Automatisierung durch Digitalisierung KI-gestützte Effizienzsteigerung in Wäschereien

Die Digitalisierung macht vor kaum einer Branche halt – so auch nicht vor Großwäschereien und ­textilen ­Dienstleistern. Insbesondere KI-basierte Lösungen gewinnen dabei zunehmend an Relevanz, da sie den Automatisierungsgrad einmal mehr erhöhen und die Effizienz durch die Übernahme repetitiver sowie zeitintensiver Aufgaben weiter steigern.

Von KI-basierten Lösungen profitieren vor allem Wäschereien, die zusätzlich einen Mietwäscheservice anbieten: Schließlich müssen sie neben den regulären Abläufen rund um die Reinigung der Textilien weitere Herausforderungen, beispielsweise bei der Produktion der Wäsche, bewältigen und diese mit den übrigen Unternehmensprozessen in Einklang bringen.

Präzise Planung der internen Wäschereiprozesse

Wäschereien mit Mietwäscheservice stellen Unternehmen, Hotels und anderen Einrichtungen Berufskleidung, Bettwäsche oder Handtücher zur Verfügung und übernehmen deren regelmäßige Reinigung. Da sie dabei in der Regel an feste Termine gebunden sind, zu denen die Wäsche wieder zur Verfügung stehen muss, ist eine präzise Planung der internen Prozesse erforderlich.

Dazu zählt auch die Ermittlung des betriebsbedingten Wäschebedarfs, um die Steuerung der Abläufe und Ressourcen gezielt – und unter Berücksichtigung saisonaler sowie branchenspezifischer Schwankungen – darauf abstimmen zu können. Eine entsprechende Software unterstützt dabei unter anderem, indem sie automatisiert und mittels KI-gestützter Prognosen die zukünftigen Bedarfe errechnet und der Wäscherei genau aufzeigt, wann sie beispielsweise mit mehr Gärtnerei- oder ­Hoteltextilien zu rechnen hat.

KI- und prognosebasierte Softwarelösungen

Dazu gehört auch die Identifikation saisonaler Peaks: So steigt beispielsweise in Hotels während der Ferienzeit der Bedarf an Bettwäsche und Handtüchern und damit auch das Reinigungsvolumen. Gleichzeitig müssen viele Unternehmen zum jährlichen Ausbildungsbeginn zahlreiche neue Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter einkleiden, was wiederum die Fertigung und Erstwäsche zusätzlicher Textilien erfordert.

KI- und prognosebasierte Softwarelösungen berücksichtigen derartige Saisonmuster und Nachfrageschwankungen automatisch in ihren Berechnungen und beziehen bei Bedarf auch weitere relevante Parameter, wie zum Beispiel die Konfektionsgrößen der Betriebskleidung, in die Forecasts mit ein. So wird neben der zu einem bestimmten Zeitpunkt benötigten Artikelmenge auch die Größenverteilung ermittelt, indem die Software den Gesamtbedarf je Artikel prognostiziert und diesen dann nach Größen aufschlüsselt.

Gleichzeitig ermöglicht die KI dank ausgefeilter Algorithmen eine exakte Planung hinsichtlich der benötigten Ressourcen und verfügbaren Kapazitäten. Dies umfasst nicht nur die Beschaffung der notwendigen Betriebs- und Produktionsmittel, sondern auch die Personal- und Schichtenplanung.

Prognosen für das Eintreten zukünftiger Ereignisse

Ein weiterer relevanter Aspekt betrifft den Bereich der Reparaturen: sowohl in Bezug auf die Wartung der Maschinen – Stichwort Predictive Maintenance – als auch hinsichtlich des Lebenszyklus der Miettextilien. Denn Wäschereien sind zum einen darauf angewiesen, das Ausfallrisiko einer Produktions- oder Waschmaschine, insbesondere in Spitzenzeiten, so gering wie möglich zu halten.

Zum anderen ist es wichtig, den natürlichen Verschleiß der Wäsche im Blick zu behalten, um die notwendigen Austauschzeitpunkte frühzeitig zu erkennen und die Artikel rechtzeitig auf Lager zu haben. Da dies bei einer Vielzahl von Kunden sowie unterschiedlichsten Textilien ohne intelligente Softwareunterstützung schwierig ist, schafft ein fortschrittlicher AI Forecasting Service Abhilfe.

Schließlich ist KI in der Lage, große Mengen an aktuellen sowie historischen Daten in kürzester Zeit zu analysieren, um auf dieser Basis Prognosen für das Eintreten zukünftiger Ereignisse zu erstellen. So lassen sich beispielsweise notwendige Wartungstermine der Maschinen voraussagen – nicht nur, um unerwartete Ausfälle der Anlagen zu vermeiden, sondern auch, um rechtzeitig umplanen und Termine vorziehen zu können, falls diese mit der Hochsaison des Wäschebedarfs kollidieren.

Darüber hinaus können Unternehmen durch die Analyse historischer Daten den voraussichtlichen Lebenszyklus der Miettextilien prognostizieren, um zu ermitteln, wann bestimmte Kleidungs- und Wäschestücke im Durchschnitt ersetzt werden müssen. Auf diese Weise lassen sich Engpässe vermeiden und gleichzeitig eine hohe Lieferfähigkeit sicherstellen.

Qualitätsmanagement im Textilservice

Nicht zuletzt unterstützen Automatisierungssoftwares Wäschereien auch im Qualitätsmanagement, um sicherzustellen, dass die gewaschene Wäsche frei von Flecken und Beschädigungen ist und neu gefertigte Ware korrekt produziert wurde. Fehlerhafte Textilien lassen sich so deutlich einfacher identifizieren und aussortieren.

Eine entsprechende Softwarelösung bietet dazu beispielsweise die Möglichkeit, klare Standards und Regeln für die Bewertung der Textilien festzulegen. Der Qualitätsprüfer hat anschließend auf seinem Tablet eine digitale Checkliste zur Hand, die er intuitiv per Touch abhaken kann. Zusätzlich lassen sich anhand interaktiver Abbildungen des entsprechenden Textils direkt Markierungen setzen, um beispielsweise ein Loch oder einen Fleck zu kennzeichnen sowie den Grad der Verschmutzung oder des Defekts festzulegen.

KI-Algorithmen bieten dabei weiteres Optimierungspotenzial, indem sie dies mittels Bildanalysen automatisch klassifizieren. Weiterhin unterstützt die Software den Prüfer auf dieser Basis unter anderem mit Empfehlungen bei der Entscheidung, ob die Artikel erneut gewaschen, repariert oder tatsächlich entsorgt werden müssen.

Wettbewerbsfähiger werden mit KI

Insgesamt können Wäschereien durch den Einsatz von Automatisierungssoftware und künstlicher Intelligenz somit ihre Betriebsabläufe optimieren, die Effizienz deutlich steigern und gleichzeitig ihre Servicequalität verbessern – was letztlich nicht nur positive Effekte auf die Kundenzufriedenheit und -bindung zeitigt, sondern auch die Wettbewerbsfähigkeit stärkt.