MoTIS® KI Künstliche Intelligenz

Optimierung in Echtzeit

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz in der Logistik- und Fertigungsbranche eröffnet mit immer besser und schneller werdenden System immer mehr Möglichkeiten zur Restrukturierung und Optimierung in Echtzeit.

InnoLOG setzt als führender Entwickler von künstlicher Logistikintelligenz auf selbstständige Analyse und Lösungen komplexer logistischer Problemstellungen. MoTIS® KI ist kein eigenständiges Produkt, sondern integraler Bestandteil aller Anwendungsmodule von MoTIS®, wodurch jeder Anwendungsbereich von der künstlichen Intelligenz profitieren kann.

MoTIS® als kompetenter Mitarbeiter

MoTIS® kann unterstützend für den Anwender eingesetzt werden, oder selbstständig arbeiten. Dabei werden Daten, die zu allen Prozessen durch leistungsstarke Dienste erfasst werden ausgewertet und analysiert.

In Sekundenschnelle stehen Optimierungsmaßnahmen und -vorschläge zur Verfügung, die Ihr Geschäft auf Basis der eigens gestalteten Datenlage nach vorne bringt.

Einsatzbereiche von MoTIS® KI

  • Arbeitsvorbereitung

  • Terminplanung und Koordination von Aufträgen

  • Tourenplanung

  • Lagerorganisation

  • Einkaufsplanung

  • Ressourcenverwaltung

  • Produktionsfein- und grobplanung

  • Datenauswertung

  • Visualisierung


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Daten sammeln heißt Wissen sammeln

MoTIS® erfasst Daten zu Bewegungen und Vorgängen im gesamten System. Auf Basis einer Analyse dieser Daten erkennt MoTIS®, welche Parametrisierung zu welchen Ergebnissen führt, wertet diese aus und kann Verbesserungspotenzial aufzeigen oder eigenständig umsetzen. So können beispielsweise in der Arbeitsvorbereitung Kommissionieraufträge automatisch gebildet und freigegeben werden, wobei aktuelle und historische Faktoren wie Lagerauslastung, Vorratsbestand, aktuelle Nachfrage, historische Nachfrage (Weihnachtsgeschäft, Hauptsaison, etc.) berücksichtigt werden.

Ihre Vorteile

 

  • Datenerfassung mit vollem Automatisierungsgrad
  • Volle Kontrolle über die eigenen Daten
  • Maßgeschneiderte Prozessverbesserung durch Eigendaten
  • Minimierung des Arbeitsaufwands für Datenauswertung
  • Vollständige Funktionssicherheit
  • Schnelle, zukunftssichere Methodik
  • Flexible, schnelle Optimierungsmöglichkeiten