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Kurzfristige Bestellungen und termingenaue Lieferungen sind wachsende Anforderungen an den Großhandel. Für Lager bedeutet das enormen Druck. Besonders betroffen ist die Kommissionierung, die bis zu 55 % der Betriebskosten eines Lagers verursacht. Ein zentraler Hebel dabei ist die Bündelung von Aufträgen zu gemeinsamen Picklisten. Bisher übernehmen das meist starre, feste Regeln, die nur ein Ziel gleichzeitig verfolgen und sich kaum an wechselnde Auftragsvolumen oder Termindruck anpassen.
Künstliche Intelligenz eröffnet hier neues Potenzial: Strategien, die mehrere Ziele gleichzeitig optimieren, sich flexibel an wechselnde Betriebsbedingungen anpassen und dabei Wegstrecken verkürzen sowie Liefertermine zuverlässiger einhalten.
Im Webinar wird anhand eines konkreten Projekts aus der Praxis eines Großhandelslagers gezeigt, wie ein solches KI-Modell entwickelt und gegen etablierte Heuristiken getestet wurde. Zudem wird ein Ausblick auf weitere Einsatzmöglichkeiten von KI in der Intralogistik gegeben.
Unser Referent:
Alexandre Bedrikow ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (fml) der Technischen Universität München (TUM). Dort entwickelt er intelligente Lösungen für Materialfluss- und Logistiksysteme von der Intralogistik bis zu Bauprozessen. Dabei beschäftigt er sich mit Optimierung, Simulation und Künstlicher Intelligenz zur Planung und Steuerung von Produktions- und Logistikprozessen und promoviert über batterieelektrische Baumaschinen und energieeffiziente Bauprozessen.