Lageroptimierung mit Genetischen Algorithmen

Ausgangssituation & Herausforderungen
In einem Fulfillment-Lager mit rund 3.300 Stellplätzen führten subjektive Lagerplatzzuweisungen und manuelle Kommissionierprozesse zu unnötig langen Laufwegen, intransparenten Abläufen und suboptimaler Flächennutzung. Produkte, die häufig gemeinsam bestellt wurden, lagen teilweise weit auseinander, und mehrfache Einlagerungen belegten wertvollen Lagerraum. Die manuelle Umlagerungsplanung war ressourcenintensiv und schwer skalierbar.

Lösungsansatz & Umsetzung
Um diese Komplexität nachhaltig zu lösen, setzte das Projektteam auf genetische Algorithmen und ein interaktives Dashboard, um Daten und Prozesse intelligent zu steuern.

• Wegoptimierung: Dynamische Neuordnung von Bestellabläufen und klare, algorithmisch generierte Kommissionieranweisungen für schnellere, konsistente Abarbeitung.
• Lagerplatzoptimierung: Bestellhäufigkeiten als Basis für eine produktnahe Anordnung und Konsolidierung mehrfach gelagerter Artikel zur effizienteren Nutzung der Lagerfläche.

Ergebnisse & Mehrwert

• Signifikante Wegreduktion (~30%): Kürzere Laufwege steigern Effizienz und senken den Personalaufwand.
• Höhere Flächeneffizienz: Durch gezielte Konsolidierung mehr Raum für eine breitere Produktpalette.
• Objektive, datenbasierte Entscheidungen: Transparente Leistungskennzahlen und automatisierte Umlagerungskonzepte reduzieren Planungsaufwände.
• Nachhaltige Prozessstabilität: Eine zuverlässigere, skalierbare Infrastruktur schafft langfristige Wettbewerbsfähigkeit.

Kalkulationsassistenz in der Zerspanung

Projektpräsentation: Effiziente Kalkulationsassistenz in der Zerspanungsindustrie

Ausgangssituation & Herausforderungen
Ein spezialisiertes Zerspanungsunternehmen steht permanent vor der Aufgabe, aus einer Vielzahl technischer Zeichnungen schnell und präzise individuelle Angebote zu erstellen. Die Kalkulatoren müssen dabei nicht nur Arbeitspläne erstellen, sondern auch erwartete Prozesszeiten solide abschätzen. Häufig fehlt jedoch eine systematische Unterstützung, sodass sie zeitaufwendig in Datenbanken nach vergleichbaren Bauteilen suchen, um nicht bei jeder neuen Anfrage den gesamten Kalkulationsprozess von Grund auf neu durchlaufen zu müssen.

Lösungsansatz & Umsetzung
Unser KI-gestütztes Kalkulationstool nutzt fortschrittliche Mustererkennung, um eingehende Zeichnungen automatisiert mit historischen Angebots- und Bauteildaten abzugleichen. Die Software extrahiert relevante Merkmale aus der PDF-Zeichnung und identifiziert vergleichbare Fälle in der Bestandsdatenbank. So erhalten Kalkulatoren automatisiert eine Liste plausibler Referenzteile mit zugehörigen Kalkulationsansätzen und Prozessdaten. Dies verkürzt die Findungsphase erheblich und liefert gleichzeitig wertvolle Anhaltspunkte für eine realistische und wettbewerbsfähige Angebotskalkulation.

Ergebnisse & Mehrwert

• Schnellere Angebotsprozesse: Durch automatisierte Zuordnung der Zeichnungen werden relevante Referenzfälle innerhalb kürzester Zeit ermittelt, was die Angebotsvorbereitung signifikant beschleunigt.
• Reduktion von Fehlern: Das Tool minimiert subjektive Schätzungen, indem es auf erprobte und bereits validierte Kalkulationsdaten zurückgreift, was die Qualität und Zuverlässigkeit der Angebotserstellung erhöht.
• Nachhaltige Effizienzsteigerung: Die effizientere Nutzung vorhandener Daten führt nicht nur zu einem spürbaren Zeitgewinn, sondern ermöglicht auch eine konsistente, datenbasierte Weiterentwicklung der Preisfindungsprozesse, die langfristig zu höherer Wettbewerbsfähigkeit und Marktresilienz beiträgt.