Fritz Mayr is de oprichter en directeur van CIM GmbH, toonaangevend leverancier van intralogistieke software en magazijnbeheersystemen. We spraken met hem over de belangrijkste onderwerpen van 2022 - van kunstmatige intelligentie tot corona, van de energiecrisis tot de trend van automatisering en de toekomst van PROLAG World.
Meneer Mayr, u bent sinds 1985 actief in de intralogistieke software sector. In zekere zin behoort u tot de ‘veteranen’ van de branche. Hoe zijn intralogistieke systemen volgens u sindsdien veranderd?
Allereerst wat eigenlijk nauwelijks veranderd is, zijn de eisen van de klant. Als ik denk aan de systemen die wij in de jaren tachtig leverden, zijn de eisen vergelijkbaar met die van de huidige systemen. Alleen waren de systemen destijds niet grafisch, hadden ze aanzienlijk minder algoritmen en werden er minder gegevens overgedragen. Bovendien waren de technologieën veel langsamer en eenvoudiger. Maar een beeldscherm op een handmatig bediende stapelkraan was er toen ook al. De opkomst van het internet aan het begin van de jaren negentig was zeker een belangrijk keerpunt. Vanaf het jaar 2000 kwam dit echt van de grond, zodat meer gegevens sneller konden worden overgedragen. Zo konden we al snel de eerste SaaS-systemen introduceren. De klant logde in en had onmiddellijk toegang tot zijn magazijnbeheer. Dat gebeurde in 2004.
In het algemeen kan men zeggen: de automatisering is in die tijd - vanaf 2010 - sterk toegenomen. Er worden nu verhoudingsgewijs duidelijk meer automatische magazijnen gebouwd dan vroeger. Vooral in het kader van besparingen wordt het volledig geautomatiseerde magazijn tegenwoordig voor veel bedrijven aantrekkelijk. Daarom wordt er tegenwoordig veel geïnvesteerd in automatisering. Nog een verschil met vroeger: de betere userinterfaces. Het gebruik wordt eenvoudiger, de inwerkperiode korter, het werk gemakkelijker - door eenvoudigere interfaces en een intuïtieve manier van werken.
Hoe zal het gebruik van een WMS in de toekomst veranderen?
De basis voor de logische beslissingen die een WMS neemt, is tegenwoordig te vinden in de stamgegevens. Daarin worden gegevens opgeslagen als de kenmerken van een artikel, de grootte, het gewicht, welke artikelen vaak samen worden gepickt en welke pickingtechnologie wordt gebruikt. Deze gegevens moeten zodanig worden bijgehouden dat het systeem zo goed mogelijk kan beslissen welke opslagplaats moet worden genomen, welke route de kortste is - dit alles kan worden afgelezen uit de stamgegevens. Het regelmatig herzien en bijhouden van deze gegevens is een zeer arbeidsintensief proces. Wie dit echter goed doet, kan hier wezenlijke efficiëntieverbeteringen in de opslag genereren. De ervaring leert echter dat stamgegevens in de meeste bedrijven een zwakke plek zijn.
In de toekomst komt er een technologie die het onderhoud van deze stamgegevens in feite overbodig maakt - kunstmatige intelligentie (KI). KI leert van de fouten die ze maakt en onderhoudt zo haar eigen stamgegevens. Natuurlijk lijken ze niet meer op de stamgegevens die een mens invoert. Dit zijn leereffecten - en door dit leren weet het systeem dan waar welk artikel het beste geplaatst kan worden. Kunstmatige intelligentie zal ervoor zorgen dat we minder administratie hoeven te doen en de systemen zullen altijd als vanzelfsprekend het juiste doen.
Dat klinkt een beetje utopisch..
Ja, dat is het misschien ook. Maar dat is wel het doel. Er zitten weer algoritmen achter, het type programmering verandert volledig en simulatie wordt belangrijker omdat de systemen eerst hun basiskennis uit de simulatie moeten leren. De taakstelling is heel anders en de resultaten zijn aanvankelijk niet altijd duidelijk te begrijpen. Maar dat wordt natuurlijk steeds beter met de tijd. We staan hier aan het begin. Zo moet je het zien. Ja, iedereen praat over KI, maar eigenlijk staat de technologie nog in de kinderschoenen.
Dus zal kunstmatige intelligentie een game-changer worden zoals het internet?
Ja, ik denk dat het vergelijkbaar is. We merken de verandering van buitenaf niet eens omdat het systeem gewoon werkt. In de huidge tijd moeten we echt iets doen om het systeem te laten doen wat het moet doen. We moeten voorraad genereren, ABC-criteria instellen, met of zonder batchbeheer, multi-order picking - deze gegevens of processen moeten we vastleggen en vooraf bepalen. Hoe wordt er gepickt? Tweetraps of eentraps? Dit hangt af van de ordercombinatie. Tegenwoordig wordt dit gedaan door een consultant of een goede beheerder, die zijn systeem goed kent. Hij of zij voert dit allemaal in. Intralogistiek is zo complex, dat het niet kan functioneren zonder intelligentie achter het besturingssysteem. In de toekomst zal het systeem dit allemaal zelf doen. Dit zal alleen niet gemakkelijk te realiseren zijn. In de klassieke programmering worden logica's geïmplementeerd, die zijn voortgekomen uit analyse. De KI moet die ervaring eerst opdoen. Het is een fascinerende techniek.
CIM werkt op dit gebied onder meer samen met KI-onderzoekers van de Technische Universiteit München. Zijn er hier al resultaten?
Er zijn veel tests die veelbelovend zijn. Het leereffect werkt en de gesimuleerde intralogistiek wordt steeds efficiënter. Het wordt ons duidelijk, dat de toepassing van kunstmatige intelligentie in het magazijnbeheer er definitief aankomt. Daarom staan, naast het huidige project samen met de Technische Universiteit van München, al twee andere onderzoeksprojecten in de startblokken. Ik heb er alle vertrouwen in en onze mensen lopen hier voorop bij de praktische uitvoering: wij hebben ons KI-systeem al bij een klant in een testomgeving geïmplementeerd. Kunstmatige intelligentie komt er dus niet alleen aan, maar is al onderdeel van het dagelijks leven bij CIM.
