Warehouse-Teams entwickeln eigene KI-Anwendungen direkt im Betrieb
AutoScheduler.AI hat den AI App Builder als neue Funktion seiner Warehouse-AI-Plattform vorgestellt. Lagerplaner, Schichtverantwortliche und Standortleiter sollen damit eigene Anwendungen erstellen, einführen und nutzen können, ohne zunächst ein IT-Projekt zu beauftragen oder auf eine Erweiterung der Anbieter-Roadmap zu warten.
Die Nutzer beschreiben ihre Anforderung in Alltagssprache. Der Builder greift anschließend auf eine semantische Wissensschicht für Lagerprozesse, aktuelle Betriebsdaten und eine Bibliothek produktiver Optimierungsalgorithmen zurück. Daraus entstehen Anwendungen, die Abläufe sichtbar machen, überwachen oder automatisieren.
Die Lücke zwischen Kernsystemen schließen
Die Orchestrierungsfunktion von AutoScheduler.AI bleibt als übergeordnete Ebene für die vorhandenen Lager- und Automatisierungssysteme bestehen. Der App Builder richtet sich an Aufgaben, die zwischen Lagerverwaltung, ERP, Arbeitsmanagement, Yard-Management und Automatisierung liegen. Zu den bereits realisierten Anwendungen zählen Arbeitskräfteprognosen, OTIF-Prognosen, Nachschubüberwachung, Bestandsflussanalysen, Produktionsplanung, Wellenoptimierung und die Kontrolle von Torzeitplänen.
Der Anbieter grenzt die Lösung von allgemeinen KI- und Low-Code-Generatoren ab. Entscheidend seien ein auf Lagerdaten ausgerichtetes Bedeutungsmodell und Optimierungsverfahren, die in sechs Jahren an nahezu 100 Standorten eingesetzt wurden. Dadurch sollen Anwendungen nicht nur Daten anzeigen, sondern operative Entscheidungen mit lagerbezogener Logik unterstützen.
Schnelle Umsetzung mit bestehender Datenbasis
Ein Kunde stellte während einer Arbeitssitzung eine Anwendung in weniger als 15 Minuten auf. In einem anderen Fall entwickelte ein Standortplaner selbstständig eine Lösung zur Überwachung des Nachschubs. Nach Erstellung, Validierung und Einführung innerhalb von zwei Wochen wurde dafür ein jährliches Budget im sechsstelligen Bereich vorgesehen.
Die Anwendungen nutzen dieselbe Integration wie die Orchestrierung. Separate Dateninfrastrukturen für jedes neue Werkzeug sind daher nicht erforderlich. Die Apps laufen innerhalb der bestehenden Plattform neben Daily Plan, Wave Planner, Network Scoreboard und Warehouse AI Agent und können, wenn sinnvoll, Aufgaben in das WMS zurückschreiben. Der AI App Builder ist ab sofort Bestandteil der AutoScheduler.AI Warehouse AI Platform.
