Logistik – KI-Forschung für den autonomen Lagerbetrieb

Da Logistiknetzwerke immer größer und automatisierter werden, stehen Lager unter zunehmendem Druck hinsichtlich Geschwindigkeit, Anpassungsfähigkeit und Effizienz. Moderne Fulfillment-Zentren müssen autonome Roboter, Bestandsverwaltungssysteme, Mitarbeiter und Software kontinuierlich aufeinander abstimmen. T&S hat an einer hochmodernen Forschungs- und Entwicklungsinitiative für ein großes globales Technologie- und Logistikunternehmen mitgewirkt, deren Schwerpunkt auf der intelligenten Lagerkoordination und KI-gestützten Roboterbetrieb lag und die Robotik, maschinelles Lernen, Operations Research und Cloud-Technologien miteinander verband.

Kundenkontext

Der Kunde betreibt hochautomatisierte Logistikumgebungen für den groß angelegten internationalen Vertrieb und setzt dabei auf autonome mobile Systeme, um Waren zu transportieren und die Auftragsabwicklung in Echtzeit zu unterstützen. Angesichts zunehmender Dichte und Komplexität startete er Pilotprojekte, um zu untersuchen, wie KI durch anpassungsfähigere Koordinationsmodelle die Abstimmung zwischen Roboterflotten, Warenströmen und Entscheidungsprozessen verbessern könnte.

Geschäftliche Herausforderungen

• Große Flotten autonomer Roboter gleichzeitig koordinieren
• Verwaltung der Routenoptimierung in Echtzeit in dynamischen Umgebungen
• Die Effizienz bei Kommissionierung und Einlagerung verbessern und Betriebsengpässe verringern
• Verarbeitung unterschiedlichster Produkttypen und Verpackungsformate
• Das Tempo beibehalten, ohne das Betriebsrisiko zu erhöhen
• Robotermanipulation (Greifen, Bewegen, Positionieren) bei unterschiedlichen Formen, Gewichten und Verpackungen

Die T&S-Lösung

T&S leistete einen Beitrag zur Forschung und Entwicklung im Bereich der intelligenten Lagerkoordination und autonomer Systeme: KI-orientierte Betriebsstudien, Analyse von Lagerprozessen, Modellierung von Arbeitsabläufen mit autonomen Robotern, Optimierungsszenarien für Kommissionierung und Einlagerung, Datenverarbeitung und Experimente, Evaluierungsumgebungen für maschinelles Lernen sowie cloudbasierte Entwicklungsinfrastrukturen. In Zusammenarbeit mit internationalen Teams untersuchten die Ingenieure zudem adaptive Planungsmodelle zur Verbesserung der Koordination zwischen autonomen Systemen in gemeinsam genutzten Umgebungen.

Technologien & Fachwissen

• Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen
• Robotik und autonome Systeme
• Lagerautomatisierung
• Lernendes Verstärken
• Datenverarbeitung
• Cloud-Infrastruktur (AWS)
• Verteilte Systeme
• Betriebsmodellierung

Ergebnisse und geschäftlicher Nutzen

• Bewertung von KI-gestützten Orchestrierungsansätzen
• Ein besseres Verständnis der Herausforderungen bei der Koordination autonomer Lager
• Ermittlung von Optimierungsmöglichkeiten in robotergestützten Arbeitsabläufen
• Verbesserte Modellierung komplexer Einsatzszenarien
• Eine engere Zusammenarbeit zwischen den Teams für Software, KI und Betriebstechnik

Fazit

Durch diese Forschungs- und Entwicklungsinitiative hat T&S seine Kompetenz in den Bereichen angewandte KI, Robotikintegration und intelligente industrielle Abläufe ausgebaut und damit seine Fähigkeit unter Beweis gestellt, zu fortschrittlichen Forschungs- und Entwicklungsprogrammen in groß angelegten automatisierten Logistikumgebungen beizutragen.