Intralogistik: der intelligente Weg zu mehr Effizienz

Die systematische Erfassung realer Anforderungen an innerbetriebliche Logistik ist noch ein relativ junges Phänomen – dabei birgt die sogenannte Intralogistik beeindruckendes Potenzial zur Prozessbeschleunigung. Industrie 4.0 und Machine Learning spielen hierbei eine Schlüsselrolle. Dank künstlicher Intelligenz (KI) können Logistikprozesse vermehrt automatisch und vorausschauend und damit effizienter stattfinden. Industrie 4.0 ermöglicht bislang ungenutzte Ressourcen wahrzunehmen.

Die Intralogistik ist ein wesentlicher Bestandteil des Supply Chain Managements und der Produktionsplanung. Mit dem Aufkommen von Hochregallagern und automatisierten Warenverteilsystemen gegen Mitte des 20. Jahrhunderts entstand die eigentliche Disziplin der Intralogistik für Firmen. Aus einzelnen und nicht miteinander vernetzten Tätigkeiten wie Transport, Umschlag und Lagerung von Materialien wurden im Rahmen einer professionalisierten Produktionsplanung komplexe logistische Prozesse, für die zunehmend Software zum Einsatz kam. Heute ist das Thema aktueller denn je, denn mit fortschreitender Globalisierung besteht eine immer größere Notwendigkeit, die interne Logistik mittels technischer Lösungen und Konzepte zu automatisieren, um so Prozesse zu straffen und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Großes Potenzial vorhanden

Denn auch in der innerbetrieblichen Logistik ist der Effizienzdruck allgegenwärtig. Materialien und Waren müssen sich auf dem Betriebsgelände schnell und möglichst termingenau bewegen, damit es weder in der Produktion noch in der Auslieferung zu Ausfällen oder Verspätungen kommt. Die Automatisierung verspricht hohe Effizienz und geringe Personalkosten, da etwaig auftretende Verzögerungen zwischen den einzelnen Sparten auf ein Minimum reduziert werden können. Industrie 4.0 hat das Potenzial, hierbei eine Schlüsselrolle zu spielen: die Verbindung von Daten und Maschinen ermöglicht eine vollständig vernetzte Wertschöpfungskette. Der Mensch arbeitet mit der intelligenten Technik als Kapitän auf dem „Produktionsdampfer“ zusammen, gemeinsam sorgen sie mit ihren datenbasierten Entscheidungen für erhöhte Produktivität – willkommen in der „Smart Factory“.

Mustererkennung führt zur Optimierung

Die mittels intelligenter Abläufe generierten Daten können wiederum dazu genutzt werden, die internen Abläufe weiter zu verbessern, zum Beispiel durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Sie ermöglicht das sogenannte Machine Learning, durch das smarte, vernetzte Geräte mithilfe von Algorithmen selbständig ihre Leistung optimieren. So können Systeme wichtige Planungsdaten wie Auflade-, Transport- oder Abladedauer viel genauer vorhersagen. Die Mustererkennung der erfassten Daten ermöglicht außerdem eine schnelle Identifizierung der Prozesse, die noch Ausbaupotenzial bieten. Bei unerwarteten Störungen, etwa verspäteten Lieferungen, ist es möglich, automatisch und somit schneller zu intervenieren und entsprechende Gegenmaßnahmen bzw. Anpassungen durchzuführen. Folgeprozesse könnten dann punktgenau auf diese Verzögerungen angepasst werden. Das Ergebnis: effiziente, miteinander verzahnte Prozesse, die die Wirtschaftlichkeit erhöhen und die Fehlerquote senken.

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