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Haben Sie sich schon einmal gefragt, wie groß der ökologische Fußabdruck von Logistikzentren ist und wie künstliche Intelligenz (KI) zu effizienteren und umweltfreundlicheren Prozessen beitragen kann?
Heutige Lagerhäuser bieten enorme Möglichkeiten für den Einsatz moderner Technologien. Diese können dazu beitragen, die Umweltauswirkungen der Betriebsabläufe zu reduzieren und gleichzeitig die Prozesseffizienz zu optimieren.
Heutige Lagerhäuser bieten enorme Möglichkeiten für den Einsatz moderner Technologien. Diese können dazu beitragen, die Umweltauswirkungen der Betriebsabläufe zu reduzieren und gleichzeitig die Prozesseffizienz zu optimieren.
Die kombinierten CO₂-Emissionen des Lager- und Transportsektors in den USA belaufen sich auf über 600 Millionen Tonnen (MMT) und machen damit mehr als 11 % der nationalen CO₂-Emissionen (5.244 MMT) aus. Darüber hinaus sind Lagerhäuser in den letzten zwanzig Jahren aufgrund des Booms im E-Commerce immer größer geworden. Das erfordert zusätzlichen Energieverbrauch für Beleuchtung und Temperaturregelung der Anlagen. Doch wie gehen Unternehmen mit dem ebenfalls zunehmenden ökologischen Fußabdruck ihrer Lagerhäuser um? Eine Antwort darauf ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI). Durch KI können Unternehmen die Ressourcennutzung optimieren, Abfall reduzieren und zu Nachhaltigkeitszielen beitragen.
In diesem Artikel wird untersucht, wie KI dazu beitragen kann, Lagerbetriebe umweltfreundlicher zu gestalten. Dabei werden Markttrends und Beispiele aus der Praxis analysiert.
KI-gestützte Routenoptimierung: Reduzierung des Energieverbrauchs.
Traditionelle Lagerabläufe sind häufig mit ineffizienten Kommissionier- und Nachschubwegen verbunden. Das führt zu unnötigem Energieverbrauch. KI-Algorithmen können Lagerlayouts analysieren, um die effizientesten Wege für die Ausführung von Aufgaben zu ermitteln. Dadurch lassen sich die Wege für Mitarbeiter oder Roboter erheblich verkürzen. Dank dieser Optimierung sinkt der Energieverbrauch und die CO2-Bilanz verbessert sich. (Quelle: Medium)
Logistikunternehmen setzen KI ein, um ihre Lieferkettenabläufe zu optimieren. So nutzt UPS beispielsweise KI-gestützte Tools zur Routenoptimierung. Damit können Lieferwege geplant werden, die den Kraftstoffverbrauch minimieren und die CO₂-Emissionen reduzieren. Das führt zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer geringeren Umweltbelastung. (Quelle: Hyperlearn)
Nachhaltige Bestandsverwaltung: Abfallminimierung.
Aufgrund der engen Verflechtung mehrerer Knotenpunkte in der Lieferkette können Unternehmen bei der Bestandsverwaltung mit verschiedenen Problemen konfrontiert sein. Diese reichen von übermäßigen Sicherheitsbeständen und unsicheren Prognosen bis hin zu Nachfrageschwankungen. Überbestände können zu finanziellen und ökologischen Problemen führen, da für ihre Materialbeschaffung, den Transport, die Produktion und die Lagerung Energie und Ressourcen verbraucht werden – nur um sie dann möglicherweise zu entsorgen, wenn sie nicht verbraucht werden. Eine Möglichkeit, diese Art von Verschwendung zu minimieren, ist der Einsatz KI-gestützter Bestandsplanungs- und -optimierungssysteme wie SAP IBP. Diese Systeme können die Nachfrage mit hoher Genauigkeit vorhersagen und so optimale Lagerbestände gewährleisten, die den Kundenbedürfnissen entsprechen. Die Bestandsoptimierung führt zu einer Reduzierung von Verschwendung, zu Kosteneinsparungen, zu einer rationalisierten Produktion und zu umweltfreundlicheren Prozessen. (Quelle: Time+3Medium+3Medium+3)
Energieeffizienz durch KI-gesteuerte Robotik.
Die zunehmende Größe von Lagern und Distributionszentren sowie die steigende Komplexität von Bestellungen durch den E-Commerce haben zu längeren Transportwegen innerhalb der Lager und zu einer höheren Anzahl an Aufgaben für die Lagerarbeiter geführt, um die Lieferungen zu erfüllen. Autonome mobile Roboter (AMR) können Lagerhäuser effizienter navigieren als Gabelstapler, wodurch sich die Anzahl der Fahrten und der Energieverbrauch für das Kommissionieren und Platzieren von Artikeln reduziert. So hat beispielsweise Amazon den Einsatz von Robotik in Lagerhäusern deutlich erhöht und über 750.000 mobile Roboter sowie Zehntausende Roboterarme eingesetzt, um die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. (Quelle: Amazon News)
Vorausschauende Wartung verlängert die Lebensdauer von Anlagen.
Ausfälle von Lagerausrüstung aufgrund mangelhafter Wartungspläne können deren Stilllegung und Entsorgung zur Folge haben. Um die Lebensdauer der Ausrüstung zu verlängern, können mithilfe KI-gestützter vorausschauender Wartung Live-Sensordaten von Maschinen analysiert werden, um potenzielle Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Im Gegensatz zu vorbeugenden Maßnahmen, bei denen regelmäßige Wartungskontrollen geplant werden, ermöglicht dieser proaktive Ansatz Wartungskontrollen nur bei Bedarf, wodurch Ausfallzeiten minimiert, die Lebensdauer der Ausrüstung verlängert und kostspielige Reparaturen oder ein zu früher Austausch von Teilen vermieden werden. So wird Abfall reduziert und die Auslastung der Ausrüstung verbessert. (Quelle: Medium+4Prism → Sustainability Directory+4Medium+4 )
Zukunftsaussichten: Neue Trends in den Bereichen KI und Nachhaltigkeit.
Nachhaltigkeitsbemühungen werden in vielen Teilen der Welt zur Pflicht. Verbraucher berücksichtigen zudem nachhaltige Praktiken bei ihren Kaufentscheidungen. Unternehmen suchen daher nach Lösungen, um ihre Ziele zu erreichen und Vorschriften einzuhalten. (Quelle: AutomateLogix)
Neue Trends zeigen, dass KI für viele Unternehmen zu einem wichtigen Faktor und Motor für nachhaltige Betriebsabläufe wird. Hier einige Beispiele dafür:
- Verstärkter Einsatz autonomer Fahrzeuge: Selbstfahrende Lkw und Drohnen werden voraussichtlich eine wichtige Rolle bei der Reduzierung transportbedingter Emissionen spielen. (Quelle: Medium+2AutomateLogix+2Hyperlearn+2)
- Blockchain-Integration: Die Kombination von KI und Blockchain kann die Transparenz innerhalb von Lieferketten verbessern und eine verantwortungsvolle Beschaffung und Rückverfolgung von Materialien fördern.
- Echtzeit-Datennutzung: Verbesserte KI-Tools ermöglichen es Unternehmen, auf der Grundlage von Echtzeitdaten sofortige Entscheidungen zu treffen, wodurch Abfall weiter reduziert und Ressourcen optimiert werden. (Quelle: AutomateLogix)
- Stärkere Fokussierung auf zirkuläre Logistik: Zukünftige Logistikmodelle werden zirkuläre Praktiken in den Vordergrund stellen. Dabei werden Prozesse so gestaltet, dass Abfall minimiert und die Wiederverwendung maximiert wird. (Quelle: AutomateLogix)
Fazit.
Die Integration von KI in den Lagerbetrieb ist ein Weg zu mehr Effizienz und ökologischer Nachhaltigkeit. Durch die Optimierung von Routen, die präzise Verwaltung von Lagerbeständen, den Einsatz energieeffizienter Robotik und die Implementierung vorausschauender Wartungsmaßnahmen können Unternehmen ihren CO2-Fußabdruck und ihre Betriebskosten erheblich reduzieren. Da die Markttrends auf eine zunehmende Verbreitung KI-gestützter Lösungen hindeuten, sieht die Zukunft des umweltfreundlichen Lagerbetriebs vielversprechend aus: Technologischer Fortschritt und nachhaltige Praktiken gehen Hand in Hand.
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Referenz:
Ingwersen, W. AND M. Li. Supply Chain Greenhouse Gas Emission Factors for US Industries and Commodities. U.S. Environmental Protection Agency, Washington, DC, EPA/600/R-20/001, 2020.
Ingwersen, W. AND M. Li. Supply Chain Greenhouse Gas Emission Factors for US Industries and Commodities. U.S. Environmental Protection Agency, Washington, DC, EPA/600/R-20/001, 2020.
