Das Unvorhergesehene antizipieren: Prädiktive Analyse in der Intralogistik

In Märchen gibt es oft einen Zauberer, der in die Glaskugel schaut. Die Prophezeiungen, die dabei getroffen werden, sind in der Regel nebulös, offen zur Interpretation. In der Intralogistik ist das anders, hier gilt die Faustformel: Je mehr Daten vorhanden sind, desto besser die Vorhersagen. Und dafür braucht man auch weder Zauberer noch Glaskugel. Sondern Sensoren, Systeme, Messwerte, Berechnungen und Erfahrungswerte.

Ein gutes Beispiel dafür sind die Gabelstapler der Baureihe Linde H35-H50 der KION-Tochter Linde Material Handling: Die Fahrzeuge sind über einen Cloud-Server vernetzt. Das sorgt für Transparenz und Effizienz – und für Echtzeitdaten über den Stapler im Einsatz. „Anhand dieser Daten lassen sich Wartungsintervalle vorhersagen, die auf bisherigen Nutzungsmustern basieren“, erklärt Jeremy Caddick, Vice President Service für KION Industrial Trucks & Services EMEA: „So können wir eingreifen, bevor es zu einer Störung kommt und das Geschäft des Kunden beeinträchtigt wird.“

Ein Baustein für Nachhaltigkeit

Der Blick in die (intralogistische) Kristallkugel ist also keine Spielerei, sondern hilft Kunden dabei, präziser zu planen und mehr Sicherheit im Produktionsablauf zu haben. Und auch in Sachen Nachhaltigkeit hilft die Vernetzung – Stichwort: „Asset Lifecycle Management“. Bis 2050 will die KION Group emissionsfrei sein, die meisten Kunden haben ähnliche Ziele. Ein Baustein dieser Nachhaltigkeitsbestrebungen ist es, Produkte und Anlagen über längere Zeiträume effizient einsetzen zu können – teils über mehrere Jahrzehnte. Caddick: „Dafür brauchen wir genaue Angaben, wieviel Aufwand und welche Kosten in den nachhaltigen Erhalt und Betrieb einer Anlage gesteckt werden müssen. Je größer die Menge an Daten ist, die wir über die Lebenszyklen der Anlage haben, desto genauer wird die Vorhersage.“

Zum Beispiel kann die Wartung präventiver durchgeführt werden. Man schaut genau hin: Welche Komponenten verursachen Probleme? Und wann? Und warum? "Wenn wir Ausfälle innerhalb des Lebenszyklus erkennen, können wir die Wartungspläne und -strategien entsprechend anpassen. Wir können das Bauteil austauschen, bevor es zu einem Ausfall kommt, und so Ausfallzeiten des Flurförderzeugs und Betriebsunterbrechungen für den Kunden vermeiden“, erklärt Caddick. „Noch besser: Wir können diese Daten mit unseren Zulieferern und der Produktion besprechen und die Zuverlässigkeit der Komponenten verbessern - oder auf nachhaltigere Alternativen mit einer höheren Lebensdauer umsteigen.“

Anstatt die Fehler der Vergangenheit zu wiederholen, lassen sie sich in der Zukunft vermeiden. Der Blick in die Kristallkugel zeigt also, wo Handlungsbedarf besteht. So lassen sich Stapler in Zukunft über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg an sich ändernde Kundenanforderungen anpassen – auch an solche, die wir heute noch gar nicht kennen.

Peak Power Management der Flotten

Es surrt an den Ladestationen – Mittagspause! Mehrere Li-ION-Stapler der Baureihe Linde X20 sind angeschlossen und sollen nun für den nächsten Einsatz vorbereitet werden. Damit es beim gleichzeitigen Laden so vieler Fahrzeuge nicht zu unvorhergesehenen Ausfällen der Energieversorgung kommt, spielt die Steuerungssoftware des jungen Unternehmens ifesca (das eine strategische Partnerschaft mit der KION Group eingegangen ist) eine wichtige Rolle: „Peak Power Management“ bezeichnet ein effizientes Managen unternehmensinterner Energienetze.

Auch KI ist im Einsatz: Diese sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, führt sie zusammen und ist dadurch in der Lage, Stromerzeugung und -verbrauch zwei bis drei Tage im Voraus zu prognostizieren. Ein konkreter Blick in die Kristallkugel, der es den Nutzern erlaubt, sowohl ressourcenschonender als auch vorausschauender zu agieren. Energie ist das Thema dieser Dekade – und ifesca leistet einen großen Beitrag, um Energie noch professioneller zu nutzen als es heute möglich ist.

Bessere Vorhersagen durch IoT

Um Entscheidungen auf Prognosen basierend treffen zu können, braucht es Algorithmen, hohe Datenqualität – und das „Internet der Dinge“ (Internet of Things, kurz IoT). Dieser Begriff beschreibt die Vernetzung physischer und digitaler Objekte. Je umfassender und genauer die einzelnen Assets in einem Lagerhaus kommunizieren, desto besser. Dieses Prinzip ist das Herz der iQ InSights Software der KION Marke Dematic. Die Software fasst alle Betriebs- und Wartungsinformationen zu einem digitalen Aktionsplan für Kunden zusammen. Das Ziel dabei ist klar: Die Lagerverwaltung soll durch prädiktive Datenanalysen optimiert werden. Das geht über vorhersagestützte Wartungsplanung weit hinaus. „Predictive Maintenance“ erlaubt es auch, betriebliche Engpässe – sogenannte Bottlenecks – etwa in Peak-Phasen wie der Vorweihnachtszeit rechtzeitig zu antizipieren.

Die Dematic iQ-Software erkennt im Vorfeld alle Einflüsse, die zur Unterbrechung des Warenflusses führen könnten. Durch Echtzeit-Benachrichtigungen werden Lagerleiter frühzeitig informiert und können Gegenmaßnahmen ergreifen. Dematic InSights kann außerdem zusammen mit einem computergestützten Instandhaltungsmanagementsystem (CMMS) und dem Enterprise Asset Management (EAM) genutzt werden – als effizientes System, das sogar selbstständig Wartungszeitpläne sowie Arbeitsaufträge erstellt.

Eine Frage der (Daten-)Harmonie

Bislang nutzt jede KION-Unternehmenstochter ihre eigene Kristallkugel – aber das ändert sich derzeit. Jeremy Caddick: „Die ERP-Systeme der KION Group befinden sich global im Umbruch“, sagt er: „Wir streben eine umfassende Prozessharmonisierung an.“ ERP steht dabei für Enterprise Ressource Planning, das konzernweite Planen und Kalkulieren mit Ressourcen, Kapital, Personal und Aufgaben.

„Gemeinsames Wissen, geteilte Erfahrungen sowie gemeinsame Prozesse und Datenstrukturen – das ist es, worauf wir langfristig hinarbeiten“, erklärt Caddick: Ein Datenpool, aus dem sämtliche Unternehmenstöchter der KION Group wichtige Einblicke und Informationen beziehen können. Die schrittweise erfolgende Harmonisierung der Datenbestände ermöglicht in Kombination mit leistungsstarken Analysen und KI ihm zufolge eine „Global Business Transformation“ und damit die volle Nutzung des Potentials, das die integrierten Systeme und das gemeinsame Knowhow bereits jetzt entfalten.