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TGW-Manager Maximilian Beinhofer über künstliche Intelligenz im Materialfluss

Maschinelles Lernen
TGW-Manager Maximilian Beinhofer über künstliche Intelligenz im Materialfluss

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Das maschinelle Lernen ist inzwischen auch in den großen Logistikzentren angekommen. Welche Vorteile sich aus der künstlichen Intelligenz speziell für den Logistiker ergeben, erklärt Maximilian Beinhofer, Head of Cognitive Systems Development bei TGW.

Herr Beinhofer, zunächst ein paar Fakten zu TGW. Was zeichnet das Unternehmen aus?

Die TGW Logistics Group ist ein führender Anbieter von Intralogistik-Lösungen. Wir realisieren seit über fünfzig Jahren automatisierte Anlagen für internationale Kunden. Die Palette reicht von A wie Adidas bis Z wie Zalando. Als Systemintegrator übernehmen wir dabei Planung, Produktion und Realisierung von komplexen Logistikzentren.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning spielen auch in der Intralogistik eine zunehmend wichtige Rolle. Was genau versteht man eigentlich unter Machine Learning?

Mit Machine Learning lassen sich rund 95 Prozent aller Anwendungen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz zusammenfassen. Maschinelles Lernen ist ein Überbegriff für die Generierung von Wissen aus Erfahrung. Die Basis sind Algorithmen, die nicht nach einer fest programmierten Regel vorgehen, sondern bei denen nur eine grundlegende Struktur vorgegeben ist. Die Algorithmen werden trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen treffen zu können.

Machine Learning setzt also auf Erfahrungswerte?

Richtig. Auf der Basis von historischen Daten lernt das System mit neuen, noch unbekannten Daten eigenständig umzugehen. Der Algorithmus wird dabei kontinuierlich verfeinert, lernt dazu und kann sich selbstständig und dynamisch auf neue Situationen einstellen.

Was sind die Vorteile dieser neuen Technik?

Künstliche Intelligenz und ihre Teilbereiche sind Wachstumstreiber in vielen Branchen. In der Supply Chain etwa schlummern an vielen Stellen Informationen, die eigentlich ein großes Potenzial mitbringen, um Prozesse effizienter zu gestalten. Unterm Strich profitieren die Unternehmen durch den Einsatz von Machine Learning von effizienteren Abläufen. Bestellungen können beispielsweise fehlerfrei und mit maximaler Geschwindigkeit kommissioniert und versendet werden.

In welchen Bereichen ist speziell für TGW die künstliche Intelligenz ein wichtiges Thema?

Wir wollen Machine Learning gezielt dort einsetzen, wo Unternehmen und deren Kunden den größten Nutzen daraus ziehen können. Das ist immer dann der Fall, wenn es darum geht, Muster in großen Datenbeständen zu erkennen und Prozesse und Abläufe zu optimieren. Daher betrachten wir das maschinelle Lernen aus drei Perspektiven. Diese sind die Objekt-Ebene, die Materialfluss-Ebene und die Maschinen-Ebene.

Dann fangen wir mit der ersten Ebene an.

Ok, also zunächst das maschinelle Lernen bei Objekten. Diese Objekte können zum Beispiel Artikel sein, die von unserem Pickroboter „Rovolution“ kommissioniert werden sollen. Mögliche Objekte sind aber auch Ladungsträger wie beispielsweise Kartons. Die Kernfrage dabei lautet immer: Welche Eigenschaften hat dieses spezifische Objekt und wie kann man es am besten picken?

Wie sieht das Ganze auf der Materialfluss-Ebene aus?

Hier ist die Kernfrage: Wie kann ich mein System steuern, dass keine Engpässe entstehen und die Arbeitsplätze gleichmäßig ausgelastet sind? Und auf der Maschinen-Ebene schließlich geht es darum, den Zustand von einzelnen Komponenten zu analysieren und zu verstehen. Etwa im Rahmen von Condition Monitoring oder Predictive Maintenance, also vorausschauender Wartung. Wenn Wartungsintervalle und Reparaturen bereits frühzeitig eingeplant werden, lassen sich Ausfallszeiten massiv reduzieren.

Wo kommt bei TGW konkret Machine Learning zum Einsatz?

Unser selbstlernender Kommissionier-Roboter basiert auf Erkenntnissen aus dem Bereich des Machine Learning. Das Modell reagiert auf unerwartete Ereignisse völlig autonom und ganz ohne menschlichen Eingriff – zum Beispiel wenn beim Greifen ein Artikel herunterfällt. Der Vorgang wird dann selbstständig korrigiert. Ein datengetriebener Algorithmus entwickelt eine Art Szenenverständnis und versetzt die Maschine in die Lage, den Zustand einzuschätzen beziehungsweise zu klassifizieren. Auf dieser Basis kann der Roboter selbstständig entscheiden, wie er mit einem Artikel umgeht, der kommissioniert werden soll. Unterm Strich kann mit dieser Technik rund um die Uhr unterbrechungsfrei gearbeitet werden.

Woran arbeiten Sie im Moment?

Aktuell beschäftigen wir uns unter anderem mit Vorhersagemodellen, mit denen sich eine Anlage an saisonale Schwankungen oder an ein verändertes Bestellverhalten der Kunden präzise anpassen lässt. Die Modelle erkennen Muster, die sich einem menschlichen Gehirn nicht unmittelbar erschließen. Im Tagesgeschäft lassen sich Schlussfolgerungen und Entscheidungen so wesentlich schneller treffen.

Ist Machine Learning demnach eine wichtige Ergänzung zur Automatisierung?

Machine Learning meistert Herausforderungen, die sich mit klassischer Automatisierungstechnik alleine nicht lösen lassen. Dabei muss die klassische Intralogistik mit der künstlichen Intelligenz verknüpft werden, damit daraus ein echter Mehrwert für den Anwender entsteht. (us)

Kontakt:

TGW Logistics Group GmbH

A-4614 Marchtrenk

Ludwig Szinicz Straße 3

Tel. +43(0)504860

www.tgw-group.com

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