Robotik & KI transformieren Mode und Lagerhaltung: Deep Dive in Brancheninnovation

Die Modeindustrie investiert massiv in KI-Systeme für „Sentiment Analysis“ – ähnlich Kundenfeedback, aber indirekt erfasst.

Typischerweise sammeln Sentiment-Analytics-Systeme Informationen aus Social Media sowie durch Natural Language Processing, z. B. durch Auswertung von Kundentelefonaten.

Eine massive Anzahl an Datenpunkten kann kollatiert und analysiert werden – ein Informationsvolumen, das nur KI-Systeme verarbeiten können. Nach Verarbeitung lassen sich Schlussfolgerungen ziehen.

Beispiel: Sentiment Analysis kann zeigen, ob Produkte positiv oder negativ besprochen werden; alle Reviews zusammenfassen und organisieren; Nachrichtenmedien überwachen, ob Marke erwähnt wird und in welchem Kontext.

Meist werden alle Informationen gesammelt, dann muss letztlich „echte“ Intelligenz angewendet werden. KI kann einfache Urteile fällen: Wird ein Artikel positiv diskutiert und bewertet, könnte er gut laufen, wenn kontinuierlich bevorratet.

Letztlich muss ein Mensch entscheiden, wie auf Medienberichte reagiert wird. Und Produkte sind selten universell geliebt oder gehasst – der Mensch muss über die Balance entscheiden.

Ob Mensch oder KI über Produktion entscheidet: Die Supply Chain muss schnell genug sein, um Produkt vor Geschmacks- und Modewechsel zum Markt und Kunden zu bringen.

Der Lageraspekt der Supply Chain ist kritischer Teil der Produktreise. Ein traditionelles Lager kann Flaschenhals sein, der Distribution verlangsamt – und es gibt noch überraschend viele davon.

Laut Material Handling Institute nutzen die meisten Lager keine fortgeschrittenen Technologien wie KI und Robotik. Tatsächlich fand MHI: nur 6 % der Lager haben Robotik und KI implementiert.

Doch diese Zahl soll sich fast vervierfachen auf 23 % innerhalb von zwei Jahren, da Lager in neue Technologien investieren, um Branchenherausforderungen zu bewältigen.

Neben intensivem Wettbewerb im Niedrigmargenmarkt kämpfen Lagerbetreiber mit Schwierigkeiten, menschliche Arbeiter zu finden, die länger im Job bleiben. Ständiges Rekrutieren, Einstellen, Trainieren kostet Geld, frisst weiter an Margen.

E-Commerce boomt, doch viele Lagerbetreiber haben es schwer.

Robotik und KI bieten Lösung, die das Blatt für die meisten, wenn nicht alle Lager wenden würde. Automatisierung nicht mehr als teure Festinstallationen (Förderbänder, große grid-artige AS/RS), sondern kleine autonome mobile Roboter mieten, die die Arbeit erledigen.

Vorteile autonomer mobiler Roboter (AMRs) sind vielfältig: Ein Lager kann heute leer sein, in wenigen Wochen voll funktionsfähig, hocheffizient und produktiv – wenn AMR-Option gewählt wird.

Geek+ Robotics, Anbieter Lagerrobotik und -automatisierung, sagt: System installierbar innerhalb von Wochen, ROI-Zeitraum viel kürzer als bei traditioneller Lagerautomatisierung.

Zudem sind AMRs ideal für High-Mix, Low-Volume-Aufträge – perfekt für heutige Mass-Customization-Umgebung, wo mehr Menschen mehr Vielfalt wollen. Und zwar gestern.

Wochenlange Warte auf Kataloglieferung sind vorbei. Same-Day-Delivery ist Ziel mancher Händler.

KI-Funktionen in AMRs

Die in AMRs integrierte KI wächst. Aktuell nennt Geek+ folgende KI-Funktionalitäten:

• Mapping;
• Navigation;
• Kollisionsvermeidung;
• SKU-Identifikation;
• Dynamische Standortbestimmung.

Der letzte Punkt verdient ausführlichere Erklärung, da er raffiniert ist. Dynamische Standortbestimmung: Roboter ist mit Cloud verbunden, die Daten zu schnell/langsam verkaufenden Waren speichert.

Der Roboter positioniert sich autonom näher an der Kommissionierstation, wenn sein Regal schnellerdrehende Güter enthält, und weiter weg bei langsameren. KI in Reinform.

Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem White Paper „AI and the Business of Fashion“, erstellt von Robotics and Automation News in Kooperation mit Geek+ Robotics.