Einsatzmöglichkeiten maschineller Lernverfahren in einer dezentral organisierten Lagerverwaltung auf Basis intelligenter Behälter

Abstract

Intelligente Behälter verfügen über verschiedene Sensoren, einen lokalen Speicher, eine eigene Recheneinheit sowie eine Energieversorgung und ermöglichen so eine dezentral organisierte Lagerverwaltung. Neben der reinen Lagerverwaltung ist für einen produktiven Einsatz in der Industrie und dem Handel eine intelligente Selbststeuerung und Koordination dieser Behälter notwendig. In diesem Beitrag werden zwei Konzepte vorgestellt, wie mittels maschineller Lernverfahren datenbasierte Verbesserungen sowohl für ein risikobasiertes Bestandsmanagement als auch für eine automatisierte Lagerplatzvergabe realisiert werden können.