Systemwechsel mit KI Wie Collective Mind das Wareneingangssystem im Lager von Rutronik revolutioniert

Anbieter zum Thema

Rutronik Elektronische Bauelemente GmbH

Bürklin GmbH & Co. KG

ACTRON AG

PTC

Die wachsende Komplexität der Supply Chain erfordert innovative Lösungen: besonders bei der Rückverfolgung (Traceability) auf Produktebene steigen die Ansprüche an Hersteller und Distributoren.

Collective Mind und Rutronik Elektronische Bauelemente GmbH haben gemeinsam einen entscheidenden Schritt in Richtung smarter Logistik gemacht: Die Implementierung einer kamerabasierten KI-Warenerfassung hebt die Abläufe im größten Logistikzentrum des Broadline-Distributors auf ein neues, äußerst wirtschaftliches Level und sorgt zugleich für eine Arbeitserleichterung der dortigen Mitarbeitenden.

In Rutroniks Logistikzentrum Eisingen sind 48 Arbeitsplätze allein für den Wareneingang zuständig. Mit über 100.000 verfügbaren elektronischen Bauelementen und den damit einhergehenden variablen Erfassungsdaten stellte die manuelle Prüfung und Dokumentation der eingehenden Waren eine große Herausforderung dar. Der bestehende manuelle Prozess war zeitaufwändig und fehleranfällig, was zu Unstimmigkeiten in den Bestandsdaten und hohem Arbeitsaufwand führte. Darüber hinaus wurden wichtige Zusatzinformationen wie Artikelnummern, Chargendaten oder Herkunftsländer nicht systematisch erfasst, was die Nachvollziehbarkeit und Qualitätssicherung erheblich beeinträchtigte.

Dies wirkte sich auf die direkte Effizienz des Wareneingangs aus und hatte langfristige Konsequenzen für die nachgelagerte Logistik und Qualitätssicherung. Da fehlerhafte oder unvollständige Daten zu Verzögerungen, höheren Kosten und Problemen in der Nachverfolgbarkeit von Produkten führen können, war eine Lösung notwendig, die diese Schwächen nachhaltig adressiert und gleichzeitig den steigenden Anforderungen an moderne Logistiksysteme gerecht wird.

Zielsetzung: Automatisierung und Datenintegration

Rutronik setzte sich deshalb das Ziel, den Wareneingang mithilfe eines innovativen Systems zu automatisieren, um die Effizienz zu steigern, Fehler zu reduzieren und die Logistik zu digitalisieren. Die Lösung sollte eine zuverlässige Artikelerkennung und Mengenprüfung in Echtzeit ermöglichen, Etiketteninhalte wie Artikelnummern und Produktionsdaten automatisch auslesen sowie die erfassten Daten nahtlos in bestehende Systeme integrieren.

Die Mitarbeitenden im Wareneingang sollten dabei von aufwendigen manuellen Prozessen entlastet werden. Gleichzeitig musste das System flexibel genug sein, um sich an unterschiedliche Anforderungen anzupassen, sei es durch die Integration neuer Produktarten oder die Anpassung an wechselnde betriebliche Gegebenheiten.

Die Lösung: Kamerabasiertes, flexibles System mit Künstlicher Intelligenz

Die von Collective Mind entwickelte Lösung basiert auf einem industrietauglichen Kamerasystem, das mit modernsten KI-Algorithmen und einer benutzerfreundlichen Software kombiniert wurde und sich auf individuelle Anforderungen der Kunden anpassen lässt. Das System erkennt Etiketteninhalte wie QR-Codes, Barcodes und Schriftsegmente, unabhängig von ihrer Position oder Ausrichtung. Ein weiterer Vorteil: an einem Arbeitsplatz können so mehrere Etiketten – auch von mehreren Artikeln bzw. Paketen – parallel gescannt werden, was den Arbeitsprozess zeitlich erheblich optimiert. Anschließend werden die erfassten Daten mithilfe von Parser-Algorithmen verarbeitet, sodass Informationen und Entitäten wie Artikelnummern, Produktionsdaten, Mengenangaben und Herkunftsländer strukturiert zur Verfügung stehen. Diese Daten werden direkt in das bestehende System übertragen und sind sofort abrufbar. Durch die ermöglichte Echtzeitvisualisierung können die Nutzer die gescannten Informationen direkt auf einem visuellen Frontend einsehen, was die Transparenz erhöht und eine sofortige Überprüfung ermöglicht.

Das System ist außerdem besonders robust und anpassungsfähig. Selbst unter schwierigen oder wechselnden Lichtverhältnissen, sowie bei Verschmutzungen bleibt die Leistung konstant. Die Flexibilität des Systems erlaubt eine einfache Integration in unterschiedliche Umgebungen und es kann durch Software-Updates kontinuierlich weiterentwickelt werden.

Durch den Einsatz synthetischer Daten kann die KI außerdem bereits vor der Inbetriebnahme mit realitätsnahen Szenarien in CAD-Modellen trainiert werden. Dies spart Zeit und Ressourcen, da aufwendige Datenerhebungen im Produktionsumfeld minimiert werden. Gleichzeitig wird eine hohe Genauigkeit der KI sichergestellt, da sie auf einer breiten Datenbasis aufbaut.

Effizienzsteigerung und Fehlerreduzierung

Der erfolgte Plattformwechsel hin zu einer KI-basierenden Systemlösung bringt bereits nach kurzer Zeit erhebliche Verbesserungen mit sich. Menschliche Fehler werden nahezu eliminiert und die Datenqualität signifikant gesteigert. Die Zeitersparnis ist beachtlich, da der automatisierte Prozess wesentlich schneller ist als die bisherige manuelle Prüfung; beispielsweise konnte die durchschnittliche Prüfzeit pro Artikel um über 50 % reduziert werden.

Die strukturierte Speicherung aller relevanten Informationen ermöglicht eine lückenlose Traceability und erleichtert nachgelagerte Analysen. Dies ist insbesondere in Branchen von Vorteil, in denen strenge regulatorische Anforderungen bestehen (z. B. Medical/Pharma oder Automotive). Das System erstellt außerdem detaillierte Berichte, die den gesamten Lebenszyklus eines Produkts dokumentieren und somit die Transparenz in der Lieferkette erhöhen. Es kann problemlos auf weitere Anwendungsfälle ausgeweitet werden, beispielsweise auf die Qualitätskontrolle oder die Produktionsüberwachung, was es zu einer nachhaltigen Investition in die Digitalisierung von Logistikprozessen macht.

Ein Blick in die Zukunft der Logistik

Die Zusammenarbeit von Collective Mind und der Rutronik Elektronische Bauelemente GmbH zeigt, wie KI-Technologien industrielle und Supply-Chain-Prozesse grundlegend transformieren können. Der Erfolg dieses Projekts unterstreicht die Bedeutung einer praxisnahen Umsetzung, die die Expertisen der beiden Unternehmen in KI und moderne Hardware vereint. So bewältigt dieser innovative Ansatz nicht nur aktuelle Herausforderungen, sondern schafft auch eine solide Basis für zukünftige Innovationen durch Effizienzsteigerung, Fehlerminimierung und der Möglichkeit, den wachsenden Anforderungen des Marktes gerecht zu werden.

Für Entwickler und Unternehmen bietet dieses System einen praxistauglichen Einstieg in die smarte Produktion und Logistik und stellt somit einen echten Mehrwert in einer digitalisierten Welt dar. So wird nicht nur ein entscheidender Beitrag zur Optimierung der Lieferkette geleistet, sondern auch ein Vorbild für andere Branchen geschaffen, die ähnliche Herausforderungen bewältigen müssen. Die Zukunft der Logistik ist intelligent, vernetzt und flexibel – und dieser Use Case ist ein Beweis dafür, wie diese Vision Wirklichkeit wird. (mk)

* Christian Krebs ist Head of Project & Process Management bei der Rutronik Elektronische Bauelemente GmbH.

* Markus Förste ist Chief Technology Officer (CTO) bei der Collective Mind GmbH.

(ID:50286844)