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Erfolgsgeschichten

KI / Digitale Transformation

Elsin­g­horst führt intel­li­genten Waren­ein­gang ein

Das Trans­fer­pro­jekt demons­triert Prozess­op­ti­mie­rung durch maschi­nelles Lernen

40.000 Artikel von 600 verschie­denen Anbietern, dazu ein Online-Handel, eine Notfall-Hotline und eine haus­ei­gene Werkstatt. Die G. Elsin­g­horst Stahl und Technik GmbH bietet ihren Kunden ein umfang­rei­ches Portfolio sowie die unein­ge­schränkte Verfüg­bar­keit der Artikel. Den Waren­ein­gang stellt diese Produkt- und Vari­an­ten­viel­falt vor Heraus­for­de­rungen – die Prozesse sind aufwändig und zeit­in­tensiv. Das soll sich im Rahmen eines Trans­fer­pro­jekts mit Digital in NRW jetzt ändern: Durch künst­liche Intel­li­genz und maschi­nelles Lernen will der Tech­ni­sche Händler aus Bocholt seinen Waren­ein­gang effi­zi­enter gestalten.

Der Tech­ni­sche Handel ist von einem starken Wett­be­werb geprägt. Hohe Markt­trans­pa­renz, niedrige Markt­ein­tritts­bar­rieren und ein deutlich spürbarer Wett­be­werbs­druck stellen viele Händler vor große Heraus­for­de­rungen. „Umso wichtiger ist es, sein Unter­nehmen wett­be­werbs­fähig zu halten und die Gesamt­ef­fi­zienz zu steigern“, betont Geschäfts­be­reichs­leiter Berthold Horstick. „Um das zu gewähr­leisten, opti­mieren und digi­ta­li­sieren wir unsere Prozesse konti­nu­ier­lich.“

Projekt­partner

G. Elsin­g­horst Stahl und Technik GmbH
Fraun­hofer IML

Größe

20 Mitarbeiter

Ort

Salzkotten

genutzte Services

Unternehmensbesuch, Potenzialanalyse und Gestaltungsworkshop

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Intel­li­gente Iden­ti­fi­ka­ti­ons­tech­no­logie

Auto­ma­ti­sie­rung von Lager und Kommis­sio­nie­rung

Intel­li­gente Iden­ti­fi­ka­ti­ons­tech­no­logie

Ein wichtiger Schritt auf diesem Weg ist die Auto­ma­ti­sie­rung von Lager und Kommis­sio­nie­rung: Der Betrieb plant, das Lager umzubauen, mit einer Förder­technik auszu­statten und ein soft­ware­b­a­siertes Lager­ver­wal­tungs­system einzu­führen. Im Rahmen des Trans­fer­pro­jekts soll der Waren­ein­gang digi­ta­li­siert werden und diesen neuen Prozess ergänzen. „Ziel ist es, einen intel­li­genten Waren­ein­gang zu entwi­ckeln, der die Ware­n­an­nahme mit Hilfe einer Vorsor­tie­rung entlastet“, erläutert Michael Wolny, Mitar­beiter am Fraun­hofer IML und Projekt­leiter. „Hierzu möchten wir eine Iden­ti­fi­ka­ti­ons­tech­no­logie einführen, die mit künst­li­cher Intel­li­genz und maschi­nellem Lernen arbeitet.“
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Das Projektteam um Phil Hermanski (rechts). © Foto: Fraunhofer IML

Poten­zi­al­ana­lyse für maschi­nelles Lernen

Auto­ma­ti­sche Erkennung von Infor­ma­tionen auf Liefer­scheinen

Dazu wurden in enger Zusam­men­ar­beit mit Elsin­g­horst eine Poten­zi­al­ana­lyse erstellt, alle aktuellen Waren­ein­gangs­pro­zesse sowie die IT-Rahmen­be­dinungen analy­siert und die notwen­digen Anfor­de­rungen definiert. Nach der Ausar­bei­tung eines Soll-Konzepts wird dann ein Tech­no­logie-Scouting durch­ge­führt, um anschlie­ßend die in Frage kommenden Iden­ti­fi­ka­ti­ons­tech­no­lo­gien zu testen, eine Lösung auszu­wählen und für den indi­vi­du­ellen Bedarf auszu­ge­stalten.

In der sechs­mo­na­tigen Projekt­lauf­zeit steht die Entwick­lung und Einfüh­rung eines Demons­tra­tors im Mittel­punkt, dessen Programm mit maschi­nellem Lernen defi­nierte Infor­ma­tionen auf Liefer­scheinen, wie z. B. die Bestell­nummer erkennt, um die Waren anschlie­ßend direkt den Bestel­lungen und ihrem Lager­platz zuzu­ordnen.

Lernen & Optimieren

Auch Maschinen lernen aus Fehlern

Dabei lernt das Programm auch aus falschen Zuord­nungen. Vermerkt ein Mitar­beiter den jewei­ligen Fehler direkt im System, verbes­sert sich das Programm und optimiert die Klas­si­fi­zie­rung der Bilddaten. „Auf diese Weise können auch Maschinen aus Fehlern lernen“, sagt Michael Wolny. Je mehr Daten und Erfah­rungs­werte zusam­men­kommen, desto genauer arbeitet der Algo­rithmus – und optimiert die Prozesse dauerhaft. „Der Zeit­auf­wand wird reduziert, die Fehler­quote minimiert, die Produk­ti­vität gestei­gert und die Prozess- und Mehr­kosten werden verrin­gert“, zählt Geschäfts­be­reichs­leiter Horstick nur einige der Vorteile auf, die sich das Unter­nehmen von dem Trans­fer­pro­jekt verspricht. „Zudem setzen wir mit Künst­li­cher Intel­li­genz auf eine Tech­no­logie, die im Mittel­stand noch so gut wie gar nicht verbreitet ist.“

KI auch für KMU

KI birgt hohes Potenzial für KMU

Dabei können KI und maschi­nelles Lernen nicht nur große Konzerne, sondern auch kleine und mittel­stän­di­sche Unter­nehmen bei ihren Digi­ta­li­sie­rungs­vor­haben unter­stützen und voran­bringen. „KI kann den Arbeits­alltag in KMU deutlich erleich­tern – wenn die Lösung indi­vi­duell auf die Ausgangs­vor­aus­set­zungen, den Bedarf und die Ziele des jewei­ligen Betriebs ausge­richtet ist“, so Wolny. Gleich­zeitig lässt sich das mit Elsin­g­horst erar­bei­tete Konzept nach Projekt­ab­schluss an verschie­dene Unter­neh­mens­be­reiche anpassen und auf andere tech­ni­sche Händler über­tragen. Nach einer erfolg­rei­chen Imple­men­tie­rung ist daher auch eine Über­füh­rung der Ergeb­nisse in ein Best-Practise-Beispiel sowie einen Showcase für Demons­tra­ti­ons­zwecke geplant. Michael Wolny: „Wir möchten zeigen, dass Künst­liche Intel­li­genz kein abge­ho­benes Thema ist, sondern hohes Potenzial für den Einsatz im Mittel­stand in sich birgt.“
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Karina Kampert - Mitarbeiterin Mittelstand Digital Ruhr OWL - Koordination Geschäftsstelle

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