Welches Problem wurde gelöst?

Zur automatisierten Nachbestellung im Lager werden zurzeit Wiegeeinheiten genutzt. Ein Nachteil dieser Wiegeeinheiten ist, dass nur der Bestand eines Produkts „getrackt“ wird. Hinzu kommt, dass die Wiegeeinheiten durch ihre Höhe von 3cm die maximale Produkthöhe in einem Fachbereich reduzieren. Im schlimmsten Fall müssen beim Ersteinsatz von Wiegeeinheiten Regale und Behältnisse angepasst oder sogar weitere Lagerfläche geschaffen werden.

Wie sieht die Lösung aus und welchen Mehrwert liefert sie?

Durch den Einsatz einer Sensorfolie, die sich in bestehende Lagertechnik integrieren lässt und Daten über das Vorhandensein sowie das Gewicht von darauf befindlichen Objekten liefert, soll das Lagermanagement verbessert werden. Die dafür von der Flexora GmbH verwendete Technologie basiert auf Dünnschicht-Elektronik, die in einem speziellen Verfahren auf Kunststofffolien gedruckt wird.

Wie genau kommt KI zum Einsatz?

Ziel ist es, eine KI zu entwickeln, die unterschiedliche Objekte auf der Sensorfolie identifiziert sowie mehrere Behälter auf der Sensorfolie abgegrenzt und deren Füllgewicht bestimmt. Die KI kann in Zukunft folgende Aufgaben erledigen:

• Objekterkennung: Die KI kann lernen, verschiedene Objekte auf der Sensorfolie zu identifizieren. Dies kann durch die Analyse von Merkmalen wie Form, Größe, Muster oder Farbe der Objekte erfolgen.
• Behältererkennung: Die KI kann auch lernen, die Grenzen zwischen verschiedenen Behältern auf der Sensorfolie zu erkennen und abzugrenzen. Dies ist wichtig, um festzustellen, welche Objekte zu welchem Behälter gehören.
• Gewichtsberechnung: Basierend auf den erfassten Druck- oder Gewichtsdaten kann die KI das Gewicht der Objekte in den einzelnen Behältern berechnen. Hierbei ist es wichtig, die Tatsache zu berücksichtigen, dass sich mehrere Objekte in einem Behälter befinden können.
• Datenvisualisierung und -berichterstattung: Die von der KI verarbeiteten Informationen können in Echtzeit angezeigt werden. Dies ermöglicht es den Lagermitarbeitern, den aktuellen Bestand und das Füllgewicht der Behälter im Lager leicht zu überwachen.
• Automatisierte Nachbestellung: Basierend auf den Informationen über den Lagerbestand und das Füllgewicht der Behälter kann die KI automatisierte Entscheidungen treffen, wann und welche Produkte nachbestellt werden müssen. Dies optimiert den Lagerbestand und verhindert Engpässe oder Überbestände.

Wie hat das KI Lab Heidelberg unterstützt?

Das KI Lab Heidelberg hat BITO bei der Suche nach passenden Startups unterstützt. Aus einer Vielzahl an vorgeschlagenen Startups hat sich BITO für eine Kooperation mit Flexora entschieden. Am 03.11.2023 fand ein gemeinsamer Übergabe-Workshop statt, bei dem die Kooperation revidiert und weitere Schritte zur Implementierung in das Unternehmen BITO Lagertechnik besprochen wurde.