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!

Data & KI Projekte für die Logistikbranche

In der gesamten Lieferkette von Logistikunternehmen fallen jeden Tag Unmengen an Daten an. 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 zeitlich zu optimieren. Zudem können Dienstleistungen, statt generischen Standards zu folgen, personalisiert und somit kundenfreundlicher gestaltet werden.

Mithilfe von Daten und Künstlicher Intelligenz ermöglichen wir unseren Kunden, sich im digitalen Zeitalter ständig zu verändern und anzupassen. Unsere Erfahrung aus über 1.000 Projekten in den letzten 8 Jahren haben wir genutzt, um ein ganzheitliches System für Data & KI Projekte zu entwickeln – unsere [at] Data Journey. Damit befähigen unsere Kunden, ihre eigenen Stärken zu entwickeln und begleiten sie auf ihrem Weg.

Projekte unserer Kunden

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.

Predictive Maintenance bei MAN

Predictive Maintenance @MAN

  • Verhinderung von 92 % aller Injektorausfälle
  • Senkung der Gewährleistungskosten
  • Reduzierung der Konventionsstrafen und Sicherung von Folgeaufträgen
Präventive Identifikation fehlerhafter Teile

Präventive Identifikation fehlerhafter Teile

  • Identifizierung fehlerhafter Lieferantenchargen durch ein generisches Datenmodell
  • Visualisierung der Rückverfolgung auffälliger Lieferantenchargen in QlikSense
Machbarkteitsanalyse mit Data Science

Machbarkeitsanalyse zu Predictive Maintenance

  • Bewertung der verfügbaren Datengrundlage in Hinblick auf Predictive-Maintenance-Projekten
  • Empfehlungen bzgl. Datenverfügbarkeit, um Predictive-Maintenance-Projekten erfolgreich umzusetzen.
KI in der Logistik

Auftragsforecast für Ersatzteilbestellungen

  • 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 %

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– Künstliche Intelligenz in der Logistik –

Whiteapaper - KI in der Logistik

Referenzen

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:

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Predictive Maintenance

Mithilfe vorausschauender Wartungsmethoden können Sie Fehler frühzeitig erkennen.

Quality Analytics

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

Ankunftsprognose

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

Demand Forecasting

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

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IoT / Connected Devices

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

Optimierung

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

„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 –

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.

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Etwa 90 % der Befragten erhoffen sich, dass KI ihre Marktposition verbessert.

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Nur 26 % geben aber an, dass sie KI aktiv in ihren Logistik-Prozessen einsetzen.

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

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Simon Decker

Simon Decker

Data & AI Projekte Logistik & Transport

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Aktuelles zum Thema KI im Bereich Logistik

Brownfield vs. Greenfield – Jedes Unternehmen kann Teil der Industrie 4.0 werden

Smart Factory, Industrial Internet of Things oder vernetzte Produktion: Viele Konzepte, die im Rahmen von Industrie 4.0 beschrieben werden, klingen oft hoch theoretisch. Theorie und Praxis lassen sich in diesem Zusammenhang auch nicht immer perfekt in Einklang bringen. Ein grundlegender Unterschied, um den es im Folgenden gehen soll, ist der zwischen sogenannten „Greenfield-Projekten“ und „Brownfield-Anlagen“.

Mit Data Science und KI durch die Krise

Die deutsche Wirtschaft steht vor einer tiefen Rezession. Ein Einblick, wie Data Science und Künstliche Intelligenz diesem Szenario entgegenwirken können.   Die Corona Pandemie und ihre Konsequenzen für Wirtschaft und das tägliche Leben wird zu einer wirtschaftlichen Krise enormen Ausmaßes führen. Verkäufe brechen ein, Lieferketten werden unterbrochen, Fundamente der globalen Wirtschaft fallen aus oder werden zerstört. Bei einem Shutdown von zwei Monaten könnten derartige Verwerfungen