Wie KI-Bildverarbeitung die Intralogistik verändert

KI-basierte Bildverarbeitung revolutioniert die Intralogistik: Sie erkennt Fehler, klassifiziert Produkte, korrigiert Adressen und steigert Effizienz, Sicherheit und Zuverlässigkeit in der Lieferkette. Ein Kommentar von Peter Behringer, Head of Marketing EMEA bei der Basler AG.

Bildgesteuerte Roboter bestücken eigenständig Paletten, Waren sind durch unterschiedliche Codes gekennzeichnet und werden automatisch sortiert – Bildverarbeitung ist heute ein wichtiger Bestandteil moderner Logistiklösungen. Der Einsatz von KI bietet weiteres Potenzial für Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen: Künstliche Intelligenz bietet z. B. auch die Möglichkeit, fehlerhafte Barcodes zu lesen oder Defekte an Verpackungen und Waren nicht nur zu erkennen, sondern auch zu klassifizieren. Heute werden für die präzise Identifikation und Kategorisierung von Produkten oft 3D-Technologien eingesetzt. KI-basierte Bildverarbeitung kann diesen Prozess durch den Einsatz fortschrittlicher Segmentierungsmethoden teilweise ersetzen, indem sie es ermöglicht, Produkte auf zweidimensionalen Bildern exakt zu erkennen und zu klassifizieren. Dies reduziert nicht nur die Kosten, sondern verbessert auch die Geschwindigkeit und Effizienz der Sortier- und Identifikationsprozesse. Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die KI-basierte Adressvalidierung. Lieferadressen sind oft fehlerhaft oder unvollständig, was zu Verzögerungen und erhöhten Kosten führen kann. KI-Systeme können Adressen automatisch korrigieren, indem sie Plausibilitätsprüfungen durchführen und verschiedene Datenquellen zur Validierung heranziehen. Durch diesen intelligenten Mechanismus kann die Zuverlässigkeit der Zustellungen erhöht werden. Die Integration von KI zur Objekterkennung und Hindernisvermeidung spielt eine Schlüsselrolle bei der Einführung autonomer Fahrzeuge in der Intralogistik. Durch den Einsatz von Bildverarbeitungssystemen, die kontinuierlich die Umgebung analysieren, können Hindernisse zuverlässig erkannt und klassifiziert werden. Dadurch wird die Sicherheit sowohl für Menschen als auch für Güter erhöht, während gleichzeitig die Effizienz des autonomen Transports gesteigert wird. Schäden an verpackten Waren, wie Dellen oder Kartonrisse, stellen ein Problem dar, das zu hohen Kosten und Unzufriedenheit bei Kunden führen kann. Wie häufig geht es darum, aufgrund der Art und Größe des Defekts die richtigen Schlüsse zu ziehen: Liegt der Verpackungsschaden im Toleranzrahmen oder hat er gravierende Auswirkungen auf die Qualität der innen befindlichen Waren? KI-basierte Systeme zur Schadenserkennung bieten hier eine innovative Lösung. Durch die Analyse von Bildern können Beschädigungen automatisch identifiziert, dokumentiert und eingeordnet werden. Dies ermöglicht, wenn nötig, eine sofortige Reaktion. Zusammengefasst zeigt sich, dass die KI-basierte Bildverarbeitung die Intralogistik an vielen Stellen effizienter machen und einen weiteren Schritt in Richtung einer intelligenten und zukunftsorientierten Logistikindustrie darstellen kann.