Simulation und KI – Chance oder Risiko?

KI und Simulation verändern die Intralogistik grundlegend. Selbstlernende Systeme optimieren Planung, Routen und Wartung – bieten enorme Chancen, bergen aber auch Risiken für Transparenz und Akzeptanz. Ein Kommentar von Univ.-Prof. Dr.-Ing. Robert Schulz, Institutsleiter am Institut für Fördertechnik und Logistik der Universität Stuttgart.

KI ist ein allgegenwärtiger Begriff. Was früher einfache Entscheidungsregeln waren, wird heute oft schon als KI bezeichnet. Doch KI ist viel mehr als einfache Regeln. KI sind auch selbstlernende Systeme, welche sich anhand von Trainingsumgebungen selbst Regeln beibringen und diese mit Neuronen in neuronalen Netzen, welche dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind, speichern. Der Einsatz dieser selbstlernenden Systeme, welche über einfache Entscheidungslogiken hinaus gehen, verspricht viele Vorteile, aber auch Risiken für die Intralogistik. Mit Machine Learning können z. B. präzise Nachfrageprognosen erstellt werden, wodurch eine vorausschauende ­Bestandsplanung möglich ist.

Die Reihenfolgeplanung ­bei der Auftragsabwicklung oder die Routenoptimierung bei FTS sind hochkomplexe Aufgaben. Diese profitieren von selbstlernenden Algorithmen. Systeme können selbstlernend auf Störungen oder Nachfrageschwankungen reagieren. Es ergeben sich neue Vorhersagemöglichkeiten für Predictive Maintenance zur Reduzierung von ungeplanten Stillständen durch das frühzeitige Erkennen von Verschleißmustern. Intelligente Algorithmen finden bei komplexen Systemen schnell eine gute effektive ­Lösung. Diese trägt zu einer robusteren und flexibleren Intralogistik bei. Laufende Forschungsprojekte an unserem Institut zeigen am Beispiel von Shuttlelagern, dass Ein- und Auslagerstrategien und Reihenfolgeoptimierungen durch KI-Ansätze wie Deep Reinforcement Learning die Leistung solcher Lager steigern können. Neben Chancen durch KI gibt es auch Risken, die nicht unterschätzt werden sollten. Ein wichtiger Punkt ist die Akzeptanz der Mitarbeitenden, welche häufig befürchten, durch KI ersetzt zu werden. Hier kann durch frühzeitige Kommunikation die Akzeptanz erhöht werden. Die KI-Algorithmen und deren Entscheidungen funktionieren häufig wie eine Black-Box. Sie sind für Anwender daher nur schwer bis gar nicht nachzuvollziehen. Jedoch ist besonders in sicherheitskritischen Bereichen oder bei einer Interaktion mit oder in der Nähe von Menschen Transparenz und Nachvollziehbarkeit essenziell. Fehlentscheidungen oder unerklärbares Systemverhalten können gravierende Folgen haben. Eine selbstlernende KI kann nur so gut sein wie die Trainingsdaten. Daher ist eine gute Datenbasis mit perfekten und auch mit schlechten Prozessen unerlässlich. Die Entwicklung der KI war in den letzten Jahren rasant und steht dennoch erst am Anfang. Wir werden noch viele interessante und nützliche Anwendungen im Bereich der Intralogistik erleben. Die Chancen durch den Einsatz und die Entwicklung von KI überwiegen dabei die Risiken, welche natürlich nicht außer Acht gelassen werden dürfen.