KI in der Lagerlogistik

Lagerlogistik, genauer gesagt „Intralogistik-Operationen“, ist die Kunst der Optimierung, Integration, Automatisierung und Verwaltung des Produktflusses in Fulfillment- oder Distributionszentren. Die grafikprozessorgestützten KI-Lösungen von NVIDIA bieten ein gewisses Maß an Bewusstsein für die Lieferkette. Mit intelligenten Videoanalysen, Robotik, Automatisierung und Management werden Vorgänge effizienter, der Prozessdurchsatz beschleunigt und Lagerroboter bieten eine durchgehende Sichtbarkeit und erhöhen somit die Genauigkeit der kommissionierten, verpackten und versendeten Aufträge.

 

Lagersimulation

NVIDIA Omniverse™ ist eine kooperative Plattform, mit der Unternehmen eine Simulation für ihr gesamtes Lager erstellen, mehrere Szenarien durchspielen – z. B. eine erhöhte Nachfrage während der Feiertage oder eingeschränkte Zeitfenster – und die Ergebnisse optimieren können. Einzelhändler können digitale Zwillinge ihrer Lager nutzen, um herauszufinden, wie sich selbst kleine Anpassungen auf den Betrieb auswirken werden, bevor sie entscheidende Investitionen tätigen.

KI in Smart Warehouses

Smart Warehouses verwenden KI-Technologien am Edge zur Automatisierung von Inventurprozessen, allgemeinen Vereinfachung der Paketverarbeitung und Optimierung beim Empfang von Aufträgen und Senden von Paketen an andere Distributionszentren. Entwickler können die verschiedenen Komponenten für den Aufbau, das Training und den Einsatz von Algorithmen für die Inferenz am Edge nutzen.

Roboter für die Paketverarbeitung

Filialmitarbeiter sind das Gesicht von Einzelhandelsorganisationen. Um ihre Zeit mit Kundenkontakt zu maximieren, arbeiten Einzelhändler daran, die Zeit zu reduzieren, die sie für nicht kundenbezogene Aufgaben aufwenden, z. B. Inventur. Große Händler nutzen neue Robotiktechnologie, mit der sie Artikel je nach Priorität und Abteilung entladen und sortieren, Lagerbestände prüfen, Regalplätze korrigieren und die Preisgenauigkeit sichern können.

Zur Bewältigung von Herausforderungen in Bezug auf Größe und Vielfalt von Produkten verwenden Unternehmen Edge-Computing, um die Größe von Paketen zu erkennen, zu klassifizieren und einzuschätzen sowie um sie richtig zu positionieren, die Geschwindigkeit von Förderbändern automatisch anzupassen und die mechanische Sortierung zu optimieren. Dies trägt zur Minimierung von Produktschäden und Ausfallzeiten von Maschinen bei.

Routenoptimierung für große Vertriebsnetze

Lager- und Fertigungszentren lösen die enorme Komplexität von Produktströmen mit KI-gestützten Robotern. Diese Roboter nutzen leistungsstarke Deep Neural Networks für Wahrnehmung, Segmentierung und Posenschätzung, um ihre Umgebung wahrzunehmen, Objekte zu erkennen, autonom zu navigieren und Objekte zu verschieben. Marktführer bauen ihren Wettbewerbsvorteil aus – dank höherem Durchsatz, Anpassung pro Bestellung und differenzierten Kundenerfahrungen.

Die NVIDIA Isaac™ Robotics-Plattform ermöglicht es der BMW Group, neue Modelle und Konfigurationen ganz einfach zu verwalten und so die Kundennachfrage zu erfüllen, wobei KI-Technologie für Innovationen in der Werkslogistik zum Einsatz kommt. Mit diesem Ansatz kann das Unternehmen auf ein und derselben Produktionslinie hochwertige, speziell konfigurierte Fahrzeuge schneller produzieren.

 

Last-Mile-Lieferlösungen

Mehrere Faktoren können sich auf die letzte Meile einer Lieferung auswirken, zum Beispiel der Verkehr, Baustellen und das Wetter. Mithilfe von Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen – von GPS-Daten bis hin zu Wettervorhersagen – können Routen optimiert werden, was sich erheblich auf Kraftstoff-, Personal- und andere Kosten auswirken kann. Darüber hinaus können Spediteure mithilfe von grafikprozessorgestützten, intelligenten Lösungen zur Optimierung von Routen präzisere Lieferfenster bieten und so das Serviceniveau für die Kunden verbessern. Dadurch wird ihnen mehr Vertrauen entgegengebracht. Dies ist vor allem dann von Bedeutung, wenn Kunden über eine Reihe von Optionen zum Senden und Empfangen wichtiger Pakete verfügen.

NVIDIA cuOpt ermöglicht es Entwicklern, größere Datensätze und eine schnellere Verarbeitung zu nutzen, um die Last-Mile-Logistiklösungen mit neuen Funktionen wie dynamischem Umleiten, Simulationen und Reaktionszeiten von weniger als einer Sekunde im Lager und unterwegs zu optimieren.

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