IMAGINE - Instrumentarium zur Gestaltung einer KI-gestützten Intralogistik - Vortragsreihe "Inside it s OWL" Dr. Kirsten Weisner, Christian Kürpick
←
→
Transkription von Seiteninhalten
Wenn Ihr Browser die Seite nicht korrekt rendert, bitte, lesen Sie den Inhalt der Seite unten
IMAGINE – Instrumentarium zur Gestaltung einer KI-gestützten Intralogistik Vortragsreihe „Inside it´s OWL“ Dr. Kirsten Weisner, Christian Kürpick
Agenda 26. Mai 2021 Vorstellung der Projektidee und des Projektkonsortiums Einführung von Künstlicher Intelligenz in der Intralogistik am Beispiel der dynamischen Kapazitäts- und Ressourcenplanung bei Wilo Diskussion und Fragerunde 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 2
Projektidee Ausgangssituation in der Intralogistik Lagerhaltung Auftragsabwicklung ▪ Ungünstige Anordnungen ▪ Sehr aufwändige Steuerung im Lager führen zu hohen ➢ Kontextsensitive Informa- Logistikaufwänden tionen mit Verarbeitung von ➢ Intelligente Planung von Rückmeldungen Lagerinhalten Transport ▪ Geringe Auslastungen von Betriebsmitteln ➢ Dynamische Optimierung von Warenflüssen Typische Herausforderungen der Intralogistik KI-basierte Lösungsansätze 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 3
Projektidee Lösungsansatz Dynamische Gestaltung des haltung Lager- Intralogistik-Netzwerks Dynamische Kapazitäts- Transport KI-basierte und Ressourcenplanung Steuerung der Intralogistik abwicklung User Auftrags- Interface Effizienzsteigerung durch KI 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 4
Projektidee Teilziele und Konsortium Teilziele Nutzenpotentiale sys- Erkenntnisse tematisch erschließen KI-Anwendungen umsetzen transferieren Forschung Netzwerke Methoden und KI-Kompetenz Dynamische Gestaltung des Transferkompetenz Intralogistik-Netzwerks Dynam. Kapazitäts- KI-basierte und Ressourcen- Steuerung planung der Intralogistik User Interface 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 5
Agenda 26. Mai 2021 Vorstellung der Projektidee und des Projektkonsortiums Einführung von Künstlicher Intelligenz in der Intralogistik am Beispiel der dynamischen Kapazitäts- und Ressourcenplanung bei Wilo Diskussion und Fragerunde 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 6
Vorgehensweise zur Einführung von Künstlicher Intelligenz in die Intralogistik Analyse der Entwicklung des Gestaltung der KI- Ausgangssituation digitalen Zielbilds Anwendung ▪ Top-Down: Identifikation von ▪ Entwicklung eines digitalen ▪ Durchführung von Daten- potentiellen Anwendungen Zielbilds samt Digitaler Vision analysen zu statistischen sowie konkreten Use Cases Abhängigkeiten ▪ Bottom-Up: Analyse der ▪ Detaillierung des digitalen Zielbilds, ▪ Entwicklung eines KI-Modells technischen Voraussetzungen bspw. durch Kennzahlen (validiertes Proof-of-Concept) ▪ Überführung des KI-Modells in die bestehende Systemlandschaft 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 7
Das Intralogistik-Framework Rahmenbedingungen Produktionsprogramm Auftragsabwicklung Prozesse Intralogistikplanung und -steuerung Waren- und Informations- und Materialflüsse Datenflüsse Kennzahlen Ressourcen Transport- Mitarbeiter Lager IT-Systeme mittel 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 8
Das Intralogistik-Framework Rahmenbedingungen Produktionsprogramm Anwendungsfälle Auftragsabwicklung ▪ Wirkzusammenhänge Anwendungsmöglichkeiten in der Intralogistik Prozesse Technische Voraussetzungen Datenanalyse Intralogistikplanung und -steuerung ▪ KI-Verfahren zur Dynamische Kapazitäts- Analyse und Waren- undOptimierung Informations- und und Ressourcenplanung Materialflüsse Datenflüsse Daten-Infrastruktur ▪ Beschreibung der IT- Systemlandschaft User Datenquellen Kennzahlen Interface ▪ Beschreibung von Datenquellen ▪ Kennzahlensysteme Ressourcen Effizienzsteigerung durch KI Transport- Mitarbeiter Lager IT-Systeme mittel 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 9
Identifikation von KI-Potentialen in der Intralogistik Anwendungsmöglichkeiten Aufnahme der intralogistischen Materialflüsse (Daten-)Technische Voraussetzungen Sichtung von Datensätzen Aufnahme der Auftragsabwicklungsprozesse 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 10
Allgemeine KI-Potentiale entlang des Intralogistik-Prozesses • Bilder • Potential 13 • Potential 14 Genauigkeit des Forecasts beim Intralogistik auf Basis der Live- Mögliche Lieferverzögerungen vorhersagen und einplanen Transportrouten bedarfsgerecht anpassen Demand Planning verbessern Produktionsdaten verbessern Intralogistik-Referenzprozess Material Material Material Fertigungsauftrag Fertigungsauftrag Material Material Informationen Material verladen annehmen auslagern/ verarbeiten erzeugen feinplanen (ein-)lagern transportieren bereitstellen (Warenausgang) (Wareneingang) kommissionieren (Produktion) • Potential 11 • Potential 15 • Potential 12 • Potential 16 Es konnten mehrere allgemeingültige Potentiale je Prozessschritt identifiziert werden Dispositionsparameter dynamisch Lagerort und –typ unter Berücksichtigung Informationen bedarfsgerecht auswählen Reihenfolgeplanung unter Berück- Kommissionierrouten verkürzen anpassen des Produktionsaufträge auswählen und nach Detaillierungsgrad darstellen sichtigung der Intralogistik-Ressourcen 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 11
KI-Potentialkatalog für die Intralogistik Fertigungssteuerung 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 12
KI-Potentialkatalog für die Intralogistik 1 2 3 4 5 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 13
Vorgehensweise zur Einführung von Künstlicher Intelligenz in die Intralogistik Analyse der Entwicklung des Gestaltung der KI- Ausgangssituation digitalen Zielbilds Anwendung ▪ Top-Down: Identifikation von ▪ Entwicklung eines digitalen ▪ Durchführung von Daten- potentiellen Anwendungen Zielbilds samt Digitaler Vision analysen zu statistischen sowie konkreten Use Cases Abhängigkeiten ▪ Bottom-Up: Analyse der ▪ Detaillierung des digitalen Zielbilds, ▪ Entwicklung eines KI-Modells technischen Voraussetzungen bspw. durch Kennzahlen (validiertes Proof-of-Concept) ▪ Überführung des KI-Modells in die bestehende Systemlandschaft 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 14
WILO IM PROFIL UNSERE MARKTSEGMENTE Die Wilo Gruppe ist einer der weltweit führenden Premiumanbieter von Pumpen und Pumpensystemen für die Gebäudetechnik, die Wasserwirtschaft und die Industrie. In der vergangenen Dekade haben wir uns vom Hidden zum Visible und Connected Champion entwickelt. Heute sind rund 8000 Mitarbeiterinnen und BUILDING SERVICES BUILDING OEM Mitarbeiter weltweit für Wilo tätig. RESIDENTIAL SERVICES COMMERCIAL Mit innovativen Lösungen, smarten Produkten und individuellen Services bewegen wir Wasser: intelligent, effizient und klimafreundlich. Die digitale Transformation der Unternehmensgruppe treiben wir konsequent voran. Schon heute sind wir mit unseren Produkten und Lösungen, Prozessen und Geschäftsmodellen der digitale WATER INDUSTRY Pionier der Branche. MANAGEMENT
STANDORTE WELTWEIT Deutschland Dortmund, Hof, Oschersleben China Peking, Qinhuangdao Russland Noginsk (Region Moskau) Frankreich USA Laval, Aubigny Cedarburg Italien Bari Korea Busan Türkei Istanbul VAE Dubai Wilo hat 15 Hauptproduktionsstandorte Indien und ist mit mehr als 70 Produktions- und Pune, Vertriebsgesellschaften vor Ort. Kolhapur Land, in dem Wilo repräsentiert ist Hauptproduktionsstandorte
FACTORY Die Factory ist das neue Zuhause für die Produktion. Auf dem nördlichen Teil des Wiloparks ist eine hochmoderne Produktionsstätte entstanden. Die Fabrik ist flexibel konzipiert und wandlungsfähig, um zukünftige Produktportfolioänderungen sowie neue Produktionstechnologien zu er- möglichen. Mit der Factory geht die WILO SE einen weiteren Schritt der digitalen Transformation und ermöglicht eine effiziente Lagerhaltung und Logistik. Die Belegschaft betritt die Fabrik über die nördlichen und südlichen Kopfbauten. In diesem Bereich sind unter anderem die produktionsnahen Büros und Kommunikationsbereiche untergebracht. Der Shopfloor bietet den über 600 127.000 55.530 9,60 – 14,60 Mitarbeitern im gewerblichen Bereich eine neue berufliche Heimat. In den Kopfbauten finden über 230 produktionsnahe Verwaltungsmitarbeiter Platz. 17 Forschungsprojekt IMAGINE – Wilo SE │ Dr. Kirsten Weisner – Group Operational Excellence Juni 21
IMAGINE Allgemeine Vorgehensweise und Zielsetzung Ziel: 100% Materialverfügbarkeit an bzw. in der Linie durch eine optimierte Logistik in einem dynamisch, komplexen System → Harmonisierung der Kapazitätsplanung Datenaufnahme Datenverarbeitung/-analyse Anwendungspotenziale • EWM-Leistungsdaten • (un-)überwachte Lernverfahren • KI-basierte Intralogistiksteuerung (Pickperformance, Ressourcen- • künstliche Intelligenz (u.a. Personal, Flächen, Routen- aufwand/ etc.) züge) • MES • KI-basierte Produktionsplanung • Produktionsplan/Bedarfsverlauf unter Berücksichtigung der (u.a. Tagesscheibe) Intralogistik • Performance-KPI • Frühwarnsystem für Logistik- steuerung zur Vermeidung von • … Engpässen Anwendung CRISP-Modell als methodische Vorgehensweise für Data Analytics 18 Forschungsprojekt IMAGINE – Wilo SE │ Dr. Kirsten Weisner – Group Operational Excellence 21.06.2021
IMAGINE Use Case Auftragslast und -verteilung Use Case: Endmontage und SuMa NL Big Data ▪ Velocity ▪ Volume ▪ Variety • Mustererkennung • Komplexitätsreduktion • Ausreißeranalyse • Optimierung 19 Forschungsprojekt IMAGINE – Wilo SE │ Dr. Kirsten Weisner – Group Operational Excellence 21.06.2021
ANALYSE EWM-DATEN Zielsetzung und Vorgehensweise Losgröße 20 31 32 Pickteile 8 6 6 Gassenwechsel 3 3 2 … Kommissionierzeit (min) 24 20 17 A = ∑a ∗ Losgröße + b ∗ Pickteile + c ∗ Gassenwechsel + d ∗ … C B Clusteranalyse (Kommissionierzeit) 20 Forschungsprojekt IMAGINE – Wilo SE │ Dr. Kirsten Weisner – Group Operational Excellence 21.06.2021
Vorgehensweise zur Einführung von Künstlicher Intelligenz in die Intralogistik Analyse der Entwicklung des Gestaltung der KI- Ausgangssituation digitalen Zielbilds Anwendung ▪ Top-Down: Identifikation von ▪ Entwicklung eines digitalen ▪ Durchführung von Daten- potentiellen Anwendungen Zielbilds samt Digitaler Vision analysen zu statistischen sowie konkreten Use Cases Abhängigkeiten ▪ Bottom-Up: Analyse der ▪ Detaillierung des digitalen Zielbilds, ▪ Entwicklung eines KI-Modells technischen Voraussetzungen bspw. durch Kennzahlen (validiertes Proof-of-Concept) ▪ Überführung des KI-Modells in die bestehende Systemlandschaft 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 21
SOFTWAREAUSWAHL KNIME • Software zur interaktiven Analyse großer Datenmengen, Anwendung von Machine Learning, Data Mining, Image Mining etc. • Nutzung eines modularen Pipeline-Konzepts ohne Programmierkenntnisse Functions Data Analysis Visualiza- Read Transfor- tion and mation Pattern Output Excel-/ Word- Recognition / CSV-Data Grouping & & Prediction Charts & Filtering Models Tables 22 Forschungsprojekt IMAGINE – Wilo SE │ Dr. Kirsten Weisner – Group Operational Excellence 21.06.2021
Agenda 26. Mai 2021 Vorstellung der Projektidee und des Projektkonsortiums Einführung von Künstlicher Intelligenz in der Intralogistik am Beispiel der dynamischen Kapazitäts- und Ressourcenplanung bei Wilo Diskussion und Fragerunde 21.06.2021 it‘s OWL Clustermanagement GmbH 23
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! IMAGINE – Instrumentarium zur Gestaltung einer KI- gestützten Intralogistik
Sie können auch lesen
