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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ HILFT ŠKODA AUTO BEI DER OPTIMALEN RAUMNUTZUNG VON CONTAINERN

ŠKODA AUTO verbessert ständig seine Produkte und seinen Kundendienst. Auch bei der Steigerung der Effizienz und der Optimierung von Prozessen, auch innerhalb und außerhalb der Produktionshallen, bleibt das Unternehmen nicht zurück. Jede Woche versendet der Automobilhersteller rund zweitausend Paletten mit Bauteilen und Materialien. Die in der OPTIKON-Anwendung enthaltenen Optimierungsalgorithmen, die in Zusammenarbeit mit Blindspot.AI entwickelt wurden, helfen bei der Ausnutzung des Platzes in den Schiffscontainern sowie bei der effizienten Handhabung und Anordnung der Paletten im Container.

Vom Logistikzentrum in Mladá Boleslav werden Container mit Paletten voller Komponenten für die Montage von Autos im Ausland verschifft. Der Automobilhersteller handhabte und verwaltete die Beladung der Container anhand von Bedienungsanleitungen und der Erfahrung der Mitarbeiter. Die Mitarbeiter versuchten stets, die idealen Kombinationen aus den verschiedenen Größen der beladenen Paletten zusammenzustellen, aber das war oft nicht einfach und nicht möglich:

  • CONTAINER SOLLTEN NICHT PRIMÄR MIT RÄUMLICH BESSER GEEIGNETEN PALETTEN BELADEN WERDEN
  • EFFIZIENTERE BELADUNG AUCH MIT WENIGER RAUMGERECHTEN PALETTEN
  • DIE RICHTIGE GEWICHTSVERTEILUNG IN CONTAINERN, DIE MIT WENIGER GEEIGNETEN PALETTEN BELADEN SIND

Es wurde jedoch immer komplizierter, neue Kombinationen für die Palettenbeladung zu finden, und gleichzeitig wurde es für die Hersteller schwieriger, sich den festgelegten Beladungskriterien zu nähern. 

 

Bei der Optimierung der Beladung müssen viele einschränkende und andere Bedingungen berücksichtigt werden. Dazu gehört die Zeit, die für die Berechnung einer geeigneten Palettenkombination benötigt wird. In diesem Fall begrenzen die Logistikprozesse die Zeit auf 30 Sekunden. Der bisherige Ablauf der Planung der Containerbeladung nahm jedoch mehr Zeit in Anspruch und bot eine geringere Effizienz. Anfang 2019 hat sich ŠKODA AUTO deshalb mit Blindspot zusammengetan. Gemeinsam begannen wir mit der Arbeit an einem Proof of Concept (Überprüfung der Machbarkeit) und der anschließenden Erprobung einer Technologie, die den Prozess verbessern sollte. Es wurde das OPTIKON-System entwickelt, mit dem die Mitarbeiter die bestmögliche Stapelung von Paletten in einem Container mit Hilfe eines Tablets leicht herausfinden können.

OPTIKON berechnet die optimale Anzahl der verschiedenen Arten von gebrauchten Paletten, der Automobilhersteller verwendet etwa zweitausend davon und schlägt die beste Art und Weise ihrer Platzierung in einem Container vor. Das System berücksichtigt die Abmessungen und das Gewicht der Paletten, das Material auf den Paletten und stellt sicher, dass das Gesamtgewicht im Container richtig verteilt ist. Die Anwendung ist auch in der Lage zu prüfen, ob die Paletten, die in einer bestimmten Woche verladen und versandt werden sollen, tatsächlich in den richtigen Container geladen werden.

 Die Lösung wird im Microsoft Azure-Cloud-Ökosystem eingesetzt und baut auf der Optimierungsplattform Optim-AI auf, an der wir ebenfalls zusammengearbeitet haben. Die erste Phase (PoC und Tests) des Projekts dauerte nur drei Monate. Das gesamte OPTIKON-System wurde einige Monate später im selben Jahr in einer Produktionsumgebung eingesetzt.

optikon

Durch den Einsatz von Optimierungsalgorithmen, die in der OPTIKON-Anwendung enthalten sind, und durch die Digitalisierung des Ladeplanungsprozesses haben wir gemeinsam mit diesem großen tschechischen Automobilhersteller Folgendes erreicht:

  • EINSPARUNGEN VON 840000 EUR IM ERSTEN JAHR
  • EINSPARUNGEN BEIM VERSAND VON 300 CONTAINERN IM ERSTEN JAHR
  • EINSPARUNG VON 162 TONNEN CO2-EMISSIONEN IM ERSTEN JAHR
  • ERLEICHTERUNG DES PROZESSES DER AUSBILDUNG NEUER MITARBEITER
  • MÖGLICHKEITEN ZUR ERKENNUNG VON SYSTEMVERPACKUNGSFEHLERN

ŠKODA AUTO möchte das OPTIKON-System auch anderen Marken innerhalb der Gruppe anbieten, um die Hilfe und die Vorteile der künstlichen Intelligenz ebenfalls zu nutzen.

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