Een versnelling hoger met hulp van AI

De AI-revolutie gaat ook bij SSI SCHÄFER niet onopgemerkt voorbij. De Duitse aanbieder van warehousingoplossingen gebruikt artificiële intelligentie om verregaand ruimtebesparend te automatiseren en het onderhoud van de installaties efficiënter te plannen.

Zoals veel andere spelers in de wereld van de magazijninrichting zag ook SSI SCHÄFER zich geconfronteerd met enerzijds de vraag naar meer automatisering en anderzijds de hooggespannen verwachtingen rond artificiële intelligentie. Net als bij het brede publiek bestaat in de logistiek immers het idee dat we nog maar aan het begin staan van een AI-revolutie, al is het antwoord op de vraag hoe die er dan precies moet uitzien minder snel gegeven. 

SSI SCHÄFER geeft alvast een paar duidelijke voorzetten. Het bedrijf heeft een sterke reputatie opgebouwd met zijn robuuste (automatische) magazijnoplossingen, en legt vandaag steeds meer de nadruk op slimme, geïntegreerde softwaretechnologieën die deze systemen versterken. Tijdens een inspirerende presentatie over de toekomst van logistiek in de Benelux-hoofdzetel in Oosterhout, werd duidelijk hoe SSI SCHÄFER inspeelt op de actuele marktontwikkelingen. Het openingswoord was voor een digitale beeltenis van oprichter Fritz Schäfer, tot leven gewekt met behulp van AI — een knipoog naar het verleden, maar met een duidelijke blik op de toekomst. 

Slimme robots vervangen de conveyor

Tijdens de logistiekbeurs Logimat had SSI SCHÄFER al een tipje van de sluier gelicht en in Oosterhout wordt er dieper op ingegaan: de introductie van de FastBots. 

“FastBots verzorgen het transport van de goederen tussen de opslagruimte en het pickstation,” weet managing director België en Nederland Peter De Henau. “FastBots kunnen worden ingezet ter vervanging van een complexe conveyor-layout in high-perfomance­omgevingen met tot 10.000 in- en uitgaande bakewegingen in een uur. Normaal gezien heb je daar vaak verschillende conveyorloops voor nodig, die op hun beurt veel ruimte innemen en een complexe lay-out van het warehouse vereisen. Dat neemt dit systeem weg: het gaat om een vloot van kleine AMR robots die de goederen van de opslag naar het pickstation of de outboundlocatie brengen of vice versa. Deze compactere opstelling werkt ruimte- en kostenbesparend.”

De innovatie zit vooral in de aansturing van de robots. Het gaat hier immers niet om AGV’s die een vaste route volgen, maar wel om een systeem van robots die weliswaar kriskras door het warehouse rijden, maar elkaar niet in de weg zitten of botsen. De FastBots weten, aangestuurd door een fleet manager-systeem, geïntegreerd in het WCS, constant waar hun “collega’s” zich bevinden. Een grote troef van dit systeem is ook de hoge mate van standaardisering. Dat maakt het mogelijk om de FastBots-oplossing op te schalen volgens de noden van de klant. 

Onderhoud: voorkomen is beter dan genezen

Een andere doorslaggevende nieuwigheid zit hem in de uitrol van predictive maintenance voor de verschillende warehousingoplossingen. SSI SCHÄFER gebruikt AI sinds kort ook om het onderhoud van de installaties efficiënter aan te sturen. Het WAMAS Maintenance Center-systeem, een softwaretool voor de onderhoudsplanning, maakt gebruik van Big Data en artificiële intelligentie om accuraat te voorspellen wanneer een apparaat onderhoud nodig heeft. Sensoren in de apparaten voeden een constante stroom data aan het WAMAS. Om deze door te sturen gebruikt SSI SCHÄFER een edge device (Siemens Nanobox) dat verbonden is met zowel het besturingssysteem als de cloud.

Dit edge device voldoet aan de hoogste IT-beveiligingsnormen en is niet alleen compa­tibel met alle SSI SCHÄFER-producten, maar ook met hardware van andere leveranciers. Het apparaat kan snel en eenvoudig via plug-and-play worden geïnstalleerd zonder het systeem stil te leggen.

AI-algoritmes gaan aan de slag met de aangeleverde data, waarna ze diagnoses stellen en/of voorspellingen doen over het te voorziene onderhoud. Het doel: kostelijke onverwachte reparaties en downtime zo veel mogelijk te voorkomen. Hoe dringender een reparatie is, hoe duurder ze vaak ook wordt. Voorkomen is dus beter dan genezen. Door de voorspellende kracht van artificiële intelligentie kunnen de problemen als het ware worden aangepakt voordat ze zich stellen en kan onderhoud efficiënt worden ingepland, met zo min mogelijk disruptie van de activiteiten in het warehouse tot gevolg. 

Voor logistieke operatoren die vooral bezig zijn met de zichtbare, tastbare hardware van de magazijninrichting, is deze opmars van de zelflerende software­systemen vaak intimiderend. Aan de provider om die koudwater­vrees weg te nemen. “Zowel bij technici als management moeten we een zekere angst voor het onbekende over­winnen”, weet manager of Business Transformation, Stefan Unterberger. “De feiten spreken evenwel in ons voordeel. Een return on investment kan al binnen enkele weken worden bereikt. Ongeplande downtime kost een logistiek bedrijf tussen 1.000 en 5.000 euro per minuut. Met dit systeem worden die onvoorziene onderbrekingen met minstens 60 procent gereduceerd.”