Automated Inventory: Mit der Drohne durch den Supermarkt

04.12.2018 Lesezeit 3 Min

Um angesichts der wachsenden Konkurrenz durch E-Commerce-Anbieter wettbewerbsfähig zu bleiben, haben Lebensmittel- und Drogeriehändler in den vergangenen Jahren ihre Artikelverfügbarkeit weiter verbessert. Allerdings bedarf die detaillierte Kontrolle der Produkte einer regelmäßigen Inventur, die mit relativ hohem Personal- und Kostenaufwand verbunden ist. Zumal die permanenten Artikelkontrollen nur nach Ladenschluss durchgeführt werden können. Zusammen mit Partner-Start-ups entwickelt PwC als Business-Integrator für seine Kunden deshalb ein Automated-Inventory-Konzept. Im Mittelpunkt dieser neuartigen Methode zur Automatisierung der Bestandsaufnahme steht dabei die Kombination verschiedener Zukunftstechnologien.

„Zuerst dachten wir, man könnte womöglich einen Roboter verwenden, der nach Ladenschluss durch die Regale fährt. Aber der könnte nur schwer ins Regal blicken – insbesondere in die hinteren Reihen“, sagt Ralf Böhle, PwC-Manager im Application & Emerging Technology Team. Deshalb setze man bei der Entwicklung der Automated Inventory auf ein Gerät, das flexibler in der Bewegung ist: die Drohne. „Die hochentwickelten Flugsysteme können auch indoor relativ autark navigieren. Sie haben eine automatische Hinderniserkennung und die neuen Modelle verfügen sogar über 360-Grad-Kameras“, so Böhle. „Wir arbeiten nun daran, dass wir einer Drohne schon bald die konkrete Aufgabe geben können: Flieg abends die Filiale ab, mach präzise Fotos von allen Regalen und stell sie zur Weiterverarbeitung zur Verfügung.“

Ralf Böhle, PwC-Manager im Application & Emerging Technology  

Bei der Auswertung der Bilder inklusive der Objekterkennung und -detektion sowie der Produktzählung kommt anschließend Artificial Intelligence zum Tragen, wie Böhle erklärt:

„Wir entwickeln eine innovative Software, die ausgefeilte Objekterkennungsalgorithmen ausnutzt und dadurch die komplexe Aufgabe des maschinellen Zählens meistern kann.“

Zu den noch zu lösenden Herausforderungen gehöre es, Drohnen-Kameras und KI-Software so zu kombinieren, dass das System mit wechselnden Lichtverhältnissen, Schatten und zum Teil verdeckten Produkten umgehen kann. Eine ebenso große Hürde sei die praxistaugliche Automatisierung des Flugbetriebs: „Bei unseren Tests verwenden wir kompakte Drohnen wie die DJI Spark. Da halten die Akkus nicht wirklich lange, maximal 15 Minuten“, sagt Böhle. Geklärt werden müsse also, wie Batterien während einer längeren Automated Inventory gewechselt oder aufgeladen werden können.

Angesichts der kniffligen Aufgaben, die noch gelöst werden müssen, sind Tätigkeiten im Zusammenhang mit Automated Inventory derzeit ein besonders spannendes Feld für Berufseinsteiger. „Hier kann man sich ausprobieren und Neues lernen“, sagt Böhle und empfiehlt allen, die sich für die Herausforderungen der Automated Inventory interessieren, vor allem ein grundsätzliches Verständnis von Artificial Intelligence und eine generelle Aufgeschlossenheit gegenüber Technologien mitzubringen. „Außerdem braucht es Leute, die ihre Kreativität dafür einsetzen, neue Wege zu gehen. In unserem Fall heißt das: Ich muss die richtige Kombination aus Technologien für das Problem finden und das Tech-Feintuning so beherrschen, dass Lösungen für die Kunden einwandfrei funktionieren“, so Böhle, der Ingenieur für Kommunikationstechnik ist.

Während die Automated Inventory für Lebensmittel- oder Drogeriefilialen laut Böhle voraussichtlich in einem Jahr in die Prototyp-Phase geht, ist man bei Warenlagern schon einen Schritt weiter. Weil dort Produkte fast ausschließlich in Kartons mit gut sichtbaren Barcodes erfasst werden können und viel mehr Platz zum Fliegen ist, lassen sich für die Automated Inventory in Lagern größere Drohnen-Modelle mit größeren Batterien verwenden, weshalb das Verfahren in diesem Fall kurz vor der Serienreife steht. Denkbar ist der kombinierte Einsatz der Technologien indes auch in ganz anderen Bereichen, etwa in Sicherheitsfragen. So unterstützt PwC beispielsweise bereits einen Mandanten beim Überwachen von Hochspannungsleitungen mithilfe von Drohnen und intelligenten Bilderkennungssystemen.

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