Wie kann künstliche Intelligenz ein WMS verbessern?
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich zunehmend zu einem wichtigen Bestandteil moderner Unternehmenssoftware. Auch im Lager bietet KI zahlreiche Möglichkeiten, Prozesse effizienter zu gestalten, Mitarbeiter zu unterstützen und Entscheidungen auf Basis vorhandener Daten zu verbessern. In Verbindung mit einem Warehouse Management System (WMS) kann künstliche Intelligenz dabei helfen, große Datenmengen auszuwerten, Muster zu erkennen und Abläufe vorausschauend zu optimieren.
Dabei ersetzt KI nicht automatisch das WMS. Vielmehr kann sie als zusätzliche Technologie innerhalb oder neben dem System eingesetzt werden. Das WMS stellt die notwendigen Daten und Prozesse bereit, während KI diese Informationen analysiert und daraus Empfehlungen, Prognosen oder automatisierte Entscheidungen ableiten kann.
Welche Daten kann KI im WMS nutzen?
Ein modernes WMS erfasst während des täglichen Lagerbetriebs zahlreiche Informationen. Dazu gehören beispielsweise Lagerbestände, Artikelbewegungen, Auftragsdaten, Lagerplätze, Kommissionierzeiten und Wareneingänge. Auch Informationen zu Retouren, saisonalen Schwankungen oder vergangenen Bestellungen können für Analysen genutzt werden.
Genau diese Daten bilden eine wichtige Grundlage für KI-Anwendungen. Während klassische Auswertungen häufig vorgegebene Kennzahlen darstellen, kann eine KI große Datenmengen auf Zusammenhänge und wiederkehrende Muster untersuchen.
Beispielsweise kann das System erkennen, dass bestimmte Artikel regelmäßig gemeinsam bestellt werden, bestimmte Produkte zu bestimmten Jahreszeiten deutlich häufiger benötigt werden oder einzelne Lagerplätze besonders häufig angefahren werden.
Bessere Bestandsplanung durch KI
Eine der interessantesten Anwendungsmöglichkeiten liegt in der Bestandsplanung. Ziel eines WMS ist es unter anderem, ausreichend Waren verfügbar zu halten und gleichzeitig unnötig hohe Lagerbestände zu vermeiden.
KI kann historische Verbrauchsdaten mit weiteren Informationen kombinieren und daraus Prognosen für die zukünftige Nachfrage erstellen. Dabei können beispielsweise saisonale Entwicklungen, vergangene Bestellungen oder typische Nachfragemuster berücksichtigt werden.
Auf dieser Grundlage kann ein Unternehmen frühzeitig erkennen, bei welchen Artikeln sich ein steigender Bedarf abzeichnet. Das WMS kann entsprechende Informationen beispielsweise für die Nachbestellung oder Bestandsplanung bereitstellen.
Eine KI-Prognose ist dabei keine Garantie für die tatsächliche Nachfrage. Unvorhersehbare Ereignisse können jederzeit zu Abweichungen führen. Sie kann jedoch eine zusätzliche Datengrundlage für die Planung schaffen.
Intelligente Lagerplatzoptimierung
Auch bei der Lagerplatzverwaltung kann künstliche Intelligenz unterstützen. Die Anordnung von Artikeln hat einen direkten Einfluss auf Laufwege und damit auf die Effizienz der Kommissionierung.
KI kann analysieren, welche Artikel besonders häufig bewegt werden und welche Produkte regelmäßig gemeinsam in Aufträgen vorkommen. Daraus können Vorschläge für eine bessere Platzierung entstehen.
Schnelldreher könnten beispielsweise näher an Kommissionier- oder Versandbereichen gelagert werden. Artikel, die häufig gemeinsam benötigt werden, könnten möglichst günstig zueinander positioniert werden.
Eine solche Analyse kann insbesondere in dynamischen Lagern interessant sein, in denen sich das Artikelsortiment und die Auftragsstruktur regelmäßig verändern.
Optimierung der Kommissionierung
Die Kommissionierung gehört zu den zeitintensivsten Prozessen vieler Lager. Hier kann KI ebenfalls einen Mehrwert bieten.
Ein WMS kann Aufträge bereits anhand verschiedener Regeln bündeln und priorisieren. KI kann zusätzlich historische Prozessdaten analysieren und beispielsweise erkennen, welche Aufträge besonders häufig gemeinsam bearbeitet werden können oder welche Reihenfolge unter bestimmten Bedingungen sinnvoll ist.
Auch die zurückgelegten Wege können analysiert werden. Aus den vorhandenen Daten lassen sich beispielsweise Muster erkennen, die auf unnötige Laufwege oder Engpässe hindeuten.
Dadurch kann das WMS Mitarbeitern optimierte Auftrags- oder Wegeempfehlungen zur Verfügung stellen. Die konkrete Umsetzung hängt dabei stark von der Lagerstruktur, den eingesetzten Geräten und den vorhandenen WMS-Funktionen ab.
Vorhersage von Engpässen
KI kann nicht nur bestehende Prozesse analysieren, sondern auch mögliche zukünftige Probleme erkennen.
Wenn beispielsweise bestimmte Artikel regelmäßig zu bestimmten Zeitpunkten knapp werden, kann eine KI entsprechende Muster erkennen. Das WMS könnte daraus Hinweise für die Bestandsplanung ableiten.
Auch bei der Auslastung von Lagerbereichen können Prognosen hilfreich sein. Stehen beispielsweise besonders viele Wareneingänge bevor, lässt sich frühzeitig erkennen, dass bestimmte Lager- oder Bereitstellungsflächen knapp werden könnten.
So kann das Unternehmen Maßnahmen ergreifen, bevor aus einem absehbaren Engpass tatsächlich ein Problem entsteht.
KI für Anomalieerkennung und Fehleranalyse
Ein weiterer Anwendungsbereich ist die Erkennung ungewöhnlicher Lagerbewegungen. Ein WMS erfasst normalerweise sehr viele Transaktionen. Für Menschen ist es schwierig, sämtliche Daten permanent zu überwachen.
KI kann dagegen typische Bewegungsmuster analysieren und ungewöhnliche Abweichungen identifizieren. Dazu könnten beispielsweise ungewöhnlich häufige Korrekturbuchungen, auffällige Bestandsveränderungen oder ungewöhnliche Bewegungsmuster gehören.
Solche Hinweise können anschließend von Mitarbeitern geprüft werden. Die KI trifft dabei nicht zwangsläufig selbst die endgültige Entscheidung, sondern dient als zusätzliches Werkzeug zur Kontrolle.
Unterstützung der Mitarbeiter
KI muss nicht nur im Hintergrund arbeiten. Sie kann auch direkt zur Unterstützung der Lagermitarbeiter eingesetzt werden.
Denkbar sind beispielsweise intelligente Suchfunktionen oder sprachbasierte Assistenten. Ein Mitarbeiter könnte nach Informationen zu einem Artikel, Lagerplatz oder Auftrag fragen, ohne sich durch zahlreiche Menüs bewegen zu müssen.
Auch bei der Fehlersuche kann eine KI unterstützen. Wird beispielsweise ein ungewöhnlicher Bestand festgestellt, könnte das System relevante Buchungen oder Prozessschritte zusammenstellen, die bei der Ursachenanalyse helfen.
Gerade bei komplexen WMS-Systemen kann eine intuitive Benutzeroberfläche dazu beitragen, Informationen schneller verfügbar zu machen.
KI und automatisierte Lagertechnik
In automatisierten Lagern kann KI ebenfalls eine Rolle spielen. Ein WMS verwaltet die übergeordneten Lagerprozesse, während WCS- oder andere Steuerungssysteme die automatisierte Technik koordinieren.
KI kann beispielsweise historische Prozessdaten auswerten, um Engpässe oder ineffiziente Abläufe zu erkennen. Bei entsprechend aufgebauten Systemen können daraus Optimierungsvorschläge für Materialflüsse, Auftragsreihenfolgen oder die Nutzung automatisierter Ressourcen entstehen.
Dabei sollte jedoch zwischen KI-gestützter Analyse und der direkten Steuerung von Maschinen unterschieden werden. Sicherheitskritische Steuerungsaufgaben bleiben in der Regel klar definierten Steuerungs- und Automatisierungssystemen vorbehalten.
Welche Voraussetzungen braucht KI im WMS?
Damit KI einen tatsächlichen Mehrwert liefern kann, müssen zunächst ausreichend hochwertige und strukturierte Daten vorhanden sein. Werden Lagerbewegungen unvollständig erfasst oder Stammdaten sind fehlerhaft, können auch KI-Auswertungen unzuverlässig sein.
Deshalb ist eine saubere digitale Datenerfassung eine wichtige Grundlage. Ein WMS sollte Lagerbewegungen möglichst lückenlos dokumentieren und relevante Informationen zentral verfügbar machen.
Darüber hinaus müssen Unternehmen festlegen, für welche konkreten Aufgaben KI eingesetzt werden soll. Nicht jeder Lagerprozess benötigt automatisch künstliche Intelligenz. Häufig ist es sinnvoller, zunächst einen konkreten Anwendungsfall zu identifizieren und dessen Nutzen zu überprüfen.
COSYS und die Zukunft des WMS
Auch moderne Lagerverwaltungslösungen wie die COSYS Lagerverwaltung schaffen die Grundlage für datenbasierte Optimierungen. Über mobile Prozesse mit Smartphone oder MDE-Gerät werden Lagerbewegungen digital erfasst und stehen anschließend für Auswertungen und Prozessanalysen zur Verfügung.
Im COSYS WebDesk können unter anderem Bestände, Artikel, Lagerplätze und Prozessdaten übersichtlich verwaltet und ausgewertet werden. Dadurch entsteht eine zentrale Datenbasis, auf der Unternehmen ihre Lagerprozesse analysieren und Optimierungspotenziale erkennen können.
KI kann künftig auf solchen Daten aufbauen und beispielsweise bei Prognosen, Anomalieerkennung oder Prozessoptimierung unterstützen. Entscheidend ist dabei, KI nicht als Ersatz für ein WMS zu betrachten, sondern als zusätzliche Technologie, die vorhandene Daten intelligenter nutzbar macht.
Fazit
Künstliche Intelligenz kann ein WMS in zahlreichen Bereichen ergänzen. Von der Bestandsprognose und Lagerplatzoptimierung über die Kommissionierung bis hin zur Fehlererkennung und Mitarbeiterunterstützung gibt es verschiedene mögliche Einsatzgebiete.
Der größte Vorteil liegt dabei in der Fähigkeit von KI, große Mengen an Prozessdaten auszuwerten und daraus Muster oder Prognosen abzuleiten. Voraussetzung dafür sind jedoch eine zuverlässige Datenerfassung, gepflegte Stammdaten und klar definierte Anwendungsfälle.
Für Unternehmen bedeutet das: Ein modernes WMS bildet weiterhin die Grundlage für die digitale Lagerverwaltung. KI kann darauf aufbauen und dabei helfen, Lagerprozesse datenbasierter, vorausschauender und effizienter zu gestalten.
Eine zuverlässige Datengrundlage ist die Voraussetzung für intelligente Lagerprozesse. Mit der COSYS Lagerverwaltung erfassen Sie Lagerbewegungen digital per Smartphone oder MDE-Gerät und schaffen so eine strukturierte Datenbasis. Über den COSYS WebDesk lassen sich Bestände und Prozesse auswerten und Optimierungspotenziale erkennen. Informieren Sie sich über die Möglichkeiten der COSYS Lagerverwaltung und lassen Sie sich individuell beraten.
Außerdem wurde die COSYS Lagerverwaltung um wertvolle KI-Funktionen erweitert. Lassen Sie sich hier von den Funktionen überzeugen.
Ähnliche Artikel
Diese Artikel könnten sie interessieren:
