INLAI GmbH

INLAI GmbH

https://www.inlai.de

Kurzbeschreibung

INLAI optimiert die Planung des Personal- und Ressourcenbedarfs in der Lagerlogistik: Via industrieller KI wird anhand der WMS-Daten – bspw. aus einem SAP EWM – prognostiziert, wie viele Personen wann und in welchen Prozessbereichen benötigt werden. Das ist als Cloud-Anwendung innerhalb weniger Wochen für den Produktivbetrieb einsatzbereit.

Informationen zum Unternehmen

Beschreibung des Unternehmens

IN­LAI steht für »In­tel­li­gent Lo­gistics with AI«.

Die rasanten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz führen zu mehr und mehr Berührungspunkten in unserem Alltag. Im öffentlichen Diskurs erfährt KI eher für den Einsatz im Bereich Engineering oder im Medien- und Kreativbereich Aufmerksamkeit. Wir von INLAI haben uns aber dem Nutzen für den Bereich Smart Logistics & Smart Warehouses verschrieben und setzen auf die Komponenten von AIM, dem Pionier zu Industrial AI in Deutschland.

Wir ermöglichen unseren Kunden der Lagerlogistik, vom Zusammenspiel des ERP- und/oder WMS-Systems und den KI-Komponenten zu profitieren: Unternehmens- und Prozessdaten sollen trotz ihrer Menge, Abhängigkeiten und Komplexität menschengerecht interpretiert, aufbereitet und flexibilisiert werden. Es geht darum, den immer komplexeren Anforderungen in der Logistik zu begegnen und Fachkräfte zu unterstützen.

Geschichte

INLAI ist aus der gemeinsamen Arbeit der Logistik-, KI- und SAP-Profis von drei Softwarefirmen entstanden: TUP, AIM und prismat. So werden die mehrjährige Grundlagen- und Pionierarbeit im Bereich Künstliche Intelligenz und die Expertise rund um Logistikprozesse und -software miteinander vereint und dank der SAP-Expertise um zusätzliche Erfahrungen rund um die Integration in Standard-Softwaresysteme ergänzt.

Unternehmensflyer

Informationen zum Produkt

RPSINLAI

Beschreibung

Mit INLAI.RPS gibt es endlich die Ressourcenplanungssoftware, die dem prozessualen und

technologischen Niveau der modernen Logistik gerecht wird: Bewährte KI-Bausteine von

AIM – dem Pionier im Bereich Industrielle KI – werden von INLAI mit einer Integration zu

SAP EWM versehen und Plug&Play via Cloud zur Verfügung gestellt, um künstliche Intelligenz

für das Vorhersagen anstehender Arbeitslasten im Lager einzusetzen.

Produkt-Features

• Automatisierte Prognosen von Arbeitslasten (z. B. Aufträge, Aufgaben etc.)

• Empfehlung der Personalkapazitäten nach Lagerbereichen

• Analysen von Trends, Auffälligkeiten und Zusammenhängen • Erklärung der Prognosen und Empfehlungen

Konfigurierbarkeit

• Zeitliche Horizonte: Monate, Wochen, Tage, Stunden

• Zeitliche Auflösung: Schichten, Wochen, Tage, Stunden

• Spezifizierung: z. B. Standorte, Lagerbereiche, Produktgruppen, Auftragsarten, Kunden etc.

Einsatzgebiet

Wir ermöglichen unseren Kunden der Lagerlogistik, vom Zusammenspiel des SAP-Systems und den KI-Komponenten zu profitieren: Unternehmens- und Prozessdaten sollen trotz ihrer Menge, Abhängigkeiten und Komplexität menschengerecht interpretiert, aufbereitet und flexibilisiert werden. Es geht darum, den immer komplexeren Anforderungen in der Logistik zu begegnen und Fachkräfte zu unterstützen.

Besonderheiten

Die Kooperation von TUP, prismat und AIM vereint umfassende Intralogistik-Expertise, tiefgreifendes SAP-Fachwissen und einen praxiserprobten Werkzeugkasten KI-basierter Lösungsbausteine, um neue Potenziale zu erschließen und die Optimierung von Logistik- und Lagerprozessen auf das nächste Level zu bringen.

Produkt-Roadmap

So pro­fi­tie­ren Sie von ei­ner KI-op­ti­mier­ten Res­sour­cen­pla­nung

Mit dem Einsatz von INLAI-RPS gelingt Ihnen ein wichtiger Schritt auf dem Weg zum Smart Warehouse und die Optimierung mehrerer Faktoren.

  • Zufriedenheit: Steigerung der Zufriedenheit durch vorausschauende Personalplanung
  • Weniger Excel: Manuelle Excel-Arbeit in der Planung reduzieren
  • Planung: Einsparungen durch bessere Planung für externe Ressourcen
  • Liefertreue: Einhalten der Liefertreue durch Vermeidung von Unterkapazitäten
  • Kostenersparnis: Sowohl Überkapazitäten als auch Personalausfälle durch Überlastung vermeiden

Produktflyer

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