Traditionelle Roboter, die für wiederholende Aufgaben programmiert werden, sind bei Unternehmen mit einer hohen Produktvielfalt nicht effektiv. Sie können lediglich so programmiert werden, dass sie eine bestimmte Art von Ware picken, aber nicht, um auf jede mögliche Variation an Größe, Gewicht oder Material zu reagieren. Moderne fortgeschrittene KI-Systeme sind nun in der Lage, nicht nur auszuführen, was bei der Kommissionierung gepickt werden soll, sondern auch zu erkennen, welches Produkt gepickt werden muss – selbst wenn sich Verpackungsreste oder Umverpackungen im Behälter befinden. Ein Beispiel dafür ist der KI-gestützte Artikelkommissionier-Roboter ItemPiQ von Swisslog.
Dieser nutzt kontextbasiertes Lernen, um selbst die Strategien zur Kommissionierung unbekannter Produkte weiterzuentwickeln und selbständig in bestimmten Fehlerfällen zu reagieren. So identifiziert die KI auch die Greifpunkte unbekannter Artikel und ermöglicht eine flexible Anpassung an eine sich verändernde Produktpalette.
Effizienzsteigerung und Fehlerreduktion im Fokus
Im Gegenteil zu anderen Lösungen steht bei der KI-gestützten Kommissionierung nicht die Zeitersparnis im Vordergrund, sondern die Steigerung der Effizienz und Reduktion der Fehler. Obwohl Menschen derzeit oft noch schneller picken können, haben Roboter den entscheidenden Vorteil, dass sie keine Pausen benötigen und somit kontinuierlich und rund um die Uhr arbeiten können. Dieses kontinuierliche Arbeiten steigert die Effizienz.
Darüber hinaus übernehmen Roboter oft unbeliebte und monotone Aufgaben, was in Zeiten von Fachkräftemangel und steigenden Personalkosten besonders relevant ist. Roboter liefern eine stabile Leistung, da sie weder krank werden noch Urlaub benötigen. Sie arbeiten zuverlässig und konstant, wodurch Planungsunsicherheiten und Ausfallzeiten reduziert werden. Zudem machen sie weniger Fehler durch Unkonzentriertheit, was die Genauigkeit und Qualität der Kommissionierung erhöht.
Beim ItemPiQ von Swisslog ist ein Greiferwechselsystem, das Lasten bis zu 3kg schnell und robust handhaben kann, ein weiteres Plus. Es erlaubt dem Roboter, verschiedene Produkttypen effizient zu greifen und zu bewegen, ohne manuelle Anpassungen oder Unterbrechungen. Dadurch kann flexibel auf unterschiedliche Anforderungen und Produktvariationen reagiert werden. Durch die Kombination aus kontinuierlicher Arbeitsleistung, Flexibilität bei der Produktbearbeitung und stabiler Leistung trägt das Robotersystem zur Verbesserung der Logistikprozesse bei.
Nutzen KI-gestützter Roboter
Den größten Nutzen bieten KI-gestützte Roboter, wenn sie in das bestehende System integriert werden. In einem sogenannten intelligenten Warehouse Management System (WMS) können die Informationen bei der Kommissionierung automatisch an die zuständige Abteilung weitergegeben werden. Fehlt dem Roboter z.B. ein Produkt im Kommissionierungsprozess, kann er diese Info direkt an die entsprechende Stelle melden. Das spart Zeit, verhindert unnötige Verzögerungen und verringert die von Menschen verursachten Fehler.
Ein zentrales Element bei der Implementierung der KI-gestützten Roboter ist die Berücksichtigung der Roboterergonomie. Genau wie der Mensch, hat auch der Roboter Anforderungen an seinen Arbeitsplatz, um seinen Job bestmöglich erfüllen zu können. Z.B. sind schräge Winkel für Roboter ungünstig. Daher sollten Ziel- und Quellbehälter so angeordnet werden, dass sie gut erreichbar sind und genügend Bewegungsfreiheit bieten. Auch Streulicht, wie Reflexionen oder Sonneneinstrahlung, kann die Sensoren der Roboter beeinträchtigen. Durch diese ergonomischen Anpassungen und die Integration in ein intelligentes WMS wird eine effiziente und reibungslose roboterbasierte Kommissionierung ermöglicht.
Die Zukunft der KI-gestützten Kommissionierung
Beim Status Quo der KI-gestützten Kommissionierung ist noch lange nicht Schluss. Die Weiterentwicklungsmöglichkeiten sind groß, insbesondere im Bereich der Fehlerkorrektur. Zukünftige Systeme werden in der Lage sein, Fehler eigenständig zu erkennen und entweder selbst zu korrigieren oder diese an menschliche Mitarbeiter zu melden. Diese Entscheidungsfindung erfordert ein hohes Maß an Context Awareness, wodurch die KI in der Lage ist, die beste Vorgehensweise abzuwägen. Es geht nicht darum, ein fehlerfreies System zu erschaffen, sondern eines, das intelligent mit Fehlern umgeht. Durch diese Fähigkeiten wird nicht nur die Kommissionierung verschiedener Artikel vereinfacht, sondern auch ein neues Level im effizienten und intelligenten Warenfluss ermöglicht.