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Sonderhefte/Specials

Lagerplanung

Smarte Lagerplanung

KI-Simulator zur Optimierung von Lagerbeständen entwickelt

Das Massachusetts Institute of Technology (MIT) Center for Transportation & Logistics und Mecalux haben einen auf Künstlicher Intelligenz basierenden Simulator entwickelt, der die Verteilung des Lagerbestands zwischen verschiedenen Lagern innerhalb eines Logistiknetzwerks optimieren kann. Die Plattform mit dem Namen „Genetic Evaluation & Simulation for Inventory Strategy“ (GENESIS) nutzt moderne Machine-Learning-Modelle, um Tausende mögliche Szenarien zu analysieren und zu simulieren, welches der optimale Lagerbestand in jedem Lager ist und wann eine Nachschubversorgung erfolgen sollte.

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Die auf einem genetischen Algorithmus basierende Plattform schlägt optimale Lagerbestände und Transportstrategien vor. Bild: Mecalux
Die auf einem genetischen Algorithmus basierende Plattform schlägt optimale Lagerbestände und Transportstrategien vor. Bild: Mecalux
27. Mai 2026, 09:00 Uhr

Der KI-Simulator berücksichtigt Variablen wie die prognostizierte Nachfrage in der jeweiligen Region, die Transportkosten oder die Betriebskapazität der einzelnen Lager. So lassen sich verschiedene Strategien zur Lagerauffüllung testen, ohne den tatsächlichen Betrieb zu beeinträchtigen. „Mit dem genetischen Algorithmus kann man mehrere Simulationen mit unterschiedlichen Parametern durchspielen, bis die effizienteste Logistikstrategie gefunden ist. Unternehmen können verschiedene Szenarien vergleichen und sich für dasjenige entscheiden, das am besten zu ihrem Betrieb passt“, sagt Dr.

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