Wie KI und Automatisierung die Schüttgut-Logistik neu definieren

Eine der einfachsten und effektivsten Anwendungen von KI in der Schüttgut-Industrie ist die automatische Fahrzeugidentifikation. Durch den Einsatz der automatischen Nummernschilderkennung (ANPR) am Werkseingang können Werke in der Schüttgut-Industrie und andere Produktionsanlagen den Check-in-Prozess für Fahrzeuge, wie z. B. Silofahrzeuge erheblich beschleunigen. Wenn Anlieferungen im Voraus über Yard Management Systeme (z. B. die VAS-Lösungen von Axians IAS) geplant werden, kann der Check-in vollständig automatisiert und beschleunigt werden.

Die erfolgreiche Umsetzung hängt von der nahtlosen Integration in eine Yard Management Lösung sowie von der Auswahl eines geeigneten Kamerasystems mit höchster KI-gestützter Erkennungsrate ab. Über die Fahrzeugerkennung hinaus bieten Webcams und Kameras weitere wertvolle Einsatzmöglichkeiten. So kann KI Ladebereiche überwachen, beispielsweise um Verschmutzungen am LKW zu erkennen und eine Beladung zu verweigern. Ebenso ist es möglich, den Zustand von Zugwaggons vor und während der Beladung zu prüfen. Bei palettierten oder verpackten Waren kann die KI automatisch überprüfen, ob die Ladungssicherung des LKW korrekt durchgeführt wurde und dies durch Bildanalyse dokumentieren.

Auch in Anlagen mit offenen Schüttgut-Lagerstellen (wie z. B. Haufenlager für Sand & Kies oder Calciumcarbonat) können KI-basierte Kamera- und Bildverarbeitungslösungen eingesetzt werden, um Materialvolumina und damit auch die Materialmenge zu messen und zu überwachen. Während professionelle Setups mit fest installierten Kameras die High-End-Lösung darstellen, funktioniert die Volumenmessung von Materialien auch mit Smartphone-Kameras erstaunlich gut. Die Ergebnisse können in Echtzeit an angebundene Yard Management Systeme übermittelt werden, wodurch eine präzise Materialplanung sichergestellt wird.

Ein effizientes Transportmanagement minimiert Leerfahrten, verkürzt Transportzeiten, reduziert CO2-Emissionen und gewährleistet eine pünktliche Auslieferung. KI-gestützte Transportoptimierungssysteme analysieren dazu eine Vielzahl an Datenquellen – von historischen Fahrtdaten über die aktuelle Verkehrslage bis hin zu Wetterbedingungen, aktuell geplanten Lieferungen und Produktionskapazitäten. Diese Systeme ermöglichen eine dynamische Routenplanung, die sich in Echtzeit an veränderte Bedingungen anpasst. Falls sich beispielsweise ein Stau bildet oder eine Produktionsverzögerung auftritt, können Transportwege umgeplant und alternative Verladezeiten vorgeschlagen werden. Dadurch bleibt die gesamte Logistikkette flexibel und robust gegenüber unerwarteten Störungen.

Eine solche automatisierte Tourenplanung kann mithilfe von KI-basierten Algorithmen den effizientesten Transportweg unter Berücksichtigung von Mindestkosten, Emissionsreduzierung und pünktlicher Lieferung ermitteln. So lassen sich Kraftstoffverbrauch und CO2-Ausstoß erheblich reduzieren, während gleichzeitig die Kundenzufriedenheit durch termingerechte Lieferungen steigt.

Ein Beispiel für eine solche KI-Lösung ist INFORM SYNCROTESS. Die Lösung nutzt KI-Algorithmen, um verschiedene Optimierungsparameter wie Lieferpünktlichkeit, Anzahl benötigter Fahrzeuge oder zurückgelegte Entfernungen zu bestimmen und verschiedene Szenarien zur Auswahl anzubieten. Zudem können Lieferzeiten genau berechnet und Routen in Echtzeit im Kontext der gesamten anstehenden Lieferungen und Fahrten optimiert werden. Das gewährleistet einen zuverlässigeren und kosteneffizienteren Transport.

Damit dies effektiv funktioniert, ist eine präzise Datenbasis erforderlich. Zentralisierte, cloudbasierte Lösungen wie VAS Cloud Logistics von Axians IAS integrieren Auftragserfassung, Vorplanung, Materialfluss und Lieferfeedback. Diese nahtlose Integration ermöglicht es dem KI-System, Echtzeitanpassungen vorzunehmen und den Transport zu optimieren, wodurch die Kosten um bis zu 30% gesenkt und die Kundenzufriedenheit verbessert werden.

Die Durchlaufzeiten von LKWs im Werk, insbesondere die Zeit für das Be- und Entladen, können mithilfe von KI-Algorithmen erheblich optimiert werden. KI-basierte Lösungen nutzen verschiedene Datenquellen, darunter vergangene Ankunftszeiten, aktuelle Verkehrsinformationen und die Auslastung der Ladestationen.

Auf Basis dieser Daten kann KI die voraussichtliche Ankunftszeit eines LKWs berechnen und ihnen gezielt Be- und Entladezeiten zuweisen, um eine optimale Ressourcennutzung zu gewährleisten. Dabei passt sich das System dynamisch an aktuelle Bedingungen im Werk an, wodurch eine schnellere und effizientere Abwicklung des LKWs ermöglicht wird. Dies reduziert Verzögerungen und verbessert den Durchsatz.

Lösungen wie beispielsweise VAS Yard Management von Axians IAS liefern relevante KPIs zur Identifikation von Engpässen. Dazu gehören unter anderem Materialflussanalysen, die Überwachung der Ladeplatzbelegung in Echtzeit sowie das Management des Werksverkehrs. Basierend auf diesen Daten lassen sich optimale Strategien zur Effizienzsteigerung ermitteln.
Durch KI-gestützte KPI-Anpassungen konnten Unternehmen bereit eine Reduzierung der Tür-zu-Tür-Lieferzeiten um bis zu 20% erreichen, was zu einer deutlichen Steigerung der Gesamtprozesseffizienz führt.

Aufbauend auf einer intelligenten Lieferplanung kann KI auch das Time Slot Management für bereits im Werk befindliche oder gerade ankommende Fahrzeuge optimieren. Mithilfe von KI-Algorithmen und basierend auf Faktoren wie Verkehrssituation, Verfügbarkeit der Ladestationen und aktuellen Füllständen lassen sich die besten Ladeplätze und Zeitfenster automatisch ermitteln. Um Staus auf dem Werksgelände zu vermeiden, können LKWs mit späteren Ladezeiten gezielt zu geeigneten Warteplätzen geleitet werden.

All diese Maßnahmen tragen dazu bei, Standzeiten von Fahrzeugen zu reduzieren und die Ressourcennutzung zu verbessern. Durch ein effizientes Time Slot Management lassen sich zudem Vertragsstrafen für Spediteure aufgrund vermeidbarer Wartezeiten minimieren. Engpässe im Prozess können frühzeitig erkannt und manuelle Anpassungen vorgenommen werden, um Verzögerungen zu vermeiden. Auch hier ermöglicht eine KI-gestützte Analyse historischer Daten eine detaillierte Auswertung der Ursachen solcher Verzögerungen. Optimierungsvorschläge können automatisch generiert und gezielt von Experten umgesetzt werden.

Selbstverständlich entfalten diese Lösungen erst ihre volle Wirkung, wenn sie nahtlos in eine Yard Management Lösung integriert sind – beispielsweise in das Truck Queuing System (TQS) der VAS Yard Management Lösung von Axians IAS. Die Integration dieser Funktionen sorgt für eine durchgängige Prozessoptimierung und ein effizientes Fahrzeugmanagement.

Eine präzise Bedarfsplanung ist entscheidend, um Engpässe zu vermeiden und gleichzeitig unnötige Lagerkosten zu reduzieren. Herkömmliche Prognosemethoden basieren oft auf Erfahrungswerten oder statischen Berechnungen, die ungenau sein können.

Durch den Einsatz von KI-gestützten Bedarfsprognosen lässt sich der Materialbedarf genauer vorhersagen, indem eine Vielzahl von Einflussfaktoren analysiert wird – von saisonalen Schwankungen über historische Bestelldaten bis hin zu aktuellen Marktentwicklungen. Dies ermöglicht eine Just-in-Time-Materialbeschaffung, die Überbestände vermeidet und gleichzeitig die Versorgungssicherheit gewährleistet.

Darüber kann KI automatisierte Bestellvorgänge steuern und Lagerkapazitäten effizienter nutzen. So lassen sich Produktions- und Lieferprozesse optimal aufeinander abstimmen, was die gesamte Lieferkette agiler, wirtschaftlicher und widerstandsfähiger macht.

Aktuelle Studien zeigen jedoch, dass viele Unternehmen das Potenzial von KI in diesem Bereich noch nicht ausschöpfen. Laut einer Bitkom-Studie aus dem Jahr 2024 haben bisher nur wenige Unternehmen KI-gestützte Lösungen für die Bedarfs- und Materialsteuerung implementiert. Dies unterstreicht das enorme ungenutzte Optimierungspotenzial.

Angesichts wachsender Herausforderungen und steigender Anforderungen setzt die Schüttgut-Industrie zunehmend auf technologische Innovationen, die neue Standards für Prozessoptimierung und Ressourcenmanagement setzen. Ein anschauliches Beispiel bietet die Prozesssteuerung von Deponien für mineralische Abfälle. Viele europäische Länder stehen vor dem Problem, dass Recycling nicht immer eine umsetzbare Option darstellt und der verfügbare Deponieraum rapide schwindet.

Hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel, um die Planung von Deponieprojekten effizienter und zielgerichteter zu gestalten. Mithilfe datenbasierter Analysen ermitteln KI-Systeme die optimal geeigneten Deponien für spezifische Materialien, deren Mengen und Standorte. Faktoren wie Materialeigenschaften, Transportkosten und vertragliche Rahmenbedingungen fließen in die Berechnungen ein, wodurch maßgeschneiderte Entsorgungslösungen entstehen.

Die Vorteile sind beachtlich: Flexiblere Entscheidungen, reduzierter Transportaufwand und ein beschleunigter Entsorgungsprozess. Noch effizienter wird der Prozess, wenn diese Technologien mit einem Yard Management System für die Deponie und Transportoptimierungslösungen verknüpft werden. Das Resultat ist ein hochmodernes, ressourcenschonendes Abfallmanagement.