Digitale Logistik: Machine Learning in der Logistik – Beispiele & Hauptanwendungsfälle

Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) und KI erobern immer mehr Branchen und Aspekte unseres Lebens, und die Logistik ist da keine Ausnahme. Wenn es um die Lieferkette geht, können KI und maschinelles Lernen äußerst nützlich sein. Mit ihnen lassen sich Prozesse optimieren, Fehler vermeiden, die Menschen machen oder übersehen können, und künftige Chancen und Herausforderungen vorhersagen. Ein Computer-Vision-Modell kann Objekte in seiner Umgebung mit Hilfe von Bild- und Videokommentaren identifizieren und dann mit diesen Objekten interagieren oder sie bei Bedarf vermeiden. Diese Technologie hat das Potenzial, die Sicherheit am Fließband erheblich zu verbessern und die Produktivität der Fertigung zu steigern. Dieser Artikel befasst sich mit den wichtigsten Anwendungsfällen für maschinelles Lernen in der Logistik, ihren Vorteilen und der Verbesserung von Logistikprozessen. Lassen Sie uns eintauchen:

Was ist Machine Learning?

Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es einem System ermöglicht, Daten zu verstehen und zu nutzen, um die Leistung eines Modells zu verbessern, ohne dass es speziell dafür entwickelt wurde. Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden historische Daten als Eingabe, um neue Ausgabewerte vorherzusagen. Sie werden darauf trainiert, mithilfe statistischer Methoden Klassifizierungen oder Vorhersagen zu treffen, die wichtige Erkenntnisse liefern.

Die Rolle des Machine Learnings in der Logistik

Beispiele für Machine Learning (maschinelles Lernen) in der Logistik, wie Lastwagen eine Brücke überquerenMuster in Lieferkettendaten werden häufig mit Hilfe des maschinellen Lernens entdeckt, indem man sich auf Algorithmen stützt, die schnell die einflussreichsten Faktoren ermitteln können. Der Algorithmus und die Logistikunternehmen, die ihn einsetzen, können schnell große, unterschiedliche Datensätze analysieren und so die Genauigkeit der Nachfrageprognosen verbessern. Im kollaborativen Lieferketten- und Logistiksegment hilft das Machine Learning, die Frachtkosten zu senken, die Lieferleistung der Lieferanten zu verbessern und das Lieferantenrisiko zu verringern.

Die Digitalisierung der logistischen Planung durch Machine Learning kann dabei helfen, unvorhergesehene Umstände vorherzusehen und so die Wahrscheinlichkeit von Missgeschicken bei der Lieferung von Waren zu verringern. In der Logistikbranche ersetzt maschinelles Lernen die komplexen Schritte der Planung und Disposition, arbeitet mit größerer Genauigkeit und Effizienz und rationalisiert so die Prozesse.

Vorteile des Machine Learnings in der Logistik

Wie bereits erwähnt, gibt es zahlreiche Möglichkeiten, wie das maschinelle Lernen der Logistik zugute kommen kann. Bei der Analyse mit Hilfe von Algorithmen lassen sich anhand von Mustern in den Lieferkettendaten häufig die einflussreichsten Faktoren für den Betrieb erkennen. Der gesamte Prozess wird mit maschinellen Lernlösungen effizienter und profitabler, und hier erfahren Sie, wie:

Erkennung von Schäden

Die Erkennung von Schäden bei Fahrzeugkontrollen in der Logistikkette ist ein vorgeschriebenes Verfahren. Manuelle Kontrollen können fehleranfällig sein. Aus diesem Grund geht die Logistikbranche rasch zu unbemannten Verfahren über.

Unternehmen profitieren von einem präzisen Versandprozess dank KI-basierter automatischer Fahrzeugschadenerkennung. Die Spediteure nutzen die Bildverarbeitung, um dank Computer Vision und KI-Algorithmen Schäden zu erkennen. Mit dieser Objekterkennungstechnik können Logistikunternehmen das Ausmaß des Schadens bestimmen. Sie kann Ihnen auch sagen, um welche Art von Schaden es sich handelt, so dass zukünftige Verluste vermieden werden können.

Drohnen in der Zustellung

Drohnen haben die Logistikbranche verändert, insbesondere für Pharmaunternehmen, die Produkte mit kurzer Haltbarkeit ausliefern. Ein weiterer wichtiger Vorteil des Einsatzes von Drohnen bei der Zustellung sind die geringeren Kosten. Drohnen sind in der Anschaffung und Wartung kostengünstiger als herkömmliche Transportmittel für die Zustellung auf der letzten Meile. Da sie batteriebetrieben sind, brauchen sie außerdem keinen Treibstoff. Da sie außerdem autonom sind, werden auch die Arbeitskosten gesenkt.

Logistikunternehmen sind ständig auf der Suche nach Möglichkeiten, ihren CO2-Fußabdruck zu verringern, um die Treibstoffkosten zu senken und den Klimawandel zu bekämpfen. Sie können ihren Verbrauch an fossilen Brennstoffen drastisch reduzieren, Geld sparen und die Umwelt schonen, indem sie Drohnen in die letzte Phase ihrer Lieferkette einbinden.

Logistik-Nachfrageprognose

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gehören zu den besten Möglichkeiten, die Effizienz der Lieferkette durch Vorhersage der Nachfrage oder Verbesserung der Nachfrageprognose zu verbessern. Die logistische Nachfrageprognose ermöglicht es Unternehmen, die Nachfrage nach Produkten und Sendungen in der gesamten Lieferkette genau vorherzusagen, auch angesichts unkontrollierbarer Bedingungen oder Umstände. Auf der Grundlage früherer Erfahrungen erhalten Sie eine detaillierte Analyse aller Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen können. Unternehmen können auf diese Weise bessere Entscheidungen treffen.

Logistik-Routen-Optimierung

Künstliche Intelligenz bietet zahlreiche Vorteile für Lieferkettennetzwerke, darunter geringere Transportkosten, eine verbesserte Liefereffizienz und eine Risikominderung für Lieferanten. Mithilfe von KI können Sie ermitteln, welche Routen die besten sind, um die Versandkosten zu minimieren und den Prozess zu beschleunigen. Dies ist besonders wichtig für große E-Commerce-Unternehmen mit einem großen Kundenstamm.

Mit Hilfe der Technologie können Wetter- und Straßenbedingungen verfolgt und Empfehlungen für die Optimierung der Route und die Verkürzung der Fahrzeit gegeben werden. So können die Lkw jederzeit umgeleitet werden, wenn eine optimalere und rentablere Route verfügbar wird.

Anwendungsfälle für Machine Learning in der Praxis

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Anwendungsfälle des maschinellen Lernens, die sich in der Praxis durchgesetzt haben.

Kundenservice Chatbot

Während der gesamten Customer Journey ersetzen Online-Chatbots menschliche Agenten. Sie beantworten häufig gestellte Fragen (FAQs) zum Versand oder bieten personalisierte Beratung, wie z. B. Cross-Selling von Produkten oder Größenempfehlungen für Nutzer, und verändern damit die Art und Weise, wie wir über die Einbindung von Kunden auf Websites und Social-Media-Plattformen denken. Messaging-Bots auf E-Commerce-Seiten mit virtuellen Agenten, Messaging-Apps (wie Slack und Facebook Messenger) und Aufgaben, die normalerweise von virtuellen Assistenten und Sprachassistenten übernommen werden, sind nur einige Beispiele.

Chatbots können auch Kundenerfahrungen analysieren und daraus Schlüsse ziehen, wie sie verbessert werden können. Unternehmen können nun die Bedürfnisse ihrer Kunden besser verstehen und auf sie eingehen.

Computer Vision

Diese KI-Technologie ermöglicht es Computern und Systemen, aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben mit Hilfe eines Anmerkungswerkzeugs aussagekräftige Informationen abzuleiten und daraufhin zu handeln. Diese Fähigkeit, Empfehlungen auszusprechen, unterscheidet sie von Bilderkennungsaufgaben. Computer Vision findet auch Anwendung beim Foto-Tagging in sozialen Medien, bei der radiologischen Bildgebung im Gesundheitswesen und bei selbstfahrenden Autos in der Automobilindustrie.

Automatisierung von Back-Office-Aufgaben

Dank der Hyper-Automatisierung können Unternehmen heute viele Back-Office-Aufgaben automatisieren. Künstliche Intelligenz, Process Mining, robotergestützte Prozessautomatisierung und andere Technologien können zur Hyper-Automatisierung eingesetzt werden.

Hier sind einige Back-Office-Aufgaben, die mit Hilfe von maschinellem Lernen automatisiert werden können.

  • Berichte erstellen: Logistikunternehmen können jetzt automatisch grundlegende Berichte erstellen, die erforderlich sind, um Manager auf dem Laufenden zu halten und sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter auf dem gleichen Stand sind.
  • Überwachung und Planung: Maschinelles Lernen in der Logistik hilft bei der Organisation von Frachtpipelines, der Erstellung von Transportplänen, der Zuweisung von Mitarbeitern zu verschiedenen Aufgaben und der Implementierung der Paketverfolgung im Lager.
  • Verarbeitung von E-Mails: Prozessautomatisierungsroboter können den Inhalt von automatisch erstellten Berichten prüfen und entsprechende E-Mails an die Beteiligten senden.

Welche Zukunft mit ML in der Logistik zu erwarten ist

Aufgrund des plötzlichen und schnellen Wachstums der Digitalisierung und Transformation setzen immer mehr Unternehmen KI und ML ein. Laut einer Studie werden bis 2023 mindestens 50 % aller multinationalen Unternehmen im Bereich der Lieferkette KI und ML-bezogene Transformationstechnologien einsetzen. Dies zeigt die wachsende Beliebtheit von ML in der Logistikbranche.

Einer anderen Studie zufolge berichten 61 % der Manager von Kosteneinsparungen und 53 % von Umsatzsteigerungen aufgrund der Implementierung von KI in ihren Lieferketten. Niedrigere Bestandspreise, geringere Lagerkosten und niedrigere Transport- und Arbeitskosten sind einige der wichtigsten Bereiche, in denen Verlader mit hohem Volumen Geld sparen können.

Einfach ausgedrückt: KI und maschinelles Lernen werden es Unternehmensanalysten ermöglichen, angesichts der riesigen Datenmengen fundierte und wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Fazit

In maschinelles Lernen zu investieren, ist vielleicht die beste Entscheidung, die man im Moment treffen kann. KI ist ein unaufhaltsamer Trend, der die moderne Welt dabei unterstützen wird, bessere und bequemere Lösungen für unsere täglichen Abläufe zu finden. Das Machine Learning trägt in vielerlei Hinsicht zur Entwicklung der Logistikbranche bei. Es macht die Verwaltung einfacher als je zuvor und ermöglicht es einem Unternehmen, schneller zu skalieren und gleichzeitig Ressourcen zu sparen.

Daniel Mahnken
Daniel Mahnken ist Head of Corporate Communications bei Saloodo!. Als gelernter Journalist liegt ihm das Schreiben quasi im Blut. Nach seinem Sportpublizistik-Studium wollte er eigentlich Germany’s Next Sport-Kommentator werden, doch dann entdeckte er die Logistik und kommt seitdem nicht mehr davon los.

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