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Machine-Learning-Modelle prognostizieren Kommissionierzeiten bei Pumpenhersteller Wilo

Wilo SE · Deutschland

Fertigung & Industrie Logistik & Transport Logistik & Supply Chain Produktion & Operations Optimierung & Planung Predictive Analytics/Machine Learning Effizienz & Kostensenkung Pilotprojekt

Wilo entwickelte gemeinsam mit Fraunhofer IOSB-INA ML-Regressionsmodelle, die auf Basis von über 300.000 historischen Kommissionierzeiten Ressourcenbedarf und Bearbeitungsdauer in der Intralogistik vorhersagen.

Vertiefung

Der Pumpenhersteller Wilo SE stand vor der Herausforderung, Materialfluss und Lagerprozesse angesichts schwankender Kundenaufträge effizient zu planen. Im it’s-OWL-Projekt IMAGINE entwickelten Wilo und Fraunhofer IOSB-INA Machine-Learning-Regressionsmodelle, die aus über 300.000 historischen Picking-Zeiten und SAP-Auftragsdaten lernen, um Transportwege, Materialmengen und Lagerplatzarten vorherzusagen.