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26. 07. 2022
Verfasst von: Christina Amrhein-Bläser

Mit Drohnen und KI zur automatisierten Inventur

Auf einem Hof stehen hohe Stapel mit Getränkekisten. Markierungen zur Klassifizierung sind eingeblendet. © Universität Oldenburg
Automatisierte Inventur: Drohnen fotografieren Getränkekisten, neuronale Netze werten die Bilder aus.

Das manuelle Zählen von Anlagen und Waren bei der Inventur ist sehr aufwändig und erzeugt hohe Personalkosten. In Kooperation mit Praxispartnern setzt die Universität Oldenburg künstliche Intelligenz ein, um solche Logistikprozesse zu optimieren.

Produkte aus der Front-Ansicht und Vogelperspektive zählen

René Kessler, im ti-Magazin 2-2020  berichteten wir über eine Machbarkeitsstudie, Drohnen und KI für die Inventur einzusetzen. Wie weit sind Sie mit der Umsetzung?

Wir haben die Leergut-Inventur eines Kunden der abat AG näher untersucht. Der bisherige manuelle Ansatz pro Inventurlauf verursachte 24 Personentage. Durch den Drohnen-Einsatz und die entwickelten KI-Algorithmen konnten wir zeigen, dass die Automatisierung der Inventur erfolgreich machbar ist. Unser Ansatz spart bis zu 90 Prozent des Aufwands ein, da nun keine manuelle Zählung mehr notwendig ist.

Wie funktioniert das neue Inventursystem?

Drohnen nehmen Bilder von den Leergutbeständen auf, diese werden an den KI-Service übermittelt. Der Algorithmus erkennt und lokalisiert die Waren, klassifiziert und zählt diese. Dabei bezieht der Service sowohl die Front-Ansicht als auch die Vogelperspektive der Waren in die Analyse ein. Zum Einsatz kommen dabei vor allem Convolutional Neural Networks und Transformer Networks sowie diverse Verfahren aus dem Bereich der Bildvorverarbeitung und der Image Augmentation.

Wann könnte das System einsatzbereit sein?

Der Prototyp funktioniert nach einigen Anpassungen sehr gut. Zum Beispiel haben wir die Vogelperspektive integriert und die Leistungsfähigkeit der Netzwerke erhöht. Die Genauigkeit in den bisherigen Tests beträgt 95 Prozent. Hierfür haben wir die Auszeichnung als „Produkt des Jahres 2022“ des Materialfluss-Magazins erhalten. Mit einem Einsatz in der Praxis rechnen wir in zirka eineinhalb Jahren.

 

Redaktioneller Hinweis: Dieser Text steht unter der CC BY 3.0 DE-Lizenz.

 

Projektpartner: Abat AG

 

Hier finden Sie weitere Informationen:

Portraitfoto
René Kessler, M. Sc.
Adresse
Universität Oldenburg
Abteilung Wirtschaftsinformatik
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Universität Oldenburg
Abteilung Wirtschaftsinformatik
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Transfer
Adresse
Innovative Hochschule Jade-Oldenburg
Schloßplatz 16
26122 Oldenburg
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