Was ist Machine Learning?
Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein Teilbereich der kรผnstlichen Intelligenz, der es einem System ermรถglicht, Daten zu verstehen und zu nutzen, um die Leistung eines Modells zu verbessern, ohne dass es speziell dafรผr 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
Muster in Lieferkettendaten werden hรคufig mit Hilfe des maschinellen Lernens entdeckt, indem man sich auf Algorithmen stรผtzt, die schnell die einflussreichsten Faktoren ermitteln kรถnnen. Der Algorithmus und die Logistikunternehmen, die ihn einsetzen, kรถnnen schnell groรe, unterschiedliche Datensรคtze 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 Umstรคnde 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 grรถรerer Genauigkeit und Effizienz und rationalisiert so die Prozesse.
Vorteile des Machine Learnings in der Logistik
Wie bereits erwรคhnt, gibt es zahlreiche Mรถglichkeiten, wie das maschinelle Lernen der Logistik zugute kommen kann. Bei der Analyse mit Hilfe von Algorithmen lassen sich anhand von Mustern in den Lieferkettendaten hรคufig die einflussreichsten Faktoren fรผr den Betrieb erkennen. Der gesamte Prozess wird mit maschinellen Lernlรถsungen effizienter und profitabler, und hier erfahren Sie, wie:
Erkennung von Schรคden
Die Erkennung von Schรคden bei Fahrzeugkontrollen in der Logistikkette ist ein vorgeschriebenes Verfahren. Manuelle Kontrollen kรถnnen fehleranfรคllig sein. Aus diesem Grund geht die Logistikbranche rasch zu unbemannten Verfahren รผber.
Unternehmen profitieren von einem prรคzisen Versandprozess dank KI-basierter automatischer Fahrzeugschadenerkennung. Die Spediteure nutzen die Bildverarbeitung, um dank Computer Vision und KI-Algorithmen Schรคden zu erkennen. Mit dieser Objekterkennungstechnik kรถnnen Logistikunternehmen das Ausmaร des Schadens bestimmen. Sie kann Ihnen auch sagen, um welche Art von Schaden es sich handelt, so dass zukรผnftige Verluste vermieden werden kรถnnen.
Drohnen in der Zustellung
Drohnen haben die Logistikbranche verรคndert, insbesondere fรผr 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 kostengรผnstiger als herkรถmmliche Transportmittel fรผr die Zustellung auf der letzten Meile. Da sie batteriebetrieben sind, brauchen sie auรerdem keinen Treibstoff. Da sie auรerdem autonom sind, werden auch die Arbeitskosten gesenkt.
Logistikunternehmen sind stรคndig auf der Suche nach Mรถglichkeiten, ihren CO2-Fuรabdruck zu verringern, um die Treibstoffkosten zu senken und den Klimawandel zu bekรคmpfen. Sie kรถnnen 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
Kรผnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gehรถren zu den besten Mรถglichkeiten, die Effizienz der Lieferkette durch Vorhersage der Nachfrage oder Verbesserung der Nachfrageprognose zu verbessern. Die logistische Nachfrageprognose ermรถglicht es Unternehmen, die Nachfrage nach Produkten und Sendungen in der gesamten Lieferkette genau vorherzusagen, auch angesichts unkontrollierbarer Bedingungen oder Umstรคnde. Auf der Grundlage frรผherer Erfahrungen erhalten Sie eine detaillierte Analyse aller Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen kรถnnen. Unternehmen kรถnnen auf diese Weise bessere Entscheidungen treffen.
Logistik-Routen-Optimierung
Kรผnstliche Intelligenz bietet zahlreiche Vorteile fรผr Lieferkettennetzwerke, darunter geringere Transportkosten, eine verbesserte Liefereffizienz und eine Risikominderung fรผr Lieferanten. Mithilfe von KI kรถnnen Sie ermitteln, welche Routen die besten sind, um die Versandkosten zu minimieren und den Prozess zu beschleunigen. Dies ist besonders wichtig fรผr groรe E-Commerce-Unternehmen mit einem groรen Kundenstamm.
Mit Hilfe der Technologie kรถnnen Wetter- und Straรenbedingungen verfolgt und Empfehlungen fรผr die Optimierung der Route und die Verkรผrzung der Fahrzeit gegeben werden. So kรถnnen die Lkw jederzeit umgeleitet werden, wenn eine optimalere und rentablere Route verfรผgbar wird.
Anwendungsfรคlle fรผr Machine Learning in der Praxis
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele fรผr Anwendungsfรคlle des maschinellen Lernens, die sich in der Praxis durchgesetzt haben.
Kundenservice Chatbot
Wรคhrend der gesamten Customer Journey ersetzen Online-Chatbots menschliche Agenten. Sie beantworten hรคufig gestellte Fragen (FAQs) zum Versand oder bieten personalisierte Beratung, wie z. B. Cross-Selling von Produkten oder Grรถรenempfehlungen fรผr Nutzer, und verรคndern damit die Art und Weise, wie wir รผber 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 รผbernommen werden, sind nur einige Beispiele.
Chatbots kรถnnen auch Kundenerfahrungen analysieren und daraus Schlรผsse ziehen, wie sie verbessert werden kรถnnen. Unternehmen kรถnnen nun die Bedรผrfnisse ihrer Kunden besser verstehen und auf sie eingehen.
Computer Vision
Diese KI-Technologie ermรถglicht es Computern und Systemen, aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben mit Hilfe eines Anmerkungswerkzeugs aussagekrรคftige Informationen abzuleiten und daraufhin zu handeln. Diese Fรคhigkeit, 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 kรถnnen Unternehmen heute viele Back-Office-Aufgaben automatisieren. Kรผnstliche Intelligenz, Process Mining, robotergestรผtzte Prozessautomatisierung und andere Technologien kรถnnen zur Hyper-Automatisierung eingesetzt werden.
Hier sind einige Back-Office-Aufgaben, die mit Hilfe von maschinellem Lernen automatisiert werden kรถnnen.
- Berichte erstellen: Logistikunternehmen kรถnnen 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.
- รberwachung und Planung: Maschinelles Lernen in der Logistik hilft bei der Organisation von Frachtpipelines, der Erstellung von Transportplรคnen, der Zuweisung von Mitarbeitern zu verschiedenen Aufgaben und der Implementierung der Paketverfolgung im Lager.
- Verarbeitung von E-Mails: Prozessautomatisierungsroboter kรถnnen den Inhalt von automatisch erstellten Berichten prรผfen und entsprechende E-Mails an die Beteiligten senden.
Welche Zukunft mit ML in der Logistik zu erwarten ist
Aufgrund des plรถtzlichen 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 kรถnnen.
Einfach ausgedrรผckt: KI und maschinelles Lernen werden es Unternehmensanalysten ermรถglichen, angesichts der riesigen Datenmengen fundierte und wichtige Geschรคftsentscheidungen 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 unterstรผtzen wird, bessere und bequemere Lรถsungen fรผr unsere tรคglichen Ablรคufe zu finden. Das Machine Learning trรคgt in vielerlei Hinsicht zur Entwicklung der Logistikbranche bei. Es macht die Verwaltung einfacher als je zuvor und ermรถglicht es einem Unternehmen, schneller zu skalieren und gleichzeitig Ressourcen zu sparen.