Das Unternehmen

Die Eckerts Wacholder Brennerei GmbH ist eine saarländische Brennerei mit Sitz in Tholey, die Spirituosen für den nationalen und internationalen Markt herstellt. Eckerts Wacholder ist Kunde der 1.A. Connect GmbH und Ursprung des Projektes.

Die 1.A Connect GmbH ist ein kleines Softwarehaus, das umfassenden Softwarelösungen zum Management der Warenwirtschaft anbietet. Es bedient vornehmlich KMU und unterstützt diese bei der digitalen Transformation. Dabei setzt das Unternehmen auf maßgeschneiderte und eigenentwickelte Lösungen. 

Das Kompetenzzentrum unterstützt bei der Optimierung von industriellen Prozessen. Hierbei kommen Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz zum Einsatz.

Projektablauf

Zunächst wurde eine Prozessanalyse durchgeführt. Dabei wurden Must-Haves identifiziert. Im nächsten Schritt erfolgte die Erarbeitung mehrerer Lösungskonzepte, wobei eine Lösung favorisiert verfolgt wurde. Hierzu wurde ein Simulationsmodell erstellt. In den nächsten Schritten werden die Lösungsalgorithmen in der Simulation erprobt und ausgewertet.

Projektstatus

Planungsphase 100%
Durchführungsphase 100%
Abschlussphase 75%

Vorgehen

  • Herausforderung

    Welches Problem sollt gelöst werden?

    Nach dem Abfüllen und Abpacken von Getränkeflaschen werden die Paletten ins Zwischenlager gefahren und dort abgestellt. Das Zwischenlager ist nach dem LIFO-Prinzip (Last-In-First Out) strukturiert. Daher blockieren Paletten, die zuletzt in eine Reihe eingelagert werden, die vorherigen Paletten – ähnlich wie in einem Supermarktregal die zuletzt eingeräumten Produkte die als erste eingeräumten Produkte blockieren. Aus dem Zwischenlager werden die Paletten für den Versand in ein Kommisionierungslager transportiert. Das Kommissionierungslager ist nach dem FIFO-Prinzip (First-In-First-Out) organisiert. Das bedeutet, dass Paletten, die zuerst eingelagert wurden als erste herausgenommen werden – ähnlich wie in einer Warteschlange, wo Personen die sich zuerst anstellen als erste an der Reihe sind. Das führt zu dem Problem, dass im LIFO-Lager später eingelagerte Paletten den Zugriff auf die benötigten Paletten, die in das FIFO-Lager sollen, verhindern. In diesem Fall muss der Lagerist Paletten umstellen, um an die richtigen Paletten zu gelangen, was einen erhöhten Arbeitsaufwand bedeutet. Diesen erhöhten Aufwand gilt es durch eine KI-algorithmische Vorplanung, die im LIFO-Lager zum Einsatz kommt, zu verhindern.

  • Analyse

    Welche Informationen wurden betrachtet?

    Nach einer Begehung der Produktion und Aufnahme sowie Dokumentation der Prozesse wurden späteste Zeitpunkte für die Bestimmung des Lagerplatzes ermittelt. Zudem wurden weitere Priorisierungsregeln festgehalten:

    1. Gleiche Produkte sollten beieinander gelagert werden.
    2. Produkte mit dem ältesten Mindesthaltbarkeitsdatum sollten vorrangig für den Transport bereitgestellt werden.

    Analyse

  • Konzept

    Wie soll das Problem angegangen werden?

    Zunächst wurde ein Modell des Lagers erstellt, das die Auftragseingänge simuliert und die Zugänglichkeit einer Palette beschreibt. Dieses Modell besitzt eine Schnittstelle zum Lagerverwaltungssystem, sodass die aktuelle Lagersituation im Modell aktualisiert werden kann. Zudem errechnet ein KI-Algorithmus einen angemessenen Abstellplatz für einzulagernde Paletten, basierend auf den oben genannten Kriterien. Dieser ermittelte Platz wird dem Lageristen mitgeteilt, wobei dieser die Palette am vorgeschlagenen Ort abstellt.

  • Validierung

    Wie wurde das Konzept abgesichert?

    Die Validierung erfolgte beim Spirituosenhersteller in einem Zeitraum von zwei Wochen. Dabei lieferte die Software optimale Vorschläge. Einige Sonderfälle konnten ebenfalls nachprogrammiert werden, sodass die Vorschläge ohne Weiteres vom Lageristen umgesetzt werden konnten.

    Validierung

  • Ergebnis

    Welche Lösungen sollen erzielt werden?

    Der entwickelte KI-Algorithmus wurde mit dem bereits existierenden Lagerverwaltungssystem verbunden und erleichtert dem Lagerplaner die Beplanung des Lagers. Insbesondere ist bei einem hohen Produktionsvolumen die Masse nicht mehr intuitiv handhabbar, weshalb auf die computergestützte Lösung zurückgegriffen werden muss.

Erfolgsfaktoren

verbesserter Zugang zu Paletten

Reduzierung des Einplanungsaufwands

automatische Datenübermittlung

Broschüre: Optimierung der Lagernutzung

KI-basierter Vorschlag zur Einlagerung von Getränkepaletten

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Attique Bashir

Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Saarbrücken

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