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KI-basierte Warenlogistik in der Rohstoffindustrie

Kurzbeschreibung Die Kapazität eines Ausgangslagers für industriell gefertigte Halbzeuge gelangte an ihre Grenzen und konnte nicht ad hoc erweitert werden.

Unter den Randbedingungen der begrenzten Lagerkapazität, erhöhtem Durchsatz, einer großen Anzahl von Produktvarianten sowie dynamischer Produktions- und Entnahmepläne muss die Bestückung so arrangiert werden, dass Zeiten für notwendige Umlagerungen minimiert werden, es weder in der Produktion noch bei der Auslieferung zu Unterbrechungen kommt und dabei die Kapazität optimal ausgenutzt wird.

Lösungsansatz Konzeption einer KI-gesteuerten Lagerverwaltung, die durch geeignete Lernstrategien in die Lage versetzt wird, den Kräne der Anlage jederzeit durch adäquate Steuerungsanweisungen optimales Handeln zu ermöglichen.

Technologie python, java, machine learning, KI

Eigene Rolle  

  • Vor-Ort-Situationsanalyse und Lösungskonzept
  • Programmierung und iterative Weiterentwicklung von Prototypen