Assistierter Wareneingang durch Informationserkennung mit KI-Unterstützung (WIKI)

Problemstellung
Die Elektronikfertigung ist durch eine steigende Komplexität im Bereich von Materialflüssen und Beschaffung geprägt. Viele Bauteile sind aufgrund des hohen Grads der Standardisierung lieferantenübergreifend austauschbar, eine einheitliche Nomenklatur gibt es allerdings nicht. Das Finden relevanter Informationen auf Verpackungen ist daher sehr zeitaufwändig und das Risiko einer falschen Buchung ins Lager hoch. Die Nutzung falsch eingebuchter Bauteile kann in der Fertigung gravierende Folgen haben – bis hin zur kompletten Neufertigung einer Baugruppe. Deshalb müssen Tätigkeiten in Wareneingang und Lager vermehrt von hoch qualifizierten Elektrofachkräften übernommen werden.

Zielsetzung
Ziel des KMU-innovativ Projektes WIKI ist die Entwicklung einer Software, die relevante Informationen auf Verpackungen elektronischer Bauteile erkennt, analysiert und an das Warenwirtschaftssystem weitergibt. Von Mitarbeitenden müssen lediglich Ware und Lieferschein gescannt und tatsächliche mit angegebener Menge verglichen werden. Die Software bietet neben Lagerort-Vorschlägen die Möglichkeit, fehlerhafte Bauteile jederzeit automatisiert bis zum Hersteller zurückzuverfolgen und bereits ausgelieferte betroffene Baugruppen zu identifizieren.

Vorgehensweise
WIKI macht vom Ansatz des Machine-Learning Gebrauch. Zunächst werden relevante Merkmale ermittelt, die als Basis für das maschinelle Lernen dienen. Die Umsetzung erfolgt mit künstlichen neuronalen Netzen (KNN). Für das Training der KNN soll ein genetischer Algorithmus zum Einsatz kommen: Dazu wird eine ausreichend große Population von KNN mit zunächst randomisierten Gewichtsfunktionen erstellt und auf Tauglichkeit bewertet. Mittels Selektion, Rekombination und Mutation wird immer wieder eine bessere Generation von KNN erzeugt. Das auf Machine-Learning basierende Wareneingangssystem ist nach seiner Entwicklungs- und Trainingsphase in der Lage, sich selbstständig an neue Herausforderungen, wie z. B. geänderte oder neue Etikettierungen anzupassen und weiterzuentwickeln. Es weist gegenüber bestehenden Wareneingangssystemen eine höhere Fehlertoleranz auf. Nur im Ausnahmefall müssen erfahrene Mitarbeiter eingreifen.

Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Mithilfe der Software können Kosteneffizienz und Qualität signifikant gesteigert werden: Das Risiko einer falschen Buchung ins Lager und damit verbundene Fehler und Reklamationen sinken. Kapazitäten von hochspezialisiertem Personal werden für die Bearbeitung neuer Aufträge an Stelle von Fehlerbehebungen frei. Eine Zeitersparnis von weit über 70 Prozent beim täglichen Wareneingang gegenüber dem Status quo ist zu erwarten. Die künftigen Anwendungsfelder der Projektergebnisse liegen in der Elektro- und Informationstechnik, aber potenziell ebenso in der Medizin-, Mess-, Steuer- und Regelungstechnik.

• HANZA Tech Solutions GmbH