Zukunftssichernde Innovation
Smarte Assistenz im intralogistischen Leitstand
Mit intelligenten Bausteinen für fortschrittliche Analysen, bessere Vorhersagen und optimierte Empfehlungen für Steuerung und Disposition unterstützt TUP.AI Sie dabei, die Komplexität in ihrem Lager zu meistern und gleichzeitig Ihre Mitarbeiter zu entlasten. Die Intralogistik-KI liefert Vorschläge und Empfehlungen und befähigt auch zu weiteren Automatisierungsschritten.
Zentrale Aspekte und Vorteile
Neue Möglichkeiten für Ihr Lager
Künstliche Intelligenz im industriellen Umfeld hat enormes Potenzial.
Zwei Aspekte stechen besonders hervor, die als zentrale Argumente benannt werden können:
- Ziehen Sie Schlüsse aus dem bisher undurchdringlichem Rauschen von Informationen
- Planen Sie anhand kleiner quantitativ qualifizierter Blicke in die Zukunft
Als datenreiches, komplexes Umfeld ist die Intralogistik prädestiniert für den Einsatz, der schnell enorme wirtschaftliche Vorteile mit sich bringt.
Smart Warehouse
Vorausschauende Anwendungen - Galerie
Automatisierte Vorhersage von Arbeitslasten und benötigten Kapazitäten.
Intelligente Steuerung der Lagerprozesse von Wareneingang zu Warenausgang.
Optimierung der Artikelpositionierung, um Laufwege verkürzen.
Optimierung des Packprozesses, um Packmittel und Transportkosten zu verringern.
Konkreter Mehrwert
Smarte, datengetriebene Intralogistik
TUP.AI identifiziert Optimierungspotenzial entlang pragmatischer Leitplanken.
- Welche Parameter waren dafür verantwortlich, dass ein gesonderter Tag besonders gut verlief?
- Wie viel Picklast wartet in den nächsten x Tagen in Lagerbereich y?
- Wie viel davon kann intern abgedeckt, wie viel durch variable externe Kapazitäten bedient werden?
TUP.AI beantwortet Fragen wie diese und ist ein praktisch einzusetzendes, effizientes sowie transparentes Werkzeug.
komplex optimieren
Mustererkennung durchdringt Komplexität
Im Rahmen von Lagerverwaltung fallen Unmengen von Daten an. Künstliche Intelligenz kann diese in ungeahnter Tiefe analysieren. Die vielfältigen Einsatzchancen in der Intralogistik werden mit den Kompetenzen Künstlicher Intelligenz verbunden. Erkenntnisse aus bisher undurchsichtigen Informationsmustern machen es möglich – und Prozesse sowie den operativen Arbeitsbetrieb effizienter.
Zentral für den Einsatz von KI ist es, die Stärken entsprechender Lösungen zu kennen und sie dementsprechend einzusetzen. Entgegen häufiger Darstellungen sollte das Konzept KI nicht als absolut betrachtet werden. So sind Solver beispielsweise für eine Batchbildung mit hoher Wahrscheinlichkeit die einfachere wie auch effizientere Lösung. Sobald das System dagegen unvorhersehbar und komplex ist, bietet sich eine KI an. Die maschinelle Musterkennung verhilft zu Durchblick.
Die Technologie stellt eine mächtige, vor allem aber ergänzende Komponente in den Diensten von Optimierung dar: Sie ermöglicht die Urbarmachung von ungenutzten Potenzialen.
Künstliche Intelligenz in der Intralogistik-Welt von TUP
TUP.AI ist der Überbegriff für zahlreicher KI-getriebene Warehouse-Management-Lösungen. Über die nachstehenden Anwendungen hinaus, wird das Portfolio weiter ausgebaut.
Lasten und Bedarfe vorab wissen
Um die Beschaffung, die Produktion und die Kapazitäten zu steuern, ist eine kontinuierliche und zuverlässige Prognose der zu erwartenden Mengen und des Arbeitsaufkommens unerlässlich. Dabei ist es oft hilfreich, ähnlich reagierende Gruppen zusammenzufassen. Dies kann auf unterschiedlichen Ebenen bis hin zur Artikelebene geschehen.
Optimierung von Kommissionierungswellen und Durchlaufzeiten
Zur Verbesserung der Liefertreue, zur Vermeidung von Über- und Unterbelastungen und damit zur Stressvermeidung bei den Mitarbeitern trägt die optimierte Freigabe und Einteilung der zu kommissionierenden Lieferungen bei. Dabei werden Kapazitäten, Transportzeitfenster, SLAs und prognostizierte Durchlaufzeiten als harte und weiche Faktoren berücksichtigt.
Vorausschauendes Kapazitäts- und Einsatzmanagement
TUP.AI automatisiert neben der langfristigen Kapazitätsplanung auch die kurzfristige operative Steuerung des Personaleinsatzes in den Lagerzonen. In Verbindung mit Lastvorhersage und Optimierung der Durchlaufzeiten lernt die Lösung von menschlichen Planern (Imitation) oder macht situationsbasierte Vorschläge (Optimierung).
Perfektes Verpacken und Reduzierung von Verpackungsmaterial
Die Anzahl der Artikel, das benötigte Füllmaterial und im besten Fall auch die Transportkosten können durch eine geschickte Verteilung der kommissionierten Artikel auf die Packmittel reduziert werden.
Bei der Optimierung werden Liefereinheiten, Maße und Gewichte berücksichtigt und es können Artikellisten, aber auch Reihenfolge und Orientierung vorgegeben werden.
Optimierung der Nutzung von Flächen und Wegen
Die Optimierung der Flächennutzung und der Laufwege ist eine komplexe Aufgabe unter Berücksichtigung von Faktoren wie Topologie, Kommissionierstrategie und Vorausschau auf häufige Artikelkombinationen bei sich dynamisch ändernden Sortimenten und Bedarfen. Unterstützt wird dieser Prozess durch Mustererkennung und intelligente Clusterbildung.
Optimierung der Lagerbestände und Empfehlung von Produkten
Typische Muster im Bestellverhalten und in der Bestellstruktur von Filialen und Kunden zu erkennen und zu nutzen, kann nicht nur helfen, Bestände vorausschauend zu optimieren. Durch die Empfehlung von Artikeln, die häufig in Verbindung mit anderen Artikeln bestellt werden, kann der Abverkauf gesteigert und Nachbestellungen aufgrund vergessener Artikel vermieden werden.
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Unser Vertriebsleiter Swen Weidenhammer ist Spezialist für die Verbindung von Automatisierungslösungen mit moderner Informationstechnologie.
TUP.AI
Wirtschaftlicher Vorteil durch intelligente Intralogistik
Statt als reine Notwendigkeit, wird Intralogistik heute zurecht als wichtiger Wettbewerbsfaktor betrachtet. Von Versanddauer bis allgemeiner Wirtschaftlichkeit macht Effizienz einen großen Unterschied. KI bringt zusätzliche Verbesserungen mit sich. Namhafte Kunden, wie BOSCH, haben TUP.AI bereits im Einsatz und profitieren von Erkenntnissen, Optimierungen und Einsparungen.
Anwendung als Optimierungstool
Das Spektrum von KI in der Industrie
Machine-Learning-Prozesse folgen einer methodischen Vorgehensweise, deren Schritte sich auch als einzelne Anwendungsfälle betrachten lassen:
- Anomalie-Erkennung
- Lokalisierung
- Prognose
- Diagnose
- Optimierung
Industrielle künstliche Intelligenz
Machine Learning-Expertise von AIM
TUP.AI ist eine gemeinsame Entwicklung mit der AIM – Agile IT Management GmbH. Als strategische Partner nutzen die Unternehmen die Synergieeffekte aus strukturierter Datenerfassung und beidseitigem Prozessfokus, um es dem Anwender zu erlauben, präziser zu analysieren oder zu prognostizieren.
Das in Hannover beheimatete Unternehmen komplettiert mit seinem Know-how zu industrieller KI den Gedanken, ‚Smart Warehouses‘ entstehen zu lassen. TUP.AI basiert auf den praxiserprobten KI-Bausteinen der AIM und gewinnt weiter an Effektivität, indem die Domänenexpertisen beider Unternehmen gebündelt werden.
