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.
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.
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Autor: Robin Winkels-Herding
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