Industrie 4.0: Trends und Her­aus­for­de­rungen im Smart Warehouse

Effi­zi­enter, schneller, smarter: Wie Smart Warehouses den Lager­be­trieb revolutionieren

Sämt­liche Bereiche unseres Lebens werden digi­taler und ver­netzter. Tech­no­lo­gische Neu­heiten, die sich unter dem Begriff „Smart Home“ zusam­men­fassen lassen, ver­ein­fachen durch mobile Steuerung oder auch Auto­ma­ti­sie­rungen unser pri­vates Leben enorm.  Diese Vor­teile kann eine „smarte“ Ver­netzung nicht nur in den eigenen Vier-Wänden, sondern auch in der Logistik, in einem Smart Warehouse, bieten. Da sich ein Warehouse (Lager)  deutlich kom­plexer gestaltet, gibt es hier auch viel mehr Tech­no­logien und Mög­lich­keiten die Pro­zesse smart zu gestalten. Die Vielzahl an tech­ni­schen Mög­lich­keiten kann auf den ersten Blick erschlagend und abschre­ckend wirken. Daher ist eine Struk­tu­rierung der Trends und Tech­no­logien wichtig, um Poten­tiale greif­barer zu machen und dem poten­ti­ellen Anwender auf­zu­zeigen, welche Tech­no­logien sinnvoll umsetzbar sind. Dafür ist ein Ver­ständnis der Vor­rau­set­zungen und Funk­ti­ons­weisen eine Grundvoraussetzung.

Die Grafik zeigt die Ent­wicklung der indus­tri­ellen Revo­lu­tionen und ver­deut­licht, dass die Ent­wicklung zu Cyber-phy­si­schen Sys­temen eine logische Schluss­fol­gerung der vor­an­ge­gan­genen Schritte ist. Bereits jetzt werden phy­si­ka­lische Systeme durch den Einsatz von Cyber-Sys­temen effi­zi­enter, dyna­mi­scher und agiler beplant. Dies ver­ringert den manu­ellen Steue­rungs- und Pla­nungs­aufwand. Cyber-phy­sische Systeme kom­bi­nieren zusam­men­ge­fasst die Vorzüge aus beidem: 

Cyber-Systeme, die auf Basis großer Daten­mengen präzise Pro­gnosen und Ent­schei­dungen berechnen können und phy­sische Systeme, die die Ent­schei­dungen auto­ma­ti­siert umsetzen. Ein simples Bei­spiel dafür ist ein Gabel­stapler. Der Gabel­stapler an sich ist das phy­sische System. Auf einem Monitor wird dem Fahrer ange­zeigt, wo er eine Palette zu ent­laden hat. So über­mittelt das Cyber-System (LVS) Daten an den Fahrer, die dieser manuell mit Hilfe des Gabel­staplers umsetzt. Bei einem Cyber-phy­si­schem System erhält und ver­ar­beitet dieses, in diesem Bei­spiel der Gabel­stapler, selbst die Daten und agiert dem­entspre­chend autonom. Die manu­ellen Schnitt­stellen werden also redu­ziert und der Daten­transfer, sowie die Umsetzung, effi­zi­enter gestaltet. Der Weg führt von der ehemals manu­ellen Intra­lo­gistik, über die aktuell häufig auto­ma­ti­sierte Intra­lo­gistik hin zur auto­nomen Intra­lo­gistik.  


Was ver­stehen wir unter Smart Warehouse?

Ein Smart Warehouse beschreibt ein Warehouse, in dem Pro­zesse digital ver­netzt sind und aus­füh­rende Systeme mit­ein­ander agieren. Diese Pro­zesse können von Warenein- bis Waren­ausgang in sämt­lichen intra­lo­gis­ti­schen Bereichen loka­li­siert sein. Der Grad der Auto­no­mi­sierung ist dabei fle­xibel gestaltbar. Von Teil­pro­zessen, wie der Ent­ladung eines LKW‘s (Last­kraft­wagen) über einen kom­plett auto­nomen Waren­eingang bis hin zur auto­nomen Intra­lo­gistik. Die Pro­zesse müssen und können dabei nicht immer voll­um­fänglich durch Cyber-phy­sische Systeme durch­ge­führt werden. Ins­be­sondere durch Aug­mented Reality (Erwei­terte Rea­lität) können Mit­ar­beiter bei der Durch­führung von Tätig­keiten unter­stützt werden.   

Die fol­gende Grafik zeigt die zen­tralen Tech­no­lo­gie­be­reiche der Industrie 4.0 auf.

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Unab­dingbar sind dabei immer Daten, Intel­ligenz und Ana­lytik in einer hohen Qua­lität. Cyber-phy­sische Systeme treffen Ihre Ent­schei­dungen, auf Grundlage von vor­ein­ge­stellten Daten und Regel­sätzen, die bereits durch Mit­ar­beiter defi­niert worden sind. Werden die benö­tigten Daten nicht oder falsch erfasst, ist die Funk­ti­ons­weise sowie der durch­gängige Prozess gestört. Daher sind die Pflege und Auf­nahme sämt­licher rele­vanten Daten unab­dingbar. Nur was messbar ist, lässt sich auch steuern. Die Qua­lität und Nutzen ein­ge­setzter Tech­no­logien sind also sehr abhängig vom Umfeld, in dem sie imple­men­tiert werden. Bei der Auswahl einer Tech­no­logie und der Imple­men­tie­rungs­planung ist dies zwangs­läufig zu berücksichtigen.

Ein inter­es­santes Bei­spiel für den Einsatz dieser Tech­no­logien ist Machine Ana­lytics.  Durch moderne Methoden aus dem Data Science und Machine Learning-Umfeld können aus empi­ri­schen Daten Erkennt­nisse gewonnen werden, mit denen zukünftige Ent­schei­dungen opti­miert werden. Das sagt viel über ver­gan­genes Ver­halten der Kunden und Maschinen, aber ermög­licht vor allem über Pre­dictive Ana­lytics Methoden auch präzise Vor­her­sagen. Die gewonnen Ergeb­nisse fließen ent­weder in die manuelle Planung ein oder werden in auto­ma­ti­sierten Pla­nungen berück­sichtigt. Daraus resul­tie­rende Vor­teile sind: Umsatz­stei­gerung durch exaktere Infor­ma­tionen, Wett­be­werbs­vor­sprung durch präzise Vor­her­sagen und Daten­ge­triebene Ent­schei­dungen mit Hilfe moderner Analyse-Tools (Machine Learning, KI). Kurzum, viele Ent­schei­dungen können auf­grund fun­diert auf­grund von prä­zisen Daten getroffen werden, oder werden auto­ma­ti­siert getroffen und umge­setzt.  


Wie wird Ihr Lager smart?

Durch die große Vielfalt der Ein­satz­mög­lich­keiten und Tech­no­logien stellen sich natürlich die Fragen: „Was ist die richtige Tech­no­logie für mein Lager?“, „Lohnt sich die Inves­tition?“ und „Wie setzte ich das Vor­haben res­sour­cen­schonend um?“. Ohne kon­krete Planung birgt ein solches Projekt ein hohes Risiko, daher ist ein struk­tu­riertes und trans­pa­rentes Vor­gehen unabdingbar.

 

In der fol­genden Abbildung wird ver­an­schau­licht, wie wir von InterLog Management Logis­tik­pro­jekte umsetzten und so Sicherheit und Plan­barkeit in allen Phasen schaffen.

 

 

Autor: Robin Winkels-Herding


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