Cover image ai-based reinforcement learning

Ziel des Projekts


CO2-Belastung ohne Effizienzverlust reduzieren

Die große Herausforderung der Intralogistik liegt aktuell darin, das aus dem Kommissionier-, Verpackungs- und Transportprozess abstrahierte Optimierungsproblem mit all seinen Wechselwirkungen und Wirkzusammenhängen darzustellen und zu lösen. Dazu müssen möglichst viele der genannten Teilprobleme zeitgleich und zusammen gelöst werden, was durch einen Reinforcement-Learning-Ansatz (RL) ermöglicht wird.

software follows function


Was KI gegenüber Solvern auszeichnet

Im Gegensatz zu Algorithmen, die ständig durch Entwickler nachgebessert werden müssen, kann die KI über das Reinforcement-Learning permanent optimiert werden und sich dadurch an eine Vielzahl von Lagerkonfigurationen und Geschäftsmodellen anpassen. Sie schlägt nicht nur eine bestmögliche Auslastung der Transportfahrzeuge vor, sondern auch welche der bestellten Waren gemeinsam in ein Paket gepackt und wie die einzelnen Artikel darin am besten positioniert werden.

Als in der Forschung aktives Unternehmen vereinen wir mit unserem Prinzip der Software-Manufaktur höchste Flexibilität mit größtmöglicher Sicherheit. Da wir auf Basis Ihrer Geschäftsprozesse mit der Leitlinie „Software follows function“ ansetzen, ist unser Ziel die ideale Anpassung an Ihre Lagertopologie. Seit 1980 ist TUP im Markt aktiv, durch Beratung und Forschung im Sinne der besten Lösung. Zusätzlich zu unserer Erfahrung verfügen wir über ein breites Repertoire an markterprobten Best-Practice-Bausteinen, die wir auf Ihre individuellen Anforderungen und Funktionen aufsetzen können. Hier erfahren Sie mehr zu unserem Vorgehen in Green- und Brown-Field-Projekten.

Um Ihre Prozesse bestmöglich zu begleiten, setzen wir auf standardisierte Werkzeuge, die es uns ermöglichen Ihre individuellen Anforderungen effizient zu erfüllen.

Die Prozesse


Was wir und unsere Projektpartner optimieren

  • Zuweisung der Aufträge zu einzelnen Packplätzen
  • Aufteilung der bestellten Artikel auf einzelne Pakete und Auswahl geeigneter Paketgrößen
  • Reihenfolge des Packens der Artikel und Positionierung der Artikel innerhalb eines Pakets
  • Bestmögliche Aufteilung der bepackten Pakete oder Paletten auf die einzelnen Lieferfahrzeuge

Die Herausforderung für den erfolgreichen Start in KI-Projekte ist, sich darüber Gedanken zu machen, lokale, operative Daten, denen zuvor keine oder nur geringe globale Bedeutung zugemessen wurde, so aufzubereiten, dass die globale Betrachtung sowie die Anreicherung mit externen Daten möglich wird. – Eduard Wagner, CIO

Eduard Wagner - CIO
Daniel Hille

"Solver sind der Zimmermannshammer, KI ist das multifunktionale Taschenmesser"

Die Anwendungsszenarien eines Solvers sind begrenzter als die einer KI. Da KI verschiedene Technologien vereint, hat sie ein höheres Spektrum an Einsatzgebieten. Solver sind der Zimmermannshammer, KI dagegen eher das Schweizer Taschenmesser. – Daniel Hille, Projektmanager

Es gibt viele Heuristiken, um ein Paket ideal zu packen. Der Vorteil von KI ist, dass sie Multi-Level-Probleme lösen kann. Sie kann also nicht nur ein Päckchen packen, sondern dieses auch mit anderen zusammen in ein größeres passendes Paket packen. Zusätzlich kann sie in diesem Zuge auch für die ideale Beladung des Versandfahrzeugs eingesetzt werden.

Wichtig ist die Stärken von KI-Lösungen zu kennen und dementsprechend einzusetzen. Für eine Batchbildung sind Solver, beispielsweise mit hoher Wahrscheinlichkeit die effizientere, einfachere Lösung. Sobald das System unvorhersehbar und komplex ist, bietet sich eine KI an. Was man dazu wissen muss, dass sich der Sammelbegriff KI eher über seine Unterdisziplinen erfassen und verstehen lässt, wie Machine Learning oder Reinforcement Learning.

Unsere Projektpartner

Der Schlüssel ist die Kollaboration zwischen den Domänen Business-Kompetenz und KI-Kompetenz, daher haben wir starke Partner an unserer Seite.

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