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Supply Chain

Eine sich selbst korrigierende Lieferkette

| Autor/ Redakteur: Jakob Hofer / Simone Käfer

Für eine einwandfrei ablaufende Lieferkette sollte eine fehlerfreie Übermittlung von Informationen und Daten sichergestellt sein. Mobile Texterkennung ist dabei ein wichtiges Werkzeug.

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Während ein Mitarbeiter eine Chargennummer scannt, findet simultan eine Identifikation und Abfrage statt.
Während ein Mitarbeiter eine Chargennummer scannt, findet simultan eine Identifikation und Abfrage statt.
(Bild: Anyline)
  • Eine OCR-Lösung, die mit der SAP-Anwendung verbunden ist, ortet Fehler innerhalb des Materialflusses und verhindert Folgefehler.
  • Ist zusätzlich eine KI integriert, erhalten Anwender eine sich selbst korrigierende Supply Chain.

Wareneingang und Materialfluss sind mitunter schwierige Prozesse. Teilweise laufen sie noch mittels schriftlicher Unterlagen ab. Der Umgang mit Daten und Informationen erfordert Präzision. Aber die Übertragung von Informationen in Papierform kann zu Fehlern, Lücken und damit zu großen Verzögerungen führen. Ist beispielsweise falsche Ware bereits entladen, bedeutet das für alle Beteiligten mehr Zeit- und Ressourcenaufwand. Daher gilt es, interne Beziehungen zwischen Abteilungen mit automatisierten Prozessen abzusichern.

Auch im Fall von Tyrolit waren die internen Schnittstellen der Ausgangspunkt. Für die Optimierung seiner internen Lieferkette beauftragte der Schleifmittelhersteller das österreichische Unternehmen Anyline. Dieses stattete Mitarbeiter mit mobil einsetzbaren Apple-Geräten als Arbeitswerkzeug aus, die mit einer in die SAP-Fiori-Anwendung von Tyrolit integrierten OCR-Lösung versehen wurden. OCR steht für Optical Character Recognition und bedeutet Texterkennung; doch anstatt Zeichen oder Buchstaben lediglich wiederzugeben, wandelt die Technik diese in digital verwertbare Informationen um. Während die Mitarbeiter zum Beispiel Chargennummern in Sekundenbruchteilen scannen, findet simultan eine Identifikation und Abfrage statt. Dazu werden die gescannten Daten automatisch zur weiteren Verarbeitung an das zentrale SAP-System gesendet, das sofort eine Rückmeldung an die iOS-Geräte gibt, ob die gelieferte Ware auch die erwartete ist. So können – zeitgleich mit der Reduktion redundanter Arbeit mit schriftlichen Unterlagen – Fehler innerhalb des Materialflusses geortet und Folgefehler ausgeschlossen werden.

Neue Fehler vorab erkennen und korrigieren

Wird in diese Abläufe noch Künstliche Intelligenz (KI) integriert, ergibt das weitere Möglichkeiten. Denn eine sich dadurch selbst korrigierende Supply Chain kann die zeitraubende manuelle Aufarbeitung schlechter Daten und das Korrigieren von Datenfehlern automatisieren. OCR mindert so die menschlichen Fehler bei der Eingabe und die KI bereinigt Fehler, die zum Beispiel in Klassifizierungscodes, Identifikatoren, Beschreibungen oder Steuerungsvariablen auftreten.

Da alle Intralogistikdaten miteinander verbunden sind, entstehen Folgefehler. Löst die KI-gesteuerte Selbstkorrektur eine Datenanomalie, werden automatisch Tausende damit korrespondierende Anomalien beseitige. Es sind so auch maschinelle Lernprozesse möglich, die nicht nur vergangene Fehler im Materialfluss bereinigen, sondern neue Fehler vorab erkennen und korrigieren. Negative Auswirkungen auf Produktion und Prozesse werden damit präventiv verhindert. Maschinelle Lernprozesse helfen auch an anderer Stelle – bei der Zwischenlagerung. Kurzfristig zwischengelagertes Material wird vom System erkannt und schnellstmöglich zum Endziel transportiert. Gerade in Situationen, in denen durch Störung oder Verspätung der Gesamtablauf verändert wird, werden dann Folgeprozesse automatisch und rechtzeitig auf die Verspätungen abgestimmt.

Informations- und Kommunikationsprozesse laufen auch in der Smart Factory nicht immer reibungslos, schließlich sind in Fertigungsprozesse und Materialfluss meist mehrere Abteilungen involviert. OCR-Technik setzt hier an und bietet eine einheitliche Methode zum Sammeln und Übertragen kritischer Daten.

* Jakob Hofer ist Gründer und CMO von Anyline in 1020 Wien (Österreich), Tel. (0043-1) 3 86 52 52-51

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