Big Data

Machine Learning im Lager

Auch in der Logistik spielt Big Data eine zunehmend größere Rolle. Um vorhandene Informationen besser zu nutzen, setzt Sievers auf Machine Learning. Zum Einsatz kommt dabei unter anderem die Microsoft-Azure-Anwendung Machine Learning Studio.

Mit Machine Learning lassen sich logistische Prozesse optimieren. Ein Beispiel ist die Verbesserung von Einlagerstrategien durch die Analyse von Kundenaufträgen. © Shutterstock

Das IT-Architekturhaus verknüpft die Cloud-Lösung mit dem LVS oder ERP-System eines Unternehmens. Das Machine-Learning-System wird anschließend auf der Basis von vorliegenden Daten trainiert. Ein erlerntes Muster kann dann mit den in Echtzeit generierten Daten des LVS genutzt werden, um zukunftsorientiert die bestmöglichen Entscheidungen zu treffen. Dies sei ein wesentlicher Unterschied zu herkömmlichen Business-Intelligence-Ansätzen, bei denen eine Situation nur rückwirkend analysiert werde, so das Unternehmen. Aufbauend auf den Erkenntnissen des Machine Learning lassen sich logistische Prozesse im laufenden Betrieb optimieren.

Ein Beispiel ist die Verbesserung von Einlagerstrategien durch die Analyse von Kundenaufträgen. Werden bestimmte Artikel auffallend oft in Kombination bestellt, sollten diese in geringer Entfernung voneinander eingelagert werden. Auch für das Multi-Order-Picking liefert Machine Learning wertvolle Erkenntnisse. Das verkürzt die Lieferzeiten und verbessert damit einhergehend die Wettbewerbsfähigkeit. as

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