Computer Vision zur Lagerbestandsüberwachung in der Lieferkette

Die Folgen der Störungen in der Lieferkette als Folge der Corona-Pandemie haben fast alle Unternehmen und Verbraucher zu spüren bekommen. Die Verwaltung des Lagerbestands kommt aufgrund dieser Herausforderungen eine noch nie dagewesene Bedeutung zu, vor allem für Unternehmen im Bereich Fertigung und Lagerhaltung.

Obwohl jedes Unternehmen individuelle Ziele für ein optimales Bestandsmanagement verfolgt, lassen sich drei Ziele formulieren, auf die sich produzierende Unternehmen einigen können: 

1. Vermeidung von Fehlbeständen: Die wichtigste Aufgabe ist es, Fehlbestände im Lager zu vermeiden. Fehlende Einsatzmaterialien für kritische Geschäftsabläufe sind eine Bedrohung, denn sie führen zu Stillstandszeiten von Maschinen im Herstellungsprozess und sorgen für Unterbrechungen weiterer abhängiger Prozesse. Dies kann einen Dominoeffekt bewirken und die Kosten für das operative Geschäft erhöhen. Die allgemeinen Kosten, die bei Ausfallzeiten entstehen, können gewaltig sein.
2. Genaue Nachverfolgung der Lagerbewegungen: Anhand von Barcodes, RFID-Scanning und weiteren Technologien erfassen und aktualisieren Unternehmen eingehende Bewegungen (z. B. beim Wareneingang im Lager) und ausgehende Bewegungen (z. B. beim Warenversand an die Fertigungsstätte oder an nachgelagerte Stellen in der Lieferkette) während des Bestandslebenszyklus. Dabei wird im Bestandslebenszyklus der Bestand im Lager je nach Konfiguration des Vorgangs mehrmals erfasst, wie zum Beispiel bei der Übergabe vom Transportfahrzeug in das Lager oder beim Einlagern in Lagerregale oder -behälter.
3. Präzise Inventarisierung: Unternehmen führen mehrmals im Monat, im Quartal oder sogar spontan Bestandsaufnahmen durch. Dies dient dazu, die Genauigkeit der Bestandsmessungen sicherzustellen.

Alle zuvor beschriebenen Prozesse sind ressourcenintensiv – sowohl in Bezug auf den Zeitaufwand als auch auf die Anzahl der Mitarbeiter, die für die Durchführung der Inventurzählung benötigt werden. Der Zeit- und Kostenaufwand für die Mitarbeiter kann (bis zu einem gewissen Grad) durch eine bessere Software zur Bestandsverwaltung in Kombination mit hochmoderner Hardware wie Barcode-Scannern, Handheld-Terminals und RFID-Scannern auf ein Minimum reduziert werden. Dadurch wird der manuelle Prozess des Scannens und der Erfassung effizienter. Diese Tools sind zwar enorm hilfreich, aber es kann während der Zeit, in der die Technologien implementiert und die Mitarbeiter im Umgang damit geschult werden, zu Ungenauigkeiten kommen. 

Angesichts der immer höheren Verarbeitungsgeschwindigkeit ist die automatische Bestandsüberwachung durch den Einsatz von Computer Vision (CV) inzwischen Realität geworden. Im Prinzip handelt es sich dabei um die Bestandserfassung durch Maschinelles Lernen bei der Verarbeitung von Bildern oder Videoaufnahmen. Viele Unternehmen setzen bereits Überwachungskameras im Rahmen ihrer Sicherheitssysteme. Diese Datenquelle ist deshalb bereits verfügbar und kann auch für weitere Anwendungen als nur zu Sicherheitszwecken genutzt werden. Das vereinfacht die Umstellung.

Wenn die oben genannten Ziele verwirklicht werden sollen, gibt es klare Anwendungsfälle, in denen Computer Vision für Unternehmen besonders nützlich sein kann:

• Lagerbestandsüberwachung von Rohstoffen, die der Fertigungsstraße zugeführt werden: Der Kamera- oder Video-Feed erfasst regelmäßig Bilder. Diese Daten werden dann mit einer CV-Lösung verarbeitet, um den Lagerbestand der Artikel im Regal zu ermitteln. Die Daten können an das IT-System weitergeleitet werden, das den Herstellungsprozess steuert. Damit wird sichergestellt, dass für die Produktion immer ausreichend Rohstoffe zur Verfügung stehen. Es können auch Alarmmeldungen ausgelöst werden, wenn der Lagerbestand einen festgelegten Grenzwert erreicht. Dies ist für ein produzierendes Unternehmen möglicherweise sehr nützlich, damit für seine Fertigungsstraße immer genug Materialien vorhanden sind.
• Inventurzählung im Lager: Ein Distributionszentrum oder ein Großlager für Rohstoffe oder Fertigerzeugnisse könnte einen ganz ähnlichen technischen Ansatz verfolgen. Mit Computer Vision kann die Anzahl der gelagerten Kartons gezählt werden. Diese Daten werden dann in regelmäßigen Abständen (z. B. zu Beginn oder am Ende des Tages) eingespeist. Dadurch entfällt die manuelle Bestandsaufnahme.
• Inventurzählung bei Lagerbewegungen: Bei den ein- und ausgehenden Lagerbewegungen beim Erhalt oder Versand von Artikeln machen die Kamera- und Video-Feeds Bilder aus verschiedenen Winkeln an den Eingängen und Ausgängen oder in den Bereichen der Bereitstellung zwischen den Türen und dem Lager. Eine CV-Lösung kann diese Daten verarbeiten und damit eine automatisierte Inventurzählung durchführen. Die Daten werden zur Kontrolle mit den Informationen von Versand- oder Empfangsaufträgen abgeglichen. Dies kann Kosten und hohe Strafen vermeiden, die für den Verlust von Waren aufgrund von Falschzählungen verbunden sind.

Bevor Computer Vision eingesetzt wird, sollte immer eine gründliche Evaluierung stattfinden, um zu prüfen, ob diese Technologie überhaupt umgesetzt werden kann. Führen Sie zunächst eine Prüfung durch, ob Ihr Unternehmen aus geschäftlicher und technologischer Hinsicht für CV bereit ist. Welche Änderungen muss Ihr Operations Team vornehmen, damit die CV-Lösung erfolgreich eingerichtet werden kann? Richtet sich das Blickfeld Ihrer Kamera zum Beispiel auf einem stark frequentierten „Bereich mit viel Bewegung“, der die Genauigkeit der Daten beeinträchtigen könnte? Gibt es im Lager viele verschiedene Artikel-Codes, so dass Ihr Operations Team eine Identifizierung und Trennung der Artikel-Codes vornehmen muss? Beantworten Sie aus technologischer Sicht die Frage, ob die CV-Lösung vor Ort oder in der Cloud gehostet werden soll.

Evaluieren Sie im nächsten Schritt die Kosten. Um Computer Vision effizient zu implementieren, brauchen Sie wahrscheinlich weitere Überwachungskameras. Neben den Implementierungskosten für die CV-Lösung fallen ggf. auch Kosten an, wenn Sie einen Partner zur Implementierung brauchen, der Sie unterstützt, diese Technologie bestmöglich zu nutzen.

Wenn Sie Ihre Voraussetzungen bewertet und Ihre Kosten berechnet haben, vergleichen Sie diese Faktoren mit den Kosteneinsparungen, die Sie mit Ihrer CV-Lösung erzielen können. Berücksichtigen Sie dabei die Einsparungen, die sich sowohl aus der automatischen Zählung, der Reduzierung von Fehlern und Fehlbeständen als auch aus der reduzierten Anzahl von Mitarbeitern und geringeren Betriebszeit ergeben. 

Auf dem Markt gibt es eine ganze Reihe von Tools und Technologien unterschiedlicher Entwicklungsniveaus, die Ihre Prozesse zur Bestandsverwaltung verbessern können. Bei einer korrekten Implementierung zum richtigen Zeitpunkt können Unternehmen mit Computer Vision ihre Bestandsverwaltung optimieren – heute und in Zukunft.