Anbieter von Warehouse Management-Systemen nutzen Künstliche Intelligenz meistens zur Ermittlung des voraussichtlichen Personalbedarfs. Sagt zumindest eine Studie des Fraunhofer-Instituts für Materialfluss und Logistik IML, die in einem Marktreport darüber berichtet.

Im «WMS Marktreport Kompakt» lag in diesem Jahr der Fokus der Befragung auf Künstlicher Intelligenz. Die Forschenden des Fraunhofer IML machten drei technologische Haupttrends, nämlich Predictive Analytics, Deep Learning und Digital Security aus. Die Studie habe zudem gezeigt, dass KI am häufigsten zur Feststellung des Personalbedarfs verwendet werde.

Die grösste Herausforderung im Bereich der Warehouse-Management-Systeme bestehe in der kontinuierlichen Anpassung an das sich schnell entwickelnde Umfeld. Der jedes zweite Jahr veröffentlichte Report beinhaltet über 50 umfassende Auswertungen zum WMS-Markt.

Abb.: IML/Fotolia

Durchgeführt wird er von der Plattform «warehouselogistics» des Fraunhofer IML, einer europäischen Vergleichsplattform für Logistik-IT-Systeme. Die Forschenden decken dabei verschiedene Systemgruppen ab, darunter WMS, TMS (Transport-Management-Systeme) und RPS (Ressourcenplanungssysteme).

In naher Zukunft soll auch eine Beratung zu MES (Manufacturing Execution Systems) verfügbar sein, die sich derzeit in der Entwicklung befindet. Auf der Plattform «warehouse logistics» sind derzeit 81 WMS gelistet, die zum Teil in den WMS-Marktreport mit eingeflossen sind. Zur Datenerhebung haben die Forschenden gezielt ausgewählte Aspekte aus dem Fragebogen anonymisiert analysiert, die sie im Rahmen

der Validierung erfragt hatten.

www.warehouse-logistics.com