KI in der Logistik

Erfahren Sie was KI ist, wie sie funktioniert und welche Chancen sie für Unternehmen in den Bereichen Logistik, Intralogistik und Supply Chain Management bereithält!

Was ist Künstliche Intelligenz?

Zunächst ist Künstliche Intelligenz ein Sammelbegriff, unter dem eine Reihe von Teilgebieten der Informatik und Mathematik zusammengefasst sind. Das Ziel der darin erforschten Methoden ist, komplexe Aufgaben zu lösen. Häufig handelt es sich um Problemstellungen, die bisher nur mithilfe der menschlichen Kognition gelöst werden konnten. Zu den bekanntesten Methoden in diesem Bereich gehören: Machine Learning, Deep Learning, neuronale Netze und Natural Language Processing (NLP). Darüber hinaus gibt es in jedem dieser Forschungsfelder zahlreiche weitere Methoden. Eine der Herausforderungen in der Praxis ist demnach, das Problem richtig zu erfassen und eine passende Methode zu dessen Lösung zu identifizieren. Die Grundfragestellung bei der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz lautete vereinfacht gesagt: Können Computer das menschliche Gehirn nachahmen?
Erfahren Sie mehr über die Grundlage, die Gefahren, die Vor- und Nachteile in unserem Blogbeitrag „Was ist Künstliche Intelligenz

Fakten zu Künstlicher Intelligenz in der Logistik

Eine Studie von INFORM und LOGISTIK HEUTE offenbart interessante Zahlen rund um Data Science & KI in der Logistikbranche. 

90 %
Etwa 90 % der Befragten erhoffen sich, dass KI ihre Marktposition verbessert.
26 %
Nur 26 % geben aber an, dass sie KI aktiv in ihren Logistik-Prozessen einsetzen.

54 %

Grund: 54 % der Mitarbeiter fehlt das Fachwissen, nur 12 % geben gute Kenntnisse an.

Potenziale & Chancen von KI für die Logistikbranche

In der gesamten Lieferkette von Logistikunternehmen fallen jeden Tag Unmengen an Daten an. Diese liegen sowohl strukturiert, als auch unstrukturiert vor. Für das Ausschöpfen dieser Informationen ist Künstliche Intelligenz prädestiniert. So kann KI dabei unterstützen, Methoden und Verhaltensweisen neu zu entwickeln, beispielsweise aus reaktiven Vorgängen proaktive zu generieren, und im Sinne der Planungssicherheit statt Mutmaßungen und groben Schätzungen konkrete Voraussagen für die Zukunft zu treffen. Natürlich ist es auch möglich, sich lediglich auf die bestehenden Prozesse zu konzentrieren und manuelle wie auch bereits automatisierte Abläufe lediglich zeitlich zu optimieren. Zudem können Dienstleistungen, statt generischen Standards zu folgen, personalisiert und somit kundenfreundlicher gestaltet werden.

„Ein Beispiel zeigt, wie eklatant die Vorteile künstlicher Intelligenz in der Intralogistik sein können: In einem Markt sind wegen manueller Bestellung 7,5 Prozent der Artikel wegen Regallücken nicht verfügbar. Die Fehlerquote sinkt auf fünf Prozent, wenn eine spezielle KI-Software einem menschlichen Disponenten Empfehlungen ausspricht. Wird auf die Möglichkeit menschlicher Korrekturen verzichtet und künstliche Intelligenz führt die Lager- und Logistikaufgaben vollkommen autonom durch, so sinkt die Fehlerquote auf 0,5 Prozent.


Joachim Bengelsdorf / diyonline-Magazin –

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Künstliche Intelligenz in der Logistik: Einstieg | Einsatzgebiete | Use Cases

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Einsatzgebiete von KI & Data Science in der Logistik

Bereits heute beeinflusst der Einsatz von KI die logistischen Prozesse massiv. Im Folgenden stellen wir Ihnen einige Felder vor, in denen Künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann:

Predictive Maintenance

Mithilfe vorausschauender Wartungsmethoden können Sie Fehler frühzeitig erkennen.

Demand Forecasting

Mithilfe von Modellen für maschinelles Lernen (Machine Learning) können Sie den Transportbedarf Ihrer Kunden vorhersagen.

Optimierung

Verwenden Sie mathematische Optimierungsmodelle, um die Zuordnung von Transportressourcen zu verbessern.

Ankunftsprognose

Verwenden Sie statistische Modelle, um die erwartete Ankunftszeit des Fahrzeugs am POI vorherzusagen und zu verfolgen

IoT / Connected Devices

Sammeln Sie Echtzeitdaten von Ihrer Flotte zur Zustandsüberwachung oder vorausschauenden Wartung.

Quality Analytics

Analysieren Sie Ihre Qualitätsdaten, um Korrelationen zu finden und Metriken abzuleiten.

Referenzen

Wir haben unsere Data Science und KI Expertise im Bereich Logistik bereits in diversen Projekten unter Beweis gestellt. Lesen Sie hier einige unserer Referenzen zum Thema KI in der Logistik und Transport. Bei Fragen stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung.

  • Verhinderung von 92% aller Injektorausfälle
  • Senkung der Gewährleistungskosten
  • Reduzierung der Konventionsstrafen und Sicherung von Folgeaufträgen
  • Identifizierung fehlerhafter Lieferantenchargen durch ein generisches Datenmodell
  • Visualisierung der Rückverfolgung auffälliger Lieferantenchargen in QlikSense
  • Bewertung der verfügbaren Datengrundlage in Hinblick auf Predictive-Maintenance-Projekten
  • Empfehlungen bzgl. Datenverfügbarkeit, um Predictive-Maintenance-Projekten erfolgreich umzusetzen.
  • Erfolgreicher Proof of Concept und Grundstein für weitere Analysen innerhalb von 8 Wochen​
  • Aufbereitung von 7 verschiedenen Datenquellen ​
  • Berechnung von über 20 einzelnen Modellen​
  • Prognosegenauigkeiten bis zu 91 %

Wer und was steckt hinter [at]

Mithilfe von Daten und künstlicher Intelligenz ermöglichen wir unseren Kunden, sich im digitalen Zeitalter ständig zu verändern und anzupassen.  

Wir befähigen unsere Kunden, ihre eigenen Stärken zu entwickeln und begleiten sie auf ihrem Weg mit unserer [at] Data Journey. 

Unsere Kunden

[at] Data Journey

Unsere Erfahrung aus über 600 Projekten in den letzten 7 Jahren haben wir genutzt, um ein ganzheitliches System für Data & KI Projekte zu entwickeln – unsere [at] Data Journey. Eine durchgängige Data Strategy bildet die Basis und den Rahmen, um aus Daten echten Mehrwert zu generieren – wir nennen es Data2Value. Im DataLab geht es um Geschwindigkeit! Ziel ist es, möglichst schnell Use Cases zu testen – vom Konzept zum Prototypen mit Echtdaten. In der Data Factory werden Use Cases zum fertigen Produkt industrialisiert. Absoluter Fokus ist die Skalierung und nachhaltige Generierung von Mehrwerten – daher steht auch hier der Nutzer im Fokus. In unserer Data Ops betreiben und warten wir Ihre Plattformen und Machine Learning Algorithmen.  

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