{"id":185433,"date":"2022-06-14T12:11:27","date_gmt":"2022-06-14T10:11:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.saloodo.com\/?p=185433"},"modified":"2023-10-24T14:04:38","modified_gmt":"2023-10-24T12:04:38","slug":"digitale-logistik-kuenstliche-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.saloodo.com\/de\/blog\/digitale-logistik-kuenstliche-intelligenz\/","title":{"rendered":"Digitale Logistik: Wie man k\u00fcnstliche Intelligenz in der Logistik nutzt"},"content":{"rendered":"

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist eine leistungsstarke Technologie, die f\u00fcr verschiedene Zwecke eingesetzt werden kann. Eines der sinnvollsten Einsatzgebiete ist die Logistik<\/a> sowie das Lieferkettenmanagement, die sich mit komplexen Prozessen wie der Verwaltung von Lagerbest\u00e4nden, der Verteilung von Waren an Lagerh\u00e4user oder der Steuerung von Transportwegen in Echtzeit befassen.<\/p>\n

\"SymbolbildDie Grundlage f\u00fcr KI und KI-Anwendungen sind Daten. Heute wird KI aufgrund der wachsenden Datenmengen, der Fortschritte bei den Algorithmen und der hohen Rechenleistung von Computern in Verbindung mit der Speicherung immer beliebter. Aus den gewonnenen Daten lassen sich aussagekr\u00e4ftige Gesch\u00e4ftserkenntnisse ableiten, die strategische, taktische und operative Entscheidungen unterst\u00fctzen. Auf der Grundlage von maschinellem Lernen und Datenanalyse k\u00f6nnen Optimierungspotenziale und Kosteneinsparungsm\u00f6glichkeiten identifiziert, die Abl\u00e4ufe in der Lieferkette verbessert und neue datengesteuerte Dienstleistungen geschaffen werden.<\/p>\n

Auf diese Weise beschleunigt KI nicht nur die digitale Transformation<\/a> eines Unternehmens, sondern sichert auch einen langfristigen Wettbewerbsvorteil in der Logistikbranche.<\/p>\n

In einer Branche, die t\u00e4glich eine gro\u00dfe Menge an Daten erzeugt, k\u00f6nnen KI-Methoden und -Anwendungen viele Bereiche des Gesch\u00e4fts verbessern. Zum Beispiel in der Stra\u00dfeng\u00fcterverkehrs-, Speditions- und Kontraktlogistik: Nachfrageprognosen, Preisgestaltung und Angebotsmanagement, Netzwerk- und Kapazit\u00e4tsplanung, Lager- und Hub-Analysen sowie Kundenanalysen sind Bereiche, die davon betroffen sind.<\/p>\n

Die Sch\u00e4tzung der Nachfrage und der Verkehrsstr\u00f6me auf dem vielschichtigen Logistikmarkt kann eine gro\u00dfe Herausforderung sein. Er ist oft durch hohe Unsicherheit, Variabilit\u00e4t und Unvorhersehbarkeit politischer, wirtschaftlicher, saisonaler Verkehrs- und Transportfaktoren gekennzeichnet. Traditionell wurde die Mengen- und Personalplanung jahrzehntelang per Telefon, Stift und Papier und nach dem Bauchgef\u00fchl sehr erfahrener Disponenten durchgef\u00fchrt. Durch den Einsatz von Predictive Analytics in Verbindung mit menschlicher Erfahrung k\u00f6nnen Logistikunternehmen Arbeitsabl\u00e4ufe auf der Grundlage genauerer, datengest\u00fctzter Prognosen vorhersagen, was zu einer h\u00f6heren Betriebskapazit\u00e4t und Kosteneffizienz bei der kurz-, mittel- und langfristigen Planung f\u00fchrt.<\/p>\n

Vorteile von K\u00fcnstlicher Intelligenz in Logistik und Lieferketten<\/h2>\n

KI bringt einige potenzielle Vorteile f\u00fcr Unternehmen mit sich, wie z.B. eine verbesserte Bestandsgenauigkeit, k\u00fcrzere Lieferzeiten oder einen besseren Kundenservice dank besserer Prognosen. Dies sind nat\u00fcrlich nur einige Beispiele daf\u00fcr, wie Unternehmen weltweit KI nutzen k\u00f6nnen, um h\u00f6here Gewinne und Marktanteilszuw\u00e4chse zu erzielen. Die Vorteile des Einsatzes von KI in der Logistik und in der Lieferkette<\/a> sind vielf\u00e4ltig und lassen sich entlang des Betriebsablaufs der Lieferkette aufz\u00e4hlen:<\/p>\n

Planung<\/strong> – Predictive Analytics wird schon heute erfolgreich in der Bedarfsplanung eingesetzt, um Signale und historische Trends zu erkennen, die genauere Prognosen erm\u00f6glichen. Sie erm\u00f6glicht volle Transparenz und Risikoanpassung durch eine durchg\u00e4ngige Margenoptimierung.<\/p>\n

Beschaffung<\/strong> – Die digitale Transformation erm\u00f6glicht eine vollst\u00e4ndige Datenintegration mit den Lieferanten. Rohstoffrezepte basieren auf dem Prognoseprozess. Predictive Analytics und neuronale Netze bieten fortschrittliche automatisierte Ausschreibungsm\u00f6glichkeiten, um die Lieferantenauswahl zu verbessern.<\/p>\n

Produktion<\/strong> – Der Einsatz von ML-Algorithmen erm\u00f6glicht es Unternehmen, bessere Prognosen zu erstellen, die \u00dcberbest\u00e4nde oder Engp\u00e4sse verringern k\u00f6nnen, was die Effektivit\u00e4t von Produktionsplanungs- und Dispositionssystemen deutlich erh\u00f6ht.<\/p>\n

Lagerhaltung<\/strong> – ML-L\u00f6sungen in der Lagerhaltung und Verpackung bieten Vorteile durch die Automatisierung, die Steigerung der Produktivit\u00e4t, der Effizienz und des Niveaus der Qualit\u00e4tskontrolle sowie die Reduzierung von Kosten, Zeit und Personalbedarf. Einige L\u00f6sungen bieten auch zus\u00e4tzliche Sicherheitsvorteile, indem sie Lagerh\u00e4user durch Robotik und unbeaufsichtigte Sicherheits\u00fcberwachung st\u00e4rker automatisieren. KI-basierte L\u00f6sungen k\u00f6nnen Vorhersagen \u00fcber zuk\u00fcnftige Nachfragemuster machen und die Lagerbest\u00e4nde optimieren, um sicherzustellen, dass die Produkte rechtzeitig verf\u00fcgbar sind.<\/p>\n

Logistik und Vertrieb<\/strong> – Unternehmen, die k\u00fcnstliche Intelligenz in Logistik- und Vertriebsbereichen einsetzen, k\u00f6nnen mit multifunktionalen Vorteilen rechnen, z. B. einer dynamischen Routenoptimierung auf der Grundlage historischer Daten f\u00fcr eine bessere Zuteilung der Fahrzeuge und einen geringeren Kraftstoffverbrauch. Ein Beispiel f\u00fcr eine solche L\u00f6sung sind Deep-Learning-Algorithmen, die dabei helfen, die Lastverteilung zwischen den verschiedenen LKWs unter Ber\u00fccksichtigung mehrerer Faktoren wie Lieferzeiten, Entfernung, Anzahl der Lieferungen usw. zu optimieren. KI-Modelle helfen bei der intelligenten Preisgestaltung von Transport- und Speditionsdienstleistungen. Fahrerlose Lkw und andere autonome Fahrzeuge sind ein bedeutender und beeindruckender Teil der KI-Technologie, die zusammen mit einem globalen intelligenten Stra\u00dfensystem die Logistikbranche definitiv revolutionieren wird.<\/p>\n

Marketing und Vertrieb<\/strong> – Neben der Optimierung der Lieferkette hat der Einsatz von KI in Marketing und Vertrieb durch verschiedene Methoden erhebliche Verbesserungen gebracht. KI-basierte L\u00f6sungen finden sich in allen Marketing- und Vertriebsbereichen, um Vorteile zu erzielen, wie z. B. ein besseres Kundenerlebnis durch bessere Logistikdienste und hilfreiche Chatbots, eine verbesserte betriebliche Effizienz, eine h\u00f6here Rentabilit\u00e4t usw. ML-Algorithmen bieten Einzelh\u00e4ndlern die M\u00f6glichkeit, Echtzeitvorhersagen zu treffen, die die Umsatzprognosen im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen statistischen Methoden deutlich verbessern und so die Betriebskosten aufgrund geringerer Lagerbest\u00e4nde (geringere Lagerkosten) erheblich senken. Die Nachfragevorhersage wird auch f\u00fcr die Vermarktung von Produkten genutzt, die gerade im Kommen sind und einen zus\u00e4tzlichen Schub ben\u00f6tigen, um den Absatz zu steigern.<\/p>\n

Back-Office-Aktivit\u00e4ten<\/strong> – Auch wenn sie auf den ersten Blick nicht sichtbar sind, machen die Back-Office-Aktivit\u00e4ten einen erheblichen Teil der Betriebskosten eines Logistikunternehmens aus. KI bringt enorme Vorteile f\u00fcr die Back-Office-Automatisierung. Die Effizienz der Rechnungsstellung, der Auftragsabwicklung und der Buchhaltung l\u00e4sst sich durch Automatisierung erheblich steigern. Alle Vorg\u00e4nge werden automatisch und ohne Eingreifen menschlicher Fachkr\u00e4fte oder mit einem Minimum an \u00dcberwachung durchgef\u00fchrt.<\/p>\n

Ausblick<\/h3>\n

Der Einsatz digitaler und innovativer L\u00f6sungen, die auf KI basieren, ist in der Logistikbranche bereits weit verbreitet. Und wir gehen davon aus, dass KI-Systeme, die auf Deep-Learning-Algorithmen basieren, in naher Zukunft von Unternehmen, die ihre Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe optimieren wollen, in gro\u00dfem Umfang eingesetzt werden. KI ist eine Chance, Lieferketten effizienter und datengesteuerter zu machen, damit sie weit \u00fcber das traditionelle Speditionsgesch\u00e4ft hinausgehen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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