Die deutsche Wirtschaft erhöht beim Thema KI spürbar das Tempo. Laut einer aktuellen Studie des Digitalverbands Bitkom aus dem Herbst 2023 hat sich der Anteil der Unternehmen, die KI nutzt, innerhalb eines Jahres von 9 auf 15 Prozent erhöht. Über zwei Drittel (68 Prozent) betrachten KI sogar als die wichtigste Zukunftstechnologie. Insbesondere in der Intralogistik dürfte dieser Wert sogar noch höher liegen. Deutlich wurde das auch auf der diesjährigen Logimat in Stuttgart sowie beim IFOY-Award, dem renommierten Preis in der Logistikbranche, die ganz im Zeichen von KI standen. Zudem befeuern der Fachkräftemangel sowie der nach wie vor wachsende E-Commerce und der damit einhergehende Kosten- und Zeitdruck die Entwicklung zusätzlich.
KI-Anwendungen bergen ein enormes Potenzial, verschiedene Bereiche der Intralogistik zu erschließen. Durch die Analyse, Bereitstellung, Verarbeitung und Visualisierung von Daten können Prozesse effektiver gesteuert und optimiert werden. Darüber hinaus bietet die Technologie im Bereich der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) zahlreiche Vorteile. Anhand von Analyseergebnissen können automatisierte Echtzeitoperationen initiiert oder komplexe Datensätze ausgewertet werden, um zuverlässiges Prognosematerial zu generieren. Neben der Lagersteuerung liegt ein weiterer Schwerpunkt der Entwicklung auf der Verbesserung der Arbeitssicherheit, insbesondere dort, wo Personen auf automatisierte oder manuelle mobile Geräte treffen.
Automatisierte Auswertung von Thermografie-Bildern
Der Anbieter für intelligente Automatisierungstechnik, Dematic, setzt ebenfalls auf KI, um insbesondere die Effizienz der Abläufe von Unternehmen zu verbessern und die Anforderungen der Kunden zu erfüllen. Marie-Christine Modler, Senior Projekt Manager Digital bei Dematic, erklärt: „Wir evaluieren derzeit verschiedene Projekte zur Nutzung von KI zur Verbesserung von Kundenanwendungen und internen Prozessen. Dazu gehören beispielsweise KI-unterstützte thermografische Inspektionen.“ Durch den Einsatz von KI können Thermografie-Bilder automatisiert ausgewertet werden. So wird daran gearbeitet, Überhitzungen von Motoren, Kabeln und Schränken zu erkennen, noch bevor es zu Produktionsausfällen kommt. Auch Wärmebrücken und Leckagen in der Gebäudehülle, beispielsweise in Tiefkühl- oder sauerstoffreduzierten Lagern, lassen sich identifizieren, um ungeplante Produktionsstillstände zu vermeiden. „Im Ergebnis sinkt bei regelmäßigen Inspektionen das Brandrisiko, während gleichzeitig Anlagenverfügbarkeit und Produktivität steigen“, fügt Modler hinzu.
Predictive Maintenance ist ein zentraler Schwerpunkt der Entwicklungsarbeit bei Dematic. Ziel ist es, ungeplante Stillstände zu vermeiden, indem potenzielle Ausfälle frühzeitig erkannt und entsprechende Maßnahmen wie die Bestellung von Ersatzteilen oder die Planung von Wartungsarbeiten eingeleitet werden können. Gleichzeitig sollen unnötige, vorzeitige Wartungen vermieden werden. Dazu werden kritische Bauteile je nach Anlage überwacht, und Daten wie Vibration, Temperatur und Profiltiefe werden aufgezeichnet. Beispielsweise werden durch die Vibrationsüberwachung von Regalbediengeräten Anzeichen für den Verschleiß der Räder frühzeitig erkannt. Zudem können KI-Technologien wie maschinelles Lernen (ML) eingesetzt werden, um die Analyse von Bilddaten zu verbessern und präventive Wartung durchzuführen. „Künstliche Intelligenz kann die bisherigen Möglichkeiten für Ausfallvorhersagen, die mit statistischer Analyse möglich sind, erweitern und den Übergang von Zustandsüberwachung zu präventiver Wartung beschleunigen oder vereinfachen. Beispiele hierfür sind Schwingungsanalysen und Temperaturüberwachung in Korrelation zum Betrieb der Geräte“, erklärt Modler.
Effiziente Intralogistik dank KI-Lösungen
Dematic plant, zukünftig eine Vielzahl konkreter KI-Anwendungen einzuführen, die von der Lagersteuerung bis zur Arbeitssicherheit reichen. Dabei soll die Technologie auch als Unterstützungswerkzeug für Mitarbeitende dienen. Außerdem ermöglicht KI die Erweiterung von Serviceleistungen und die Automatisierung bisher manueller Prozesse. Bei der Implementierung in der Intralogistik müssen jedoch spezifische Herausforderungen überwunden werden, wie etwa die Verfügbarkeit von Netzwerkverbindungen und die Bereitstellung großer Datensätze für das Training von KI-Algorithmen. Zukünftig könnten die erforderlichen Daten auch durch Simulationen oder im Omniverse erzeugt werden. Dazu können beispielsweise Daten aus Forschungsprojekten wie ARIBIC, die die Erstellung von Digitalen Zwillingen als Ziel hat, verwendet werden, um daraus Simulationen im Omniverse zu erstellen. Dennis Schüthe, Projektleiter ARIBIC bei Kion erklärt: „Wir wollen in diesem Bereich maßgeschneiderte Lösungen anbieten, um Kunden dabei zu unterstützen, ihre Anlagen optimal zu betreiben.“
Insgesamt wird deutlich, dass der Einsatz von KI in der Intralogistik vielversprechende Möglichkeiten bietet, um die Effizienz zu steigern und die Zuverlässigkeit von Anlagen zu verbessern. Von der automatisierten Lagerverwaltung über die Vorhersage von Bedarfen bis hin zur Optimierung von Routen und Fahrzeugflotten bietet die Technologie zahlreiche Chancen, die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen und den steigenden Anforderungen des Marktes gerecht zu werden. Modler fasst zusammen: „Durch kontinuierliche Innovation und die Zusammenarbeit mit externen Partnern wird Dematic auch in Zukunft führende Lösungen in diesem Bereich entwickeln. Dabei liegt der Fokus darauf, kundenspezifische, flexible und herstellerunabhängige Lösungen anzubieten, die Kunden dabei unterstützen, ihre Anlagen optimal zu betreiben.“ Besonderes Augenmerk liege dabei auf der Vermeidung von Störungen, der optimalen Auslastung von Mitarbeitenden und Nutzung von Materialien sowie der Reduzierung leistungsmindernder Situationen. Der richtige Einsatz wird somit entscheidend sein, um langfristigen Erfolg zu sichern und sich in einer zunehmend digitalisierten Welt zu behaupten.