Wie KI die intralogistik revolutioniert

Der Warentransport ist ein zentraler Bestandteil der Intralogistik, und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) verändert grundlegend, wie Unternehmen diese Funktion gestalten. Während in der Vergangenheit manuelle Arbeit oder mechanische Hilfsmittel im Vordergrund standen, kommen nun vermehrt KI-gesteuerte, autonome Systeme zum Einsatz. Diese technologischen Fortschritte sorgen für intelligentere, schnellere und effizientere Prozesse. Von autonomen mobilen Robotern bis hin zur vorausschauenden Wartung ("Predictive Maintenance") – KI revolutioniert die Art und Weise, wie Waren transportiert, verwaltet und nachverfolgt werden, und trägt damit maßgeblich zu Verbesserungen in den Intralogistikabläufen bei.

Das KI-Ökosystem

Künstliche Intelligenz revolutioniert Technologien, indem sie Computern und Maschinen ermöglicht, menschliche Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeiten nachzubilden. KI-Systeme können aus Erfahrungen lernen, Muster erkennen und fundierte Entscheidungen treffen, wodurch sie ganze Branchen, von der Gesundheitsversorgung bis hin zur Intralogistik, nachhaltig verändern.

Das KI-Ökosystem besteht aus mehreren miteinander verbundenen Elementen:

Künstliche Intelligenz (KI): KI ist der übergeordnete Begriff für Maschinen oder Computer, die menschliche Intelligenz imitieren. Sie befähigt Systeme, Aufgaben wie die Objekterkennung, das Verstehen von Sprache oder das Treffen von Entscheidungen auf Basis von Daten durchzuführen, und simuliert dabei Aspekte menschlicher Kognition.

Maschinelles Lernen (ML): Als Teilbereich der KI konzentriert sich das maschinelle Lernen auf die Entwicklung von Modellen, die durch Daten trainiert werden. Anstatt festen Regeln zu folgen, nutzen ML-Systeme große Datensätze, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu fällen. 

Deep Learning (DL): Ein spezialisierter Bereich des maschinellen Lernens ist das Deep Learning, das künstliche neuronale Netzwerke verwendet, die an das menschliche Gehirn angelehnt sind. Diese Netzwerke verarbeiten Daten in mehreren Schichten, wodurch Maschinen in der Lage sind, komplexe Muster zu erkennen und Entscheidungen mit minimalem menschlichem Eingriff zu treffen. 

Datenwissenschaft: Die Datenwissenschaft überschneidet sich mit KI, ML und DL und verwendet statistische Methoden, Algorithmen sowie wissenschaftliche Ansätze, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Sie spielt eine zentrale Rolle bei der Erstellung der Datensätze, die zum Trainieren von KI- und ML-Modellen verwendet werden, und ist somit eine wesentliche Säule des KI-Ökosystems.

Diese Komponenten arbeiten Hand in Hand, um leistungsstarke KI-Systeme zu schaffen, die lernen, sich anpassen und weiterentwickeln, und Unternehmen dabei unterstützen, neue Maßstäbe in Effizienz, Genauigkeit und Innovation zu setzen.

„Bei AGILOX setzen wir von Anfang an auf klassische Künstliche Intelligenz, die zentrale Funktionen unserer X-SWARM Technologie wie Routen- und Auftragsoptimierung, fortschrittliche Navigation und Hindernisvermeidung ermöglicht. Dies war stets entscheidend für die Verbesserung der Intelligenz und Benutzerfreundlichkeit unserer AMRs. Nun gehen wir einen Schritt weiter, indem wir Teilbereiche der KI wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Datenwissenschaft in unsere Produkte integrieren. Dadurch erweitern wir die Grenzen des Möglichen und bleiben gleichzeitig unserer Mission treu, 'die einfachste AMR-Lösung der Welt' anzubieten.“ 

– David Niedermaier, CTO, Mitgründer and Managing Director bei AGILOX

Künstliche Intelligenz für Mobile Roboter

Künstliche Intelligenz ermöglicht es Robotern, ihre Umgebung wahrzunehmen, zu verstehen und sich entsprechend anzupassen. Dies schafft ein intelligenteres Ökosystem, in dem Roboter in der Lage sind, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Effizienz in den betrieblichen Abläufen zu steigern.

Wahrnehmung & Erkennung

Umgebungswahrnehmung: KI-gesteuerte Roboter nutzen Daten von beispielsweise Kameras oder LiDAR- und Radarsensoren, um in Echtzeit 3D-Karten ihrer komplexen Umgebung zu erstellen, wodurch sie sich sicher und effizient in Räumen bewegen können.
Objekterkennung: KI unterstützt Systeme dabei, Objekte wie Produkte, Paletten oder Kartons in Echtzeit zu identifizieren und zu verfolgen, was die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei Aufgaben wie dem Heben und Bewegen von Waren verbessert.
Gestenerkennung: Roboter, die mit Gestenerkennung ausgestattet sind, können menschliche Handlungen erkennen und interpretieren, was die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter optimiert und die Sicherheit sowie Effizienz am Arbeitsplatz in Gemischtverkehr-Umgebungen erhöht.

Navigation & Interaktion

Autonome Navigation: Künstliche Intelligenz unterstützt autonome mobile Roboter dabei, sich in dynamischen und komplexen Umgebungen zu orientieren, indem sie sich an Hindernisse anpassen und die effizientesten Routen finden, um Kollisionen und Staus zu vermeiden.
Aktionserkennung: KI-Systeme sind in der Lage, menschliche Handlungen zu erkennen und darauf zu reagieren, was eine reibungslosere und dynamischere Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ermöglicht.
Sprachsteuerung: KI-gesteuerte AMRs können gesprochene Befehle entgegennehmen und die erforderlichen Aufgaben ausführen, wodurch die Arbeitsabläufe schneller und intuitiver gestaltet werden.

Optimierung & Management

Vorausschauende Wartung ("Predictive Maintenance"): Künstliche Intelligenz analysiert die Daten von Maschinen, um Wartungsbedarfe vorherzusagen. Dadurch werden Ausfallzeiten minimiert und die Lebensdauer der Geräte verlängert.
Prozessanalyse: Künstliche Intelligenz identifiziert Ineffizienzen in den Arbeitsabläufen und unterstützt Unternehmen dabei, ihre Layouts zu optimieren und die Abläufe zu verbessern.

Automatisierung

Automatisierung des Kundenservice: Künstliche Intelligenz in Form von Chatbots und virtuellen Assistenten übernimmt die Bearbeitung routinemäßiger Anfragen und die Planung von Lieferungen, wodurch menschliche Mitarbeiter für komplexere Aufgaben zur Verfügung stehen.

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Künstliche Intelligenz transformiert die Materialhandhabung, indem sie die Umgebungswahrnehmung, Navigation und Automatisierung verbessert und so intelligentere sowie effizientere Abläufe ermöglicht. Von Robotern bis hin zu vorausschauenden Systemen revolutionieren KI-gesteuerte Lösungen die Intralogistik und machen Unternehmen agiler und wettbewerbsfähiger. Investitionen in Automatisierung steigern die Effizienz Ihrer Teams und Abläufe, während sie gleichzeitig die Durchsatzleistung und die Auftragsgenauigkeit erhöhen.

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