BEHÄLTER­MANAGEMENT UND KREISLAUF­SYSTEME

BEHÄLTERMANAGEMENT


Ladungsträger wie Kisten, Gitterboxen, Paletten, Gestelle, Container und ULDs verschwinden, sind dort, wo sie nicht gebraucht werden oder fehlen an anderer Stelle. Einen Überblick über den Standort der Behälter zu bekommen, ist häufig mit hohem Aufwand verbunden, da ihre Daten häufig verteilt in mehreren Systemen gesammelt werden. Den höchsten Wirkungsgrad erreicht das Behältermanagement aber, wenn seine vier Kernthemen in einen Ablauf integriert sind: Bedarfsermittlung, Verfolgung, Verteilung und Transportorganisation. Intelligente, KI-basierte Software für das Behältermanagement vernetzt diese vier Bereiche wirkungsvoll und steuert zielsicher den Einsatz von Ladehilfsmitteln hin zu mehr Effizienz.

Mensch und KI müssen zusammenarbeiten

Je mehr Behälter und je größer das Netzwerk, desto höher ist die Komplexität und desto mehr Entscheidungen müssen ge­troffen werden. Damit eine intelligente Software den Anwender beim Managen des Ladungsträger-Kreislaufs unterstützen kann, werden komplexe Vorgänge und Regeln in Algorithmen abgebildet. Mit Hilfe künstlicher lntelligenz und Machine Learning werden größer Datenmengen über Behälterbewegungen, manuelle Eingriffe in den Ablauf, etc. analysiert, um darin Muster zu erken­nen, für die bislang keine Regel in der Optimierungssoftware erstellt wurde. Diese neuen Regeln können automatisch vom System berücksichtigt werden. Der Mensch bleibt hier weiterhin Kontrollinstanz und kann Entscheidungen des Systems ab­lehnen oder anpassen. Durch dieses interaktive Zusammenspiel von Mensch und Maschine trägt das Behältermanagement nachhaltig zum Unternehmenserfolg bei.

Dreisatz im Behältermanagement

Lager A hat neun Behälter. Lager B fehlen vier Behälter. Wie viele Behälter benötigt Lager C nächste Woche?

Das Subtrahieren und Addieren von Ladungsträgern und deren Konten scheint auf den ersten Blick eine leichte Rechenaufgabe zu sein. Im Pooling-Alltag stellt sich dies aber als eine komplexe Funktion mit vielen Unbekannten heraus. Einfaches Verwalten und Tracken beherrschen viele Softwarelösungen. Beim Verteilen und Disponieren trennt sich die Spreu vom Weizen. Und wenn es um verlässliche Prognosen der benötigten Ladungsträger geht, wird die Anzahl der Einserkandidaten sehr dünn.

Wanderkarte


Behältermanagement

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Fachartikel


Algorithmen versenden Ladungsträger

Schnell ist die Frage beantwortet, wo Machine Learning und Künstliche Intelligenz uns im privaten Alltag begegnen: Heizung regulieren, Musik hören, Navigieren, et cetera. Diese Wünsche erfüllt uns künstliche Intelligenz automatisch oder nach einem Sprachbefehl. Und Vorschläge macht sie dank Machine Learning auch: Wer sich dieses Lied angehört hat, dem könnten auch die folgenden Lieder gefallen. Und in der Logistik? Wo sind die Einsatzgebiete dieser Technologie im Behältermanagement?

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Optimierte Behälterverwaltung

Zu wissen, wo sich wie viele Behälter befinden, ermöglicht es erst, sie gezielt zu steuern und effizient einzusetzen. Grundlage dafür ist der Einsatz van Tracking und Tracing Methoden sowie eine KI-basierte Software für das Behältermanagement Mit ihr können kostspielige Neuanschaffungen, Fehler anfällige, manuelle Eingaben und zeitaufwändige Abstimmungen nachhaltig reduziert und die Wirtschaftlichkeit der Behälter deutlich erhöht werden.

Behälter verfolgen

Grundlegend für eine effiziente Behälterverfolgung ist das Wissen über den Behälterstatus und den Standort im Netz­werk. Behälterbezogene Daten entstehen an unterschied­lichen Stationen im Netzwerk: Direkt durch Auto-ID und Telematiklösungen sowie indirekt durch ERP-, Warenwirt­schafts- oder andere Systeme. Diese Informationen werden von spezialisierter Software in Echtzeit verarbeitet. So haben Unternehmen jederzeit einen Überblick über die aktuelle Verteilung der Behälter.

Bestandsführung

Die Daten aus den Behälterbewegungen verarbeitet die Soft­ware in Echtzeit, so dass sie stets aktuelle Behälterbestände anzeigen kann. Das unterstützt die Benutzer des Systems nicht nur bei Inventuren, sondern versetzt sie in die Lage, auf jede Anforderung, wie beispielsweise Bestellungen oder Abrufe, sofort reagieren zu können.

Gemeinsame Datenbasis

Eine spezialisierte Software für das Behältermanagement wird mit vorhandenen IT-Systemen verknüpft, die für das Behältermanagement relevant sind (z.B. ERP­ System, Produktionsplanungssystem). Daten aus diesen Sys­temen sowie dem Tracking und Tracing werden kontinuier­lich vom Behältermanagement-System verarbeitet und den Nutzern zur Verfügung gestellt.

Ein KI-basiertes System für das Behältermanagement bietet

  • einen Überblick über die Standorte der Ladungsträger,
  • reduzierte Steuerungskosten,
  • verringerte Logistikkosten,
  • erhöhte Versorgungssicherheit,
  • niedrige Betriebskosten und
  • schnelle Entscheidungsfindung.

Video: KI im Alltag


Kreislauf­wirtschaft

Werfen Sie Dinge weg oder benutzen Sie sie mehrmals? In der Wirtschaft funktioniert dieses Prinzip unter dem Namen Kreislaufwirtschaft - dank KI! Wie das konkret aussieht, erklärt Ihnen unsere AI-Catalystin Jennifer Stead in diesem Video!


Eine bedarfsgerechte Verteilung von Ladungsträgern kosteneffizient zu erreichen, ist das Ziel im Behältermanagement.
Wird dieser Balanceakt gemeistert, leistet das Behältermanagement einen nachhaltigen Beitrag zum Unternehmenserfolg.

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> die Disposition von 5,2 Millionen Behältern und Mehrwegtransportverpackungen.

Fokus: Nachhaltiger Behälterkreislauf mit KI

Ein wirtschaftlich und ökologisch nachhaltiger Behälterkreislauf ist das Ziel vieler Unternehmen. KI kann dazu beitragen, denn sie unterstützt die entscheidenden vier Eckpfeiler:

1. Bedarfsermittlung Wo müssen wann wie viele Behälter sein? Aus Vergangenheits­daten, ad-hoc-Buchungen, Lagerreichweitenanalysen, etc. erstellen Algorithmen zielgenaue Bedarfsprognosen.

2. Verfolgung Welche Behälter befinden sich im Transit? Wie viele sind beladen, wie viele leer? Aktuelle Statusmeldungen (RFID, Barcode, ERP, etc.) verarbeitet KI in Echtzeit.

3. Verteilen Wie viele Behälter von Lager A nach Lager B? Oder doch besser C? Basierend auf der zielgenauen Bedarfsprognose werden die Konten der Beteiligten optimiert ausgeglichen.

4. Transporte Ob intern in der KI oder über Schnittstelle zum Transport Management System (TMS), ohne viel manuellen Aufwand gelangen die Behälter rechtzeitig ans Ziel.

Intelligente Software für das Behältermanagement kombiniert die vier Eckpfeiler und optimiert nachhaltig den Einsatz von Ladungsträgern hin zu mehr Kosteneffizienz.

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