Inwiefern können KI-gestützte Anwendungen dabei helfen, die manuellen Kommissionieprozesse von Distributionszentren zu optimieren?
In der heutigen hochdynamischen Welt sehen sich Unternehmen mit einem beschleunigten Innovationstempo konfrontiert. Um mit diesem Tempo mithalten zu können, müssen sich Unternehmen stets mit der aktuellen Betriebssituation beschäftigen und aktiv an der eigenen Zukunftsgestaltung arbeiten. Ein Unternehmensbereich, der viele Potenziale zur Verbesserung der internen Prozesse bietet, ist die Logistik. Diese wird von der hochdynamischen Welt besonders stark beeinflusst, denn nahezu alle Bereiche der Prozesskette sind seit Jahren einem hohen Kosten- und Leistungsdruck ausgesetzt. Als Gründe für diese Problematik können die zunehmende Individualisierung von Produkten, die Zunahme der Bevölkerung und der erhöhte Wettbewerb genannt werden. Angesichts dieses hohen Kosten- und Leistungsdrucks beschäftigen sich die Betriebe im Bereich der Intralogistik mit der Frage, wie die internen logistischen Prozesse und Abläufe leistungsfähiger gestaltet werden können, um Kosten zu sparen.
In keinem Bereich der Logistik ist die Automatisierung so weit fortgeschritten wie in der Intralogistik. Bereits heute können viele Prozesse der Intralogistik komplett automatisiert werden. Um diese Prozesse noch weiter zu optimieren, beschäftigen sich bereits zahlreiche Logistikunternehmen mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI). Der Schwerpunkt liegt darauf, IT-Systeme mithilfe von Algorithmen und maschinellem Lernen (ML) zu verknüpfen. Durch die immer bessere Rechenleistung können intelligente Systeme aus unstrukturierten Daten Muster und Zusammenhänge erkennen und sich selbständig auf neue Gegebenheiten innerhalb der Intralogistik einstellen.
Die Kommissionierung gilt als zentrale, jedoch hohe Kosten verursachende Funktion von Distributionszentren. Abhängig von der Branche betragen die Logistikkosten 5 bis 9 % der Gesamtkosten. Auf diese Kosten entfallen wiederum 10 bis 50 % der Lagerkosten und davon etwa 50 % auf die Kommissionierung. Die Prozesse der Kommissionierung werden als hochkomplex angesehen und verlangen kognitive Fähigkeiten, weshalb in diesem Bereich ein hohes Personalaufkommen gegeben ist. Die Optimierungspotenziale, die sich durch den Einsatz von KI für Distributionszentren ergeben, sind vielfältig, weshalb es für Unternehmen wichtig ist, die richtigen Potenziale zu identifizieren und umzusetzen.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Zielsetzung und Forschungsfrage
- 1.2 Methodische Vorgehensweise
- 2 Intralogistik
- 2.1 Begriffsbestimmung
- 2.2 Prozesse der Intralogistik
- 2.3 Innovationspotenziale der Intralogistik
- 3 Logistische Prozesse von Distributionszentren
- 3.1 Distributionszentren
- 3.2 Rolle von Distributionszentren für Unternehmen
- 3.3 Kommissionierung
- 3.3.1 Einordnung der Kommissionierung
- 3.3.2 Struktur von Kommissioniersystemen
- 3.3.3 Materialflusssystem
- 3.3.4 Informationsflusssystem
- 3.3.5 Organisationssystem
- 4 KI-gestützte Anwendungen
- 4.1 Künstliche Intelligenz
- 4.1.1 Algorithmus
- 4.1.2 Methoden
- 4.2 KI-gestützte Anwendungen
- 4.2.1 Physisch
- 4.2.2 Digital
- 4.3 Zwischenfazit und Bewertung
- 5 Bewertung der Optimierungspotenziale
- 5.1 Messung der Leistung in manuellen Kommissioniersystemen
- 5.1.1 Kommissionierzeit
- 5.1.2 Kommissionierqualität
- 5.2 E-Commerce-Fulfillment-Center von Alibaba in Tianjin, China
- 5.2.1 Ausgangssituation
- 5.2.2 Überblick über verwendete KI-Algorithmen
- 5.2.3 Lagerung von Waren
- 5.2.4 Auftragszusammenstellung
- 5.2.5 Verpackung
- 5.2.6 Zwischenfazit
- 5.3 Mögliche Grenzen
- 5.3.1 Data Driven Culture
- 5.3.2 Datenqualität
- 5.3.3 Digitalisierungsgrad eines Distributionszentrums
- 5.3.4 Fachkräfte und externe Experten
- 5.3.5 Kosten
- 6 Schlussbetrachtung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit untersucht die Optimierung logistischer Prozesse in der Intralogistik mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI). Das Hauptziel ist die Analyse des Potenzials von KI-gestützten Anwendungen zur Steigerung der Effizienz und Qualität in Distributionszentren. Die Arbeit konzentriert sich auf die Kommissionierung als zentralen Prozess.
- Analyse logistischer Prozesse in Distributionszentren
- Potenziale von KI in der Intralogistik
- Bewertung verschiedener KI-gestützter Anwendungen
- Messung der Effizienzsteigerung durch KI
- Identifizierung möglicher Grenzen und Herausforderungen
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Bachelorarbeit ein, beschreibt die Zielsetzung und Forschungsfrage und skizziert die methodische Vorgehensweise. Es legt den Fokus auf die Optimierung logistischer Prozesse in der Intralogistik mittels künstlicher Intelligenz und definiert den Rahmen der Untersuchung.
2 Intralogistik: Dieses Kapitel erläutert grundlegende Begriffe der Intralogistik, beschreibt die relevanten Prozesse und beleuchtet die Innovationspotenziale, die durch den Einsatz neuer Technologien, insbesondere KI, erschlossen werden können. Es bildet die Basis für das Verständnis der nachfolgenden Kapitel.
3 Logistische Prozesse von Distributionszentren: Dieses Kapitel konzentriert sich auf die logistischen Prozesse in Distributionszentren, insbesondere die Kommissionierung. Es beschreibt die Rolle der Distributionszentren, die Struktur von Kommissioniersystemen (Materialfluss, Informationsfluss, Organisationssystem) und die Einordnung der Kommissionierung in den Gesamtprozess. Der detaillierte Einblick in die verschiedenen Aspekte der Kommissionierung liefert den Kontext für die spätere Analyse der KI-basierten Optimierungsmöglichkeiten.
4 KI-gestützte Anwendungen: Dieses Kapitel befasst sich mit KI-gestützten Anwendungen in der Intralogistik. Es erklärt die Grundlagen der künstlichen Intelligenz, beschreibt relevante Algorithmen und Methoden, und differenziert zwischen physischen und digitalen KI-Anwendungen. Es analysiert das Anwendungsspektrum und bietet eine Bewertung der jeweiligen Optimierungspotenziale.
5 Bewertung der Optimierungspotenziale: Dieses Kapitel evaluiert das Optimierungspotenzial von KI-basierten Systemen. Es analysiert die Leistungsmessung in manuellen Kommissioniersystemen und präsentiert ein konkretes Beispiel eines E-Commerce-Fulfillment-Centers von Alibaba in Tianjin, China. Der Fokus liegt dabei auf den eingesetzten KI-Algorithmen und deren Auswirkungen auf verschiedene Prozesse (Lagerung, Auftragszusammenstellung, Verpackung). Abschließend werden mögliche Grenzen und Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Lösungen diskutiert (Data Driven Culture, Datenqualität, Digitalisierungsgrad, Fachkräfte, Kosten).
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Intralogistik, Distributionszentren, Kommissionierung, Optimierung, Effizienz, KI-gestützte Anwendungen, E-Commerce, Alibaba, Data Driven Culture, Digitalisierung.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Bachelorarbeit: Optimierung logistischer Prozesse in der Intralogistik mithilfe von Künstlicher Intelligenz
Was ist der Gegenstand dieser Bachelorarbeit?
Die Bachelorarbeit untersucht die Optimierung logistischer Prozesse in der Intralogistik durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere im Kontext von Distributionszentren und dem Kommissionierungsprozess.
Welche Ziele werden in der Arbeit verfolgt?
Das Hauptziel ist die Analyse des Potenzials KI-gestützter Anwendungen zur Steigerung von Effizienz und Qualität in Distributionszentren. Die Arbeit konzentriert sich auf die Kommissionierung als zentralen Prozess und untersucht die Möglichkeiten der Leistungsmessung und Identifizierung möglicher Grenzen und Herausforderungen.
Welche Themenschwerpunkte werden behandelt?
Die Arbeit behandelt die Analyse logistischer Prozesse in Distributionszentren, das Potenzial von KI in der Intralogistik, die Bewertung verschiedener KI-gestützter Anwendungen, die Messung der Effizienzsteigerung durch KI und die Identifizierung möglicher Grenzen und Herausforderungen.
Welche Kapitel umfasst die Arbeit?
Die Arbeit gliedert sich in sechs Kapitel: Einleitung (Zielsetzung, Forschungsfrage, Methodik), Intralogistik (Begriffsbestimmung, Prozesse, Innovationspotenziale), Logistische Prozesse von Distributionszentren (inkl. detaillierter Betrachtung der Kommissionierung), KI-gestützte Anwendungen (Grundlagen, Algorithmen, Methoden, physische und digitale Anwendungen), Bewertung der Optimierungspotenziale (Leistungsmessung, Fallbeispiel Alibaba, Grenzen und Herausforderungen) und Schlussbetrachtung/Ausblick.
Wie wird die Kommissionierung in der Arbeit behandelt?
Die Kommissionierung wird als zentraler Prozess in Distributionszentren detailliert analysiert. Es werden die Struktur von Kommissioniersystemen (Materialfluss, Informationsfluss, Organisationssystem) beschrieben und die Möglichkeiten der Optimierung durch KI-gestützte Anwendungen untersucht.
Welches konkrete Beispiel wird in der Arbeit verwendet?
Die Arbeit analysiert das E-Commerce-Fulfillment-Center von Alibaba in Tianjin, China, als Fallbeispiel, um die Anwendung von KI-Algorithmen in der Praxis zu veranschaulichen und deren Auswirkungen auf verschiedene Prozesse (Lagerung, Auftragszusammenstellung, Verpackung) zu bewerten.
Welche Herausforderungen und Grenzen werden diskutiert?
Die Arbeit diskutiert verschiedene Herausforderungen und Grenzen bei der Implementierung von KI-Lösungen, wie z.B. die Notwendigkeit einer "Data Driven Culture", die Datenqualität, den Digitalisierungsgrad des Distributionszentrums, den Bedarf an Fachkräften und externen Experten sowie die Kosten.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit am besten?
Künstliche Intelligenz, Intralogistik, Distributionszentren, Kommissionierung, Optimierung, Effizienz, KI-gestützte Anwendungen, E-Commerce, Alibaba, Data Driven Culture, Digitalisierung.
- Quote paper
- Anonym (Author), 2021, Optimierung logistischer Prozesse in der Intralogistik mittels künstlicher Intelligenz, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1038353
