Machine Learning für Logistikprozesse – Automatisierte Klassifikation von Paketen

Ein großer Industriepartner (Internationaler Logistikdienstleister) stand vor der Herausforderung, die Klassifikation von Logistikprozessen, insbesondere bei der Verpackung von Paketen, effizient zu realisieren. Ziel der Zusammenarbeit mit der Abteilung Software & Information Engineering war die Entwicklung eines Klassifikators für Mengenprognosen.

Einsatz von Machine Learning zur Automatisierung

Im Gegensatz zu traditionellen Programmierverfahren, bei denen Regeln manuell erstellt werden müssen, ermöglichte Machine Learning eine automatische Regelfindung durch das Training mit realen Daten. Ziel war es, dass das System selbstständig Regeln erlernt, um optische Eigenschaften von Paketen zu klassifizieren und Mengenprognosen zu verbessern.

Vorteile des Machine-Learning-Ansatzes

• Reduzierter Entwicklungsaufwand im Vergleich zur klassischen Softwareprogrammierung
• Automatische Anpassung und Verbesserung durch kontinuierliches Training
• Dynamische Informationsgewinnung für eine effizientere Analyse

Technische Umsetzung durch unser Team

Unsere Abteilung Software & Information Engineering entwickelte einen Machine-Learning-Algorithmus, der die Bildverarbeitung für die Klassifikation von Paketen nutzte. Die Umsetzung erfolgte in mehreren Schritten:

1. Zusammenstellung der Trainingsdaten
2. Auswahl einer geeigneten Netzarchitektur
3. Vorverarbeitung der Daten und Training der Netzwerke
4. Optimierung der Trainingsparameter für erneute Trainingsdurchläufe
5. Überführung des trainierten Netzwerks in die industrielle Anwendung

Die Klassifikation erfolgte durch optische Trigger. Herausforderungen wie schlechte Bildqualität oder nicht identifizierbare Objekte im Hintergrund führten anfänglich zu Fehlklassifikationen, die durch kontinuierliches Training und Optimierung schrittweise minimiert wurden.

Ergebnisse und Nutzen für die Logistik

Die Implementierung des Machine-Learning-Ansatzes führte zu:

• Verbesserter automatischer Klassifikation von Paketen
• Reduzierung von Fehlern bei der Mengenprognose
• Effizienterer Logistikprozesse durch optimierte Informationsgewinnung