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KI revolutioniert die globale Logistik und das Lieferkettenmanagement

Künstliche Intelligenz nimmt in Bezug auf globale Logistik und Lieferkettenmanagement an Brisanz rasant zu. Nach Ansicht einer Reihe von Führungskräften aus dem Verkehrswesen werden diese Bereiche voraussichtlich einen bedeutenderen Wandel erleben. Das heißt, dass kontinuierliche Weiterentwicklung in den Bereichen Technologien wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und ähnliche neue Technologien über das Potenzial verfügt, Störungen hervorzurufen und Innovationen in diesen Wirtschaftszweigen zu fördern.

Künstliche Intelligenz wird mit hochentwickelten Computertechniken geliefert, die bei der Auswahl großer Datenmengen aus der Logistik und Lieferkette sehr behilflich sind. Man kann solche Methoden einsetzen und basierend auf ihrer Analyse Ergebnisse erhalten, die Abläufe und komplexe Funktionen auslösen können. 

Viele Unternehmen profitieren inzwischen von Investitionen in künstliche Intelligenz. Laut John Watton, Senior Director, Enterprise Marketing, EMEA, bei Adobe, verwenden derzeit bereits 15% KI, während weitere 31% ihre Umsetzung in diesem Jahr planen. In erster Linie können Umsätze aus folgenden Bereichen generiert werden: Forschung und Entwicklung, Produktinnovation, Lieferkette und Kundenservice.

Wie beeinflusst künstliche Intelligenz die Logistik? 

Die Vorhersagefähigkeiten werden steigen.

KI kann dazu beitragen, die Effizienz des Unternehmens in den Bereichen Netzwerkplanung und prädiktive Nachfrage zu verbessern. Durch die Verwendung von Tools, die bei der Kapazitätsplanung und genauen Bedarfsprognosen behilflich sind, können Unternehmen viel proaktiver werden. Wenn sie sich über die Markterwartungen im Klaren sind, können sie die Fahrzeuge schnell in die Gebiete mit höherer Nachfrage verlegen und damit die Betriebskosten senken.

Anhand von Daten können Techniker heutzutage viele Ziele erreichen, beispielsweise Risiken vermeiden, Lösungen finden oder Ereignisse antizipieren. Die Daten können dazu beitragen, dass Unternehmen ihre Ressourcen richtig einsetzen, um maximalen Nutzen zu erzielen, und künstliche Intelligenz kann ihnen dabei helfen, genauer und schneller zu arbeiten.

Robotik.

Im Zusammenhang mit der künstlichen Intelligenz sollte man unbedingt die Robotik erwähnen. Auch wenn die Robotik als futuristisches Technologiekonzept betrachtet wird, wird sie bereits von der Lieferkette verwendet. Beispielsweise kann mithilfe von Robotik der Bestand in den Lagern verfolgt, lokalisiert und verschoben werden. Solche Roboter sind mit Algorithmen des tiefen Lernens ausgestattet, die den Robotern helfen, autonome Entscheidungen über verschiedene im Lager ausgeführte Abläufe zu treffen.

Big Data.

Wenn man über künstliche Intelligenz spricht, sollte man neben Robotern auch Big Data erwähnen. Mithilfe von Big Data können Logistikunternehmen die zukünftige Leistung optimieren und genauere Aussichten besser als je zuvor vorhersagen. Die Kombination der Erkenntnisse von Big Data und der künstlichen Intelligenz kann dazu beitragen, verschiedene Aspekte der Lieferkette wie Transparenz der Lieferkette und Routenoptimierung zu verbessern. 

Für künstliche Intelligenz in der Logistik ist die Bereitstellung sauberer Daten ein großer Schritt. Für ihre Umsetzung sind solche nutzbaren Zahlen unbedingt notwendig. Es ist keine einfache Aufgabe, die Effizienz zu messen, da Daten aus verschiedenen Quellen stammen. Wie bekannt ist es nicht möglich, Daten auf der Quellenebene zu verbessern. Aus diesem Grund werden bestimmte Algorithmen verwendet, mit denen Daten analysiert werden, die Qualität der Daten verbessert wird sowie Probleme identifiziert werden, um Transparenz zu erreichen, die zum Nutzen des Unternehmens verwendet werden kann.

Computer Vision.

Wenn sich Ihre Fracht auf der ganzen Welt bewegt, sorgen Sie dafür, ein Paar Augen zu haben, um sie zu überwachen. Viel besser ist es jedoch, wenn modernste Technologie dabei eingesetzt wird. Die Verwendung von Computer Vision, das auf künstlicher Intelligenz für die Logistik basiert, erleichtert Ihnen, Dinge auf eine neue Art und Weise zu sehen und zu verfolgen.

Selbstfahrende Fahrzeuge.

Selbstfahrende Fahrzeuge sind das weitere große Produkt, das künstliche Intelligenz der Lieferkette bietet. Selbstverständlich kann es einige Zeit dauern, bis fahrerlose Lkws verfügbar sind, aber das Hightech-Fahren wird bereits in der Logistik eingesetzt, um die Effizienz und Sicherheit zu erhöhen. Man erwartet eine signifikante Änderung auf diesem Gebiet in Bezug auf das unterstützte Bremsen, den Spurassistenten und den Autopiloten auf der Autobahn.

Die modernen hochentwickelten Antriebssysteme können dazu beitragen, den Kraftstoffverbrauch zu senken. Sie führen mehrere Lastwagen zu Formationen zusammen, die von Computern gesteuert werden. Sie sind auch miteinander verbunden. Eine solche Konfiguration sollte den Lkws helfen, deutlich Kraftstoff zu sparen. 

Wie beeinflusst künstliche Intelligenz die Lieferkette? 

KI bietet kontextbezogene Intelligenz.

KI stellt der Lieferkette kontextbezogene Intelligenz zur Verfügung, die zur Senkung von Betriebskosten und Verwaltung von Lagerbeständen verwendet werden kann. Die kontextbezogenen Informationen helfen Unternehmen, schnell zu den Kunden zurückzukehren. 

Die Verwendung der KI zusammen mit maschinellem Lernen erleichtert es Unternehmen, neue Einblicke in verschiedene Bereiche zu erhalten, darunter Logistik, Lieferkettenmanagement und Lagerverwaltung. Einige der in diesen Bereichen verwendeten Technologien sind KI-basierte Sichtprüfungen zur Erkennung von Schäden und Durchführung von notwendigen Korrekturen durch Aufnahme der Ladung mit Hilfe von Spezialkameras und Intelligent Robotic Sorting, um palettierte Sendungen, Pakete und Briefe zu sortieren.

KI bietet Einblicke zur Steigerung der Produktivität.

Die Verwendung der KI im Lieferkettenmanagement erleichtert es, die Leistung zu analysieren und neue Faktoren zu finden, die denselben Bereich beeinflussen. Um die Faktoren und Probleme zu ermitteln, die die Leistung der Lieferkette beeinträchtigen können, werden die Möglichkeiten verschiedener Arten von maschinellem Lernen wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen kombiniert. 

KI hilft bei der Bedarfsprognose, wobei große Datenmengen analysiert werden.

KI ermöglicht es, alle Faktoren zu messen und zu verfolgen, die dazu beitragen können, die hohe Genauigkeit der Bedarfsprognose sicherzustellen. Auf Basis des Wetters, den Echtzeitverkäufen und anderen Faktoren werden kontinuierliche Vorhersagen in einer Schleife geliefert. Diese Informationen können bei der automatischen Sortierung, der Verbesserung der Lagerverwaltung, der Selbstverwaltung von Lagersystemen sowie selbstfahrenden Gabelstaplern sehr nützlich sein. 

KI kann dazu beitragen, die Auswahl des Lieferanten und dessen Effektivität zu verbessern.

KI kann lieferantenbezogene Daten wie Audits, uneingeschränkte Lieferleistung, Kreditwürdigkeit und Bewertungen analysieren und basierend auf diesen Daten Informationen liefern, die beim Treffen zukünftiger Entscheidungen sehr hilfreich sein können. Dieser Schritt erleichtert es dem Unternehmen, bessere Entscheidungen als Lieferant zu treffen sowie den Kundenservice zu verbessern.

KI wird bei der Verbesserung des Kundenerlebnisses verwendet.

Laut Pega, einem US-amerikanischen Software-Unternehmen, sind 38 Prozent der Verbraucher davon überzeugt, dass KI den Kundendienst wesentlich verbessern kann. KI personalisiert die Beziehung von Kunden zu Logistikdienstleistern und bietet Kunden eine Möglichkeit, den sprachbasierten Dienst zu verwenden, um ihre Sendung zu verfolgen. Falls Probleme auftreten, wird der Kunde an den Mitarbeiter des Kundendienstes weitergeleitet.

KI verbessert die Fabrikplanung und Produktionsplanung.

Die Einführung der KI ermöglicht es Unternehmen, die Fabrikplanung und Produktionsplanung deutlich zu verbessern. Dies bedeutet, dass sie daran arbeiten können, die verschiedenen Probleme zu analysieren und anschließend zu optimieren. Da die KI über die Fähigkeit verfügt, Einschränkungen auszugleichen, kann dies für Situationen, wenn ein Produkt erst nach der Bestellung des Kunden hergestellt wird, automatisch gut funktionieren. Es handelt sich um Fertigung nach Auftrag, aus dem Englischen Build-to-Order.

Auswirkungen der künstlichen Intelligenz im Verkehrswesen.

Probleme im Verkehrswesen entstehen, wenn es ziemlich schwierig ist, das Systemverhalten auf Basis des vorhersehbaren Musters, das von menschlichen Fehlern, Verkehr oder Unfällen beeinflusst wird, zu bestimmen. In solchen Fällen kommt KI zu Hilfe, wobei sie Entscheidungen auf Basis der Datenanalyse voraussagt. Heutzutage wird KI auf verschiedene Arte und Weise in der gesamten Transportbranche implementiert. Nachfolgend werden einige davon erläutert: 

Unternehmensentscheidungen.

Durch den Einsatz von KI-Methoden kann das Güterverkehrssystem Vorhersagemethoden verwenden, um das Volumen zu ermitteln, wodurch die Planung für das Transportunternehmen vereinfacht werden kann. Darüber hinaus ist es möglich, eine Reihe von Entscheidungstools zu entwickeln, die von KI ausgeführt werden können. Von solchen Investitionen in KI können Unternehmen in Zukunft stark profitieren. 

Verbesserung der öffentlichen Sicherheit.

Die Echtzeit-Verfolgung von Kriminalitätsdaten in städtischen Gebieten ermöglichte es, die Sicherheit der Menschen zu gewährleisten, die mit öffentlichen Verkehrsmitteln fahren. Anhand solcher Daten kann die Polizei ihre Patrouillenbemühungen effizienter gestalten und die Sicherheit der Fahrgäste gewährleisten. 

Selbstfahrende Fahrzeuge.

In den letzten Jahren waren selbstfahrende Pkws und Lkws für die Menschen von Interesse. Um die Produktivität zu steigern und Unfallhäufigkeit auf den Autobahnen zu verringern, haben Elon Musk und Uber selbstfahrende Lkws entwickelt. 

Sicherheit von Fußgängern.

Verletzungen und Verkehrsunfälle können verringert werden, indem man den Weg von Radfahrern und Fußgängern vorhersagt. Die Erfassung von Verkehrsinformationen ermöglicht es, die Gesamtemissionen und die verschiedenen Transportnutzungen zu reduzieren. 

Verkehrsmuster.

Anscheinend beeinflusst der Verkehrsfluss den Verkehr erheblich. Bei der Analyse der verkehrsbezogenen Daten für das Verkehrsmanagement unter Verwendung von KI können diese Informationen dazu beitragen, Verkehrsstaus drastisch zu reduzieren sowie zu rationalisieren. Heutzutage können mithilfe einer Reihe von KI-basierten Lösungen intelligentere Verkehrslösungen entwickelt werden, und sie sollen ihre Rolle effektiv spielen.

Fazit

Mit den jüngsten Durchbrüchen bei Technologien wie Big Data und Algorithmen des maschinellen Lernens sollte KI in naher Zukunft ungewöhnliche Lösungen für die Logistik, Lieferkette und das Verkehrswesen entwickeln.

Sollten Sie weitere Anregungen dazu haben, wie KI in der Logistik und dem Lieferkettenmanagement verwendet werden kann, können sich an das Team von AI-United.de per Mail oder Q&A wenden.

Quelle
AI-United-Redaktion

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