WAGNER Schweiz AG
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Britta Huber wird Hupac-Chefin
Die aktuelle Vizepräsidentin der UPS-Healthcare-Sparte für Europa und Asien soll zum 1. Juli zur Hupac wechseln. In der fast 60 jährigen Firmengeschichte wird die 42Jährige als CEO die erste Frau an der Spitze des Unternehmens sein. Sie folgt auf Michail Stahlhut.
KI bei den Winterspielen
Während in Norditalien die Olympischen Winterspiele für Begeisterung sorgen, fährt quasi im Parallelschwung eine faszinierende Entwicklung ins Blickfeld der Fördertechnik-Spezialisten: die zunehmende Durchdringung des Wintersports mit künstlicher Intelligenz und autonomer Technik.
Kardex mit TIC beim Kommissionieren
Der «letzte Schrei» zur fehlerfreien Kommissionierung: Kein akustischer Menue-Aufruf, sondern ein neues Steuerungssystem namens «Total Intelligence Concept» (TIC) wirbt für Kardex und seine vier Geschäfts-Bereiche Remstar, Mlog, AS Solutions und «Rocketsolution» an der LogiMAT (24. bis 26. März).
Egal wie die Übergabestelle aussieht
Unterschiedliche Ladungsträger oder wechselnde Übergabestellen? Stills neuer automatisierter Hochhubwagen EXV-CB iGo erlaubt in jedem Fall präzise Warenübergaben. Bei 1,4 t Tragfähigkeit und bis zu 3,8 m Einlagerungshöhe sorgt moderne Laser- und Sensortechnik für Prozess- und Personensicherheit.
Datengetriebene Intelligenz
Dematic stellt an der LogiMAT 2026 neue Software-Lösungen für «operative Intelligenz» und als Europa-Premiere eine AS/RS Technologie der «nächsten Generation» vor. Planung, Betrieb und die kontinuierliche Optimierung automatisierter Anlagen sollen damit leichter fallen.
Neuer Posten für Jeremy Green
In Grossbritannien und Irland gilt Kardex bereits als Marktführer für vertikale Lagersysteme. Da passt Jeremy Green, der von Kardex soeben zum neuen Business Development-Chef bestimmt wurde, gut ins Konzept. Der 53jährige Rugby-Fan war zuvor bei Intralogistik-Spezialisten wie TGW und Körber tätig.
Augen und Ohren der Intralogistik
In Security-Anwendungen, bei automatisierter Identifikation und autonomen Prozessen sind Sensorik, Bilderfassung und die (Echtzeit-)Verarbeitung der erfassten Daten wichtige Technologien. Mit aktuellen Lösungen erschliessen zahlreiche Aussteller der LogiMAT 2026 ein breites Spektrum.
Perfektioniert – aber unfähig zum Wandel?
Der Ansatz erinnert an Zeiten, in denen Automatisierung nicht nur als teuer, sondern durch bis auf das letzte Prozent ausgereizte Optimierung oft auch als veränderungsunfähig galt. Heutige Systeme punkten, u.a. per KI, mit Anpassungsfähigkeit. Denn «zuviel» Effizienz kann den Wandel auch blockieren. Sagt Ben Schulz.
Gleich zwei auf einen Streich
Nach der Produktionsstätte für Geschirrspüler des BSH (vormals Bosch und Siemens) Hausgeräte-Herstellers in der bayerischen Gemeinde Dillingen soll TGW nun in Nürnberg bis Mitte 2028 ein Shuttle-Lager in Silobauweise für die Ersatzteilversorgung mit anspruchsvoller Konstruktion realisieren.
«007» im Visier der Lagertechnik
Thilo Jörgl, Manager des Test Camp Intralogistics, erläutert im Gespräch, was die Veranstaltung am 15. und 16. April in der Westfalenhalle von Messen unterscheidet, welche Highlights geboten werden und warum der 33. Deutsche Materiafluss-Kongress aus Bayern in den Ruhrpott verlagert wurde.
«Versuch und Irrtum» preisgekrönt
«Versuch und Irrtum» preisgekrönt
Foto: Lietzmann
Beim runderneuerten Logistikkongress in Berlin (wäre «Supply Chain» kein Allgemeinbegriff, könnte der Zusatz als «CX» auch von der Nähe zur Schweiz künden) wird seit Jahren nicht nur ein «Logistik-», sondern auch ein Wissenschaftspreis verliehen. Diesmal für ein KI-gestütztes «Reinforcement Learning».
Nach einer Präsentation der vier Finalisten auf der «Deep Dive Stage» der BVL Supply Chain CX kürte die Jury eine Dissertation von Sebastian Lang zur Künstlichen Intelligenz im Hinblick auf ein konkretes praktisches Anwendungsfeld, nämlich die Berechnung von Produktions-Ablaufplänen, zum Siegerprojekt. Dabei nutzt Lang Methoden eines so genannten «Reinforcement Learning» (RL), also des bestärkenden Lernens. Das erlaubt es, eine Software mittels Trial-and-Error so zu trainieren, dass diese im Anschluss Produktionsablauf-Entscheidungen in Echtzeit berechnen kann.
Der Unterschied zu etablierten Verfahren ist, dass nicht nach Trainingslabeln, sondern durch Versuch und Irrtum trainiert wird. Was ein wenig nach altbekannten Programmierschritten «If – then – go to» klingt. Aus dem positiven wie negativen Feedback sollen Anwendungen des «Reinforcement Learning» allerdings langfristig und mit wesentlich höherer Wahrscheinlichkeit die richtigen Schlüsse ziehen und Schritt für Schritt eine deutlich zuverlässigere Planungs- und Steuerungsstrategie entwickeln, als es mit herkömmlichen Systemen möglich wäre. Damit betrat Lang Neuland: In den letzten 30 Jahren gab es nur rund 100 Veröffentlichungen zu RL. Das bestärkende Lernen eigne sich im besonderen Masse für die sehr anspruchsvolle Ablaufplanung in hochvolatilen, komplexen oder störanfälligen Produktionsumgebungen. Die Dissertation von Lang zeigt anhand eines konkreten Beispiels aus der Transportplanung auf, dass das Konzept auch auf andere Bereiche der Logistik übertragbar sein dürfte.
