Logistikunternehmen: KI im Retourenmanagement
Automatisierter Scantunnel analysiert und bewertet Retourenware mithilfe von KI, um sie effizient in den Bestandsprozess zu integrieren.
Das Projekt
Für ein führendes Logistikunternehmen für Supply-Chain-Lösungen wurde ein automatisierter Scantunnel entwickelt, um Retourenware effizient zu analysieren und zu bewerten. Ziel war es,
- den Retourenprozess zu beschleunigen
- die Qualitätssicherung zu verbessern und
- die manuelle Arbeitsbelastung zu verringern.
Die Lösung
Ein trainiertes maschinelles Lernmodell (ResNet50 Faster R-CNN) wurde implementiert, um die Produkte auf der Förderstrecke zu analysieren. Das System prüft Barcodes, QR-Codes, Produkteigenschaften sowie mögliche Schäden, wie z. B. gebrochene Siegel oder entfernte Folien.
Basierend auf diesen Analysen wird entschieden, ob die Retourware wieder eingebucht, für die Hospitality-Verwertung genutzt oder ausgebucht wird. Das System nutzt ein Self-Supervised-Learning Framework, das eine kontinuierliche Verbesserung der Modellqualität gewährleistet. Durch MLOps wird die Architektur so optimiert, dass neu gelernte Modelle automatisch integriert werden.
Auf einen Blick: Logistikunternehmen: KI im Retourenmanagement
Herausforderung
Das Projekt erforderte die effiziente Verarbeitung großer Mengen Retourenware, die Erkennung von Schäden, die Integration in bestehende ERP-Systeme und die kontinuierlichen Verbesserung der Modellgenauigkeit.
Zudem musste die Automatisierung und Synchronisierung der Rückmeldungen mit den Warenbeständen sichergestellt werden.
Lösung
- Entwicklung eines maßgeschneiderten maschinellen Lernmodells zur Analyse und Bewertung von Retourenware
- Integration des Scantunnels in die bestehende IT-Infrastruktur, einschließlich ERP-Systemen wie SAP
- Aufbau eines Self-Supervised-Learning-Ansatzes zur stetigen Qualitätsverbesserung
- Automatisiertes Deployment neuer Modelle durch den Einsatz von MLOps
- Synchronisation fehlerhafter Produktdaten direkt mit den Warenbeständen
Nutzen
- Effizienter Retourenprozess: Automatisierte Erkennung und Bewertung sparen Zeit und reduzieren die manuelle Bearbeitung.
- Verbesserte Bestandsgenauigkeit: Automatische Synchronisierung mit ERP-Systemen stellt sicher, dass Bestände stets aktuell sind.
- Höhere Qualitätssicherung: Präzise Analysen minimieren Fehler und verbessern die Entscheidungsgrundlage.
- Kontinuierliche Optimierung: Self-Supervised-Learning sorgt für anhaltende Verbesserungen der Modellleistung.
- Kostensenkung: Reduzierung manueller Aufgaben und effizientere Prozesse führen langfristig zu geringeren Betriebskosten.
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