{"id":186820,"date":"2022-08-22T13:58:10","date_gmt":"2022-08-22T11:58:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.saloodo.com\/?p=186820"},"modified":"2023-10-24T14:04:44","modified_gmt":"2023-10-24T12:04:44","slug":"digitale-logistik-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.saloodo.com\/de\/blog\/digitale-logistik-machine-learning\/","title":{"rendered":"Digitale Logistik: Machine Learning in der Logistik \u2013 Beispiele & Hauptanwendungsf\u00e4lle"},"content":{"rendered":"

Was ist Machine Learning?<\/h2>\n

Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein Teilbereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz, der es einem System erm\u00f6glicht, Daten zu verstehen und zu nutzen, um die Leistung eines Modells zu verbessern, ohne dass es speziell daf\u00fcr 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.<\/p>\n

Die Rolle des Machine Learnings in der Logistik<\/h2>\n

\"BeispieleMuster in Lieferkettendaten werden h\u00e4ufig mit Hilfe des maschinellen Lernens entdeckt, indem man sich auf Algorithmen st\u00fctzt, die schnell die einflussreichsten Faktoren ermitteln k\u00f6nnen. Der Algorithmus und die Logistikunternehmen, die ihn einsetzen, k\u00f6nnen schnell gro\u00dfe, unterschiedliche Datens\u00e4tze 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.<\/p>\n

Die Digitalisierung der logistischen Planung durch Machine Learning kann dabei helfen, unvorhergesehene Umst\u00e4nde 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 gr\u00f6\u00dferer Genauigkeit und Effizienz und rationalisiert so die Prozesse.<\/p>\n

Vorteile des Machine Learnings in der Logistik<\/h2>\n

Wie bereits erw\u00e4hnt, gibt es zahlreiche M\u00f6glichkeiten, wie das maschinelle Lernen der Logistik<\/a> zugute kommen kann. Bei der Analyse mit Hilfe von Algorithmen lassen sich anhand von Mustern in den Lieferkettendaten h\u00e4ufig die einflussreichsten Faktoren f\u00fcr den Betrieb erkennen. Der gesamte Prozess wird mit maschinellen Lernl\u00f6sungen effizienter und profitabler, und hier erfahren Sie, wie:<\/p>\n

Erkennung von Sch\u00e4den<\/h3>\n

Die Erkennung von Sch\u00e4den bei Fahrzeugkontrollen in der Logistikkette ist ein vorgeschriebenes Verfahren. Manuelle Kontrollen k\u00f6nnen fehleranf\u00e4llig sein. Aus diesem Grund geht die Logistikbranche rasch zu unbemannten Verfahren \u00fcber.<\/p>\n

Unternehmen profitieren von einem pr\u00e4zisen Versandprozess dank KI-basierter automatischer Fahrzeugschadenerkennung. Die Spediteure nutzen die Bildverarbeitung, um dank Computer Vision und KI-Algorithmen Sch\u00e4den zu erkennen. Mit dieser Objekterkennungstechnik k\u00f6nnen Logistikunternehmen das Ausma\u00df des Schadens bestimmen. Sie kann Ihnen auch sagen, um welche Art von Schaden es sich handelt, so dass zuk\u00fcnftige Verluste vermieden werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Drohnen in der Zustellung<\/h3>\n

Drohnen haben die Logistikbranche ver\u00e4ndert, insbesondere f\u00fcr 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 kosteng\u00fcnstiger als herk\u00f6mmliche Transportmittel f\u00fcr die Zustellung auf der letzten Meile. Da sie batteriebetrieben sind, brauchen sie au\u00dferdem keinen Treibstoff. Da sie au\u00dferdem autonom sind, werden auch die Arbeitskosten gesenkt.<\/p>\n

Logistikunternehmen sind st\u00e4ndig auf der Suche nach M\u00f6glichkeiten, ihren CO2-Fu\u00dfabdruck zu verringern, um die Treibstoffkosten zu senken und den Klimawandel zu bek\u00e4mpfen. Sie k\u00f6nnen ihren Verbrauch an fossilen Brennstoffen drastisch reduzieren, Geld sparen und die Umwelt schonen, indem sie Drohnen in die letzte Phase ihrer Lieferkette einbinden.<\/p>\n

Logistik-Nachfrageprognose<\/h3>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen geh\u00f6ren zu den besten M\u00f6glichkeiten, die Effizienz der Lieferkette durch Vorhersage der Nachfrage oder Verbesserung der Nachfrageprognose zu verbessern. Die logistische Nachfrageprognose erm\u00f6glicht es Unternehmen, die Nachfrage nach Produkten und Sendungen in der gesamten Lieferkette genau vorherzusagen, auch angesichts unkontrollierbarer Bedingungen oder Umst\u00e4nde. Auf der Grundlage fr\u00fcherer Erfahrungen erhalten Sie eine detaillierte Analyse aller Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen k\u00f6nnen. Unternehmen k\u00f6nnen auf diese Weise bessere Entscheidungen treffen.<\/p>\n

Logistik-Routen-Optimierung<\/h3>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz bietet zahlreiche Vorteile f\u00fcr Lieferkettennetzwerke, darunter geringere Transportkosten, eine verbesserte Liefereffizienz und eine Risikominderung f\u00fcr Lieferanten. Mithilfe von KI k\u00f6nnen Sie ermitteln, welche Routen die besten sind, um die Versandkosten zu minimieren und den Prozess zu beschleunigen. Dies ist besonders wichtig f\u00fcr gro\u00dfe E-Commerce-Unternehmen mit einem gro\u00dfen Kundenstamm.<\/p>\n

Mit Hilfe der Technologie k\u00f6nnen Wetter- und Stra\u00dfenbedingungen verfolgt und Empfehlungen f\u00fcr die Optimierung der Route und die Verk\u00fcrzung der Fahrzeit gegeben werden. So k\u00f6nnen die Lkw jederzeit umgeleitet werden, wenn eine optimalere und rentablere Route verf\u00fcgbar wird.<\/p>\n

Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Machine Learning in der Praxis<\/h2>\n

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele f\u00fcr Anwendungsf\u00e4lle des maschinellen Lernens, die sich in der Praxis durchgesetzt haben.<\/p>\n

Kundenservice Chatbot<\/h3>\n

W\u00e4hrend der gesamten Customer Journey ersetzen Online-Chatbots menschliche Agenten. Sie beantworten h\u00e4ufig gestellte Fragen (FAQs) zum Versand oder bieten personalisierte Beratung, wie z. B. Cross-Selling von Produkten oder Gr\u00f6\u00dfenempfehlungen f\u00fcr Nutzer, und ver\u00e4ndern damit die Art und Weise, wie wir \u00fcber 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 \u00fcbernommen werden, sind nur einige Beispiele.<\/p>\n

Chatbots k\u00f6nnen auch Kundenerfahrungen analysieren und daraus Schl\u00fcsse ziehen, wie sie verbessert werden k\u00f6nnen. Unternehmen k\u00f6nnen nun die Bed\u00fcrfnisse ihrer Kunden besser verstehen und auf sie eingehen.<\/p>\n

Computer Vision<\/h3>\n

Diese KI-Technologie erm\u00f6glicht es Computern und Systemen, aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben mit Hilfe eines Anmerkungswerkzeugs aussagekr\u00e4ftige Informationen abzuleiten und daraufhin zu handeln. Diese F\u00e4higkeit, 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.<\/p>\n

Automatisierung von Back-Office-Aufgaben<\/h3>\n

Dank der Hyper-Automatisierung k\u00f6nnen Unternehmen heute viele Back-Office-Aufgaben automatisieren. K\u00fcnstliche Intelligenz, Process Mining, robotergest\u00fctzte Prozessautomatisierung und andere Technologien k\u00f6nnen zur Hyper-Automatisierung eingesetzt werden.<\/p>\n

Hier sind einige Back-Office-Aufgaben, die mit Hilfe von maschinellem Lernen automatisiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n