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 Begriffsklärung
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 & Themen der Arbeit
Das Hauptziel dieser Bachelorarbeit besteht darin, den Einsatz von KI-gestützten Anwendungen in Distributionszentren zu untersuchen, um die Effizienz manueller Kommissionierprozesse zu steigern. Die Arbeit analysiert dabei, wie diese Technologien funktionieren, welche Potenziale sie zur Optimierung logistischer Abläufe bieten und welche Herausforderungen bei ihrer Implementierung in der Praxis bestehen.
- Theoretische Grundlagen der Intralogistik und logistischer Prozesse in Distributionszentren.
- Einsatzmöglichkeiten physischer und digitaler KI-Anwendungen wie Robotik, Bildanalyse und Algorithmen zur Prozessoptimierung.
- Detaillierte Fallstudie des E-Commerce-Fulfillment-Centers von Alibaba in Tianjin zur Bewertung von Praxisbeispielen.
- Identifikation und Diskussion von Barrieren bei der Einführung von KI, wie etwa Fachkräftemangel, Datenqualität und Kosten.
Auszug aus dem Buch
3.3.2 Struktur von Kommissioniersystemen
Bei der Gestaltung von Kommissioniersystemen existieren viele verschiedene Realisierungsmöglichkeiten, die in Abbildung 2 verdeutlicht sind. Grundsätzlich lassen sich die Systeme danach unterscheiden, ob die Kommissionierung automatisch oder manuell durchgeführt wird.
Da es für die Beantwortung der Forschungsfrage nicht notwendig ist, die automatische Kommissionierung weiter zu erläutern, liegt der Fokus im weiteren Verlauf dieser Arbeit auf der manuellen Kommissionierung.
Die manuelle Kommissionierung kann in drei Untersysteme unterteilt werden. Bei Person-zur-Ware-Systemen (PzW-Systemen) befinden sich die Waren an festen Lagerorten und müssen von Mitarbeitern eingesammelt werden, indem diese sich aktiv zu den Lagerorten bewegen. Bei Ware-zur-Person-Systemen (WzP-Systemen) ist dieser Prozess genau umgekehrt: Die Mitarbeiter sind an festen Arbeitsplätzen stationiert und die Waren werden beispielsweise über Fließbänder zu den Mitarbeitern transportiert und je nach Bedarf vom Fließband entnommen. Put-Systeme sind eine Mischform der beiden erstgenannten Kategorien.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Herausforderungen der Intralogistik ein und formuliert das Ziel der Arbeit, das Optimierungspotenzial von KI-Anwendungen in manuellen Kommissionierprozessen zu untersuchen.
2 Intralogistik: Dieses Kapitel definiert den Begriff Intralogistik, erläutert die zugehörigen Prozesse und beleuchtet aktuelle Innovationspotenziale, die durch technologische Einflüsse getrieben werden.
3 Logistische Prozesse von Distributionszentren: Hier werden die Funktionen von Distributionszentren sowie die Kommissionierung als deren kostenintensive Hauptfunktion und deren Teilsysteme detailliert dargelegt.
4 KI-gestützte Anwendungen: Dieses Kapitel stellt die theoretischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Teilbereiche vor und untersucht physische sowie digitale Anwendungen hinsichtlich ihres Nutzens für die Logistik.
5 Bewertung der Optimierungspotenziale: Hier erfolgt eine praktische Bewertung mittels des Alibaba-Fulfillment-Centers, wobei Kennzahlen der Kommissionierung analysiert und sowohl Potenziale als auch Grenzen der KI-Implementierung aufgezeigt werden.
6 Schlussbetrachtung und Ausblick: Das letzte Kapitel fasst die wichtigsten Erkenntnisse zusammen, reflektiert die Ergebnisse der Untersuchung und bietet einen Ausblick auf die zukünftige Rolle von KI in der Intralogistik.
Schlüsselwörter
Intralogistik, Kommissionierung, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Distributionszentrum, Prozessoptimierung, Robotik, Warehouse Management, E-Commerce, Alibaba, Automatisierung, Logistikkosten, Warenfluss, Deep Learning, Digitalisierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Optimierung manueller Kommissionierprozesse in Distributionszentren durch den gezielten Einsatz von künstlicher Intelligenz.
Was sind die zentralen Themenfelder der Analyse?
Die zentralen Themen sind die theoretischen Grundlagen der Intralogistik, verschiedene KI-Technologien wie Robotik und Machine Learning sowie die praktische Bewertung dieser Technologien anhand eines Fallbeispiels.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie KI-Anwendungen dazu beitragen können, Kommissionierzeiten zu senken, die Qualität zu erhöhen und allgemeine logistische Prozesse effizienter zu gestalten.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Die Arbeit stützt sich auf eine fundierte Literaturanalyse sowie die Untersuchung eines konkreten Praxisbeispiels (Alibaba), um die Implementierung und den Nutzen von KI-Lösungen zu belegen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Darstellung der theoretischen Logistikgrundlagen, die Erläuterung von KI-Methoden und eine detaillierte Bewertung von Optimierungspotenzialen und Grenzen bei der Einführung solcher Systeme.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren diese Arbeit?
Typische Begriffe sind Intralogistik, Kommissionierung, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Prozessoptimierung und Automatisierung.
Warum wurde das Alibaba-Fulfillment-Center als Fallbeispiel gewählt?
Alibaba dient als Praxisbeispiel, da das Unternehmen erfolgreich KI in einer realen, hochkomplexen Geschäftsumgebung implementiert hat, was als wertvoller Einblick für andere Unternehmen dient.
Welche Grenzen der KI-Implementierung werden diskutiert?
Die Arbeit identifiziert insbesondere den Mangel an IT-Fachkräften, unzureichende Datenqualität, hohe Kosten für die Infrastruktur und die Notwendigkeit einer spezifischen Anpassung an das jeweilige Distributionszentrum als Barrieren.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2021, Optimierung logistischer Prozesse in der Intralogistik mittels künstlicher Intelligenz, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1038353
