten Routineaufgaben.

1. Ortung und Inspektion von Paletten

Bei entsprechender Größe ist es selbst in einem gut sortierten Lager schwierig, auf Anhieb die passende Palette zu finden. Ist das Lager unsortiert, besteht gar keine Chance. Manuelle Inventuren und Kontrollen können allein meist keinen perfekten Überblick liefern und sind sehr zeitaufwändig. Auch die Ausstattung aller Paletten mit expliziter Tracking-Hardware ist häufig nicht praktikabel. Schneller und unkomplizierter klappt es mit Kameras und Bildverarbeitungssystemen, die den Standort und Zustand jeder Palette in Echtzeit erfassen. Mittels Computer Vision können Paletten also effizienter geortet und inspiziert werden.

Einen solchen Anwendungsfall hat beispielsweise die Frutania GmbH erfolgreich für die Lagerung von Obst und Gemüse eingeführt. Um die Produktfrische zu gewährleisten, müssen Paletten reibungslos durch das Lager bewegt und schnell gefunden werden. Zu diesem Zweck erhält jede Palette ein Label aus Papier, das auf dem Weg zwischen zwei Lagerbereichen von einer Industriekamera erfasst und auf einem Edge-Gerät mittels KI ausgewertet wird. Selbst bei einer Fahrtgeschwindigkeit von bis zu 11 Kilometern pro Stunde liest die Kamera die Labels fehlerfrei aus, sodass der Aufenthaltsort stets bekannt ist, kein händischer Aufwand betrieben werden muss und der Transport unterbrechungsfrei abläuft.

2. Optische Warenverfolgung im Lager

Selbstverständlich ist es in der heutigen Zeit der Regelfall, dass Waren nicht mehr allein in händisch angelegten Listen aus Papier katalogisiert werden. Auch wenn die digitale Erfassung später verspricht, gesuchte Ware sehr schnell zu finden, verstreicht einige Zeit, um die Güter über den Barcode zunächst im System zu verbuchen. Mit Computer Vision wird scannerloses Tracking zur Realität und die Verbuchung erfolgt automatisch. Warenflüsse werden so transparenter, besser nachverfolgbar und Fehlerquoten bei der Erfassung sinken erheblich.

3. Vermessung von Gütern und Paletten

Da kein unendlicher Lagerplatz existiert, sollten für eine effiziente Planung Überladungen sowie leere Lagerflächen vermieden werden. Im Gegensatz zu zeitaufwändigen und fehleranfälligen manuellen Messungen, können 3D-Messsysteme die Abmessungen von Gütern und Paletten exakt erfassen und unterstützen so die Kapazitätsplanung. Den optimalen Lagerplatz zu finden, ist keine Hürde mehr und potenziellen Beschädigungen durch Überstände kann vorgebeugt werden.

Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz solcher Technologien liefert FIEGE Air Cargo Logistics. Gemeinsam haben wir ein Assistenzsystem entwickelt, das die zeit- und personalintensive manuelle Konturprüfung von Flugzeugpaletten automatisiert. Mit LiDAR-Lasertechnik und KI werden Konturgrenzen zentimetergenau erfasst, wodurch die Flugzeugauslastung deutlich effizienter und schneller erfolgt.

4. Predictive Maintenance

Traditionelle Wartungsmethoden in der Logistik sind oft reaktiv. Probleme werden erst bemerkt, wenn etwas schiefgeht, was zu ungeplanten Ausfällen und teuren Reparaturen führt. Computer Vision kann beispielsweise Förderanlagen und Flurförderzeuge per Sensordaten in Echtzeit überwachen. Diese vorausschauende Wartung ist nützlich, um potenzielle Ausfälle frühzeitig zu erkennen und rechtzeitig Gegenmaßnahmen einzuleiten. Dies minimiert Ausfallzeiten und erhöht die Zuverlässigkeit der Logistikprozesse.

Ein solches System ist DataFleet. Die Unternehmen REMONDIS und Rebotnix (Hardware-Komponenten) entwickelten die KI-basierte Lösung, welche in Abfallsammelfahrzeugen verbaut wird, um automatisch Objekte wie illegale Ablagerungen oder überlaufende Papierkörbe zu erkennen. Die erfassten Daten, einschließlich Bildausschnitten, Zeitstempeln und Georeferenzen, werden in einer cloudbasierten Datenbank gespeichert. Anhand dieser Informationen erkennt und behebt REMONDIS frühzeitig Probleme, bevor sie den Betriebsablauf stören.

5. Bestandsoptimierung und Nachfrageprognose

Die Bestandsüberwachung in der Logistik kann schnell unübersichtlich werden. Manuelle Kontrollen dauern lange und können ungenau sein, was zu Überbeständen oder Engpässen führt. Wird Computer Vision an dieser Stelle der Logistik eingesetzt, ist der Bestand dank KI-Videoanalyse stets bekannt und kann unter Einsatz von KI-Modellen der prognostizierten Nachfrage angepasst werden.

6. Qualitätssicherung und Fehlererkennung

Es ist für Kundschaft, Händler und Fachpersonal der Lagerlogistik gleichermaßen unschön, wenn Produkte oder Verpackungen defekt sind. Leider werden die Fehler nicht immer direkt erkannt, sodass sie sich auf spätere Produktions- oder Lieferprozess auswirken. KI-gesteuerte Videoanalyse in Form der Computer Vision/AI Vision trägt dazu bei, alle Beteiligten zufrieden zu stellen, indem sie Qualitätsmängel an Verpackungen und Waren automatisch erkennt und Fehler direkt behoben werden können.

Herausforderungen der Prozessoptimierung mit KI

Die Studie des ifaa (2022) zeigt die erwarteten Auswirkungen auf Beschäftigte durch den Einsatz von KI. Dabei steht die Steigerung der Arbeitsproduktivität an oberster Stelle. Das Vertrauen in KI wird trotzdem weiterhin maßgeblich durch menschliche Aufsicht und Kontrolle bestimmt sein, worauf auch unser Vorgehen zur Implementierung der Computer Vision aufbaut. Rund 66 Prozent sehen den KI-Einsatz als Indikator für die Innovationskraft eines Unternehmens, was die Attraktivität des Arbeitsplatzes für Fachkräfte erhöht. Zudem wird angenommen, dass KI die Motivation (45 Prozent) und Lernförderlichkeit (58 Prozent) der Beschäftigten steigert und die Komplexität der Tätigkeiten reduziert (53 Prozent).

Trotz ihrer vielen Vorteile bringt der Einsatz von künstlicher Intelligenz bezogen auf die Logistik und Prozessoptimierung auch Herausforderungen mit sich.

So erfordert die KI-Prozessoptimierung über Computer Vision hochwertige und aktuelle Daten, um genaue Ergebnisse zu liefern. Wenn die Datenqualität nicht ausreichend ist, können die Ergebnisse darunter leiden. Es ist unter Umständen ein erhöhter manueller Aufwand nötig, um die korrekten Daten zuzuliefern.

Für optimale Ergebnisse muss das Fachwissen bzgl. der Logistikprozesse in die Implementierung der KI-Technologie einfließen, bevor Abläufe überhaupt verbessert werden können. Der spätere Mehrwert erfordert Investitionen in Form von Expertise bzw. Zeit und Ressourcen. Es braucht Fingerspitzengefühl, um die richtigen Modelle zu entwickeln und einzusetzen. Darüber hinaus ist die Einführung mit zum Teil hohen Kosten verbunden, da die Technologie beschafft, die Dateninfrastruktur gesichert sowie das Personal geschult werden muss. Auch Geduld und Einfühlungsvermögen werden benötigt. Die Einführung einer KI-Prozessoptimierung erfordert nämlich oft eine Veränderung der Unternehmenskultur und selten werden neue Mechaniken direkt akzeptiert oder als hilfreich empfunden.

Zu guter Letzt sollten angemessene Sicherheitsvorkehrungen zur Vermeidung von Datenlecks getroffen werden, denn Computer Vision und weiterführende KI in der Logistik einzusetzen bedeutet, ihr den Zugriff auf sensible Unternehmensdaten zu gewähren. Hier kommt es sehr wahrscheinlich zu Datenschutz- und Sicherheitsfragen, die im Rahmen eines solche Projektes geklärt werden müssen.

Steht die Überlegung im Raum, Computer Vision in einem Logistikunternehmen einzuführen, sollten diese Aspekte berücksichtigt werden, das Projekt aber nicht zum Scheitern verurteilen. Schließlich gibt es Dienstleister, die bei Fragen und Bedenken weiterhelfen. Externer Rat kann schon dann nützlich sein, wenn Unsicherheit darüber besteht, wofür man die künstliche Intelligenz in der Logistik am besten einsetzen kann.

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In unserem zweitägigen KI-Workshop führen unsere Expert*innen eine maßgeschneiderte Unternehmensanalyse mit Ihnen durch und identifizieren konkrete Möglichkeiten, wie Sie KI in Ihre bestehenden Geschäftsprozesse integrieren können. Dabei entwickeln wir eine KI-Strategie, die auf die individuellen Anforderungen und Ziele Ihres Unternehmens zugeschnitten ist.

Fazit: Optimierte Logistik dank Computer Vision

Die Implementierung von Computer Vision und KI in der Logistik bietet erhebliche Chancen, erfordert jedoch ein durchdachtes Vorgehen, um Investitionsrisiken zu minimieren und die Komplexität zu bewältigen. Unternehmen können mittels Prozessoptimierung durch KI nicht nur ihre operativen Abläufe verbessern, sondern auch die Qualität ihrer Dienstleistungen erhöhen und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken.

Um die Vorteile der KI zu nutzen, sollten klare Ziele wie Kosteneinsparungen, effizientere Prozesse oder verbesserter Kundenservice definiert werden. Die Wahl der richtigen KI-Lösung ist entscheidend und sollte auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens abgestimmt sein. Eine gründliche Datenanalyse und Bestimmung des digitalen Reifegrads sind unerlässlich, da KI-Systeme nur so gut wie die Qualität der verwendeten Daten sind. Neben dieser ist die Bereitschaft, sich an neue Technologien und Arbeitsweisen anzupassen der Schlüssel zum Erfolg.

Es empfiehlt sich, mit einem kleinen, überschaubaren Projekt zu beginnen (Proof-of-Concept), um die Wirksamkeit der KI zu testen und frühzeitig Probleme zu identifizieren. Vielleicht lassen Sie Computer Vision zu Beginn ja nur überprüfen, ob die eingehende Ware im korrekten Zustand ist.

Die gewählte Lösung sollte außerdem skalierbar sein, um zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden und außerdem ethische und rechtliche Aspekte, wie Datenschutz und Arbeitnehmerrechte zu berücksichtigen.

Die Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern kann die Komplexität der Implementierung verringern. Auch danach, d.h. im laufenden Betrieb, sollte die Leistung der KI regelmäßig überwacht werden, um sicherzustellen, dass die gesetzten Ziele erreicht werden und notwendige Anpassungen vorgenommen werden. Eine KI-freundliche Unternehmenskultur ist entscheidend, um die Akzeptanz der Technologie zu fördern. Schulungen und Weiterbildungen können helfen, die Vorteile von KI zu erkennen und Veränderungen positiv zu begegnen.

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