Worum geht es beim Trend "Künstliche Intelligenz und Business Analytics"?
Was den Menschen besonders auszeichnet ist seine Fähigkeit zu lernen. Als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Wissenschaft Systeme, die in der Lage sind, Probleme mit einer dem Menschen ähnlichen Intelligenz zu lösen. KI-Anwendungen müssen nicht für spezielle Lösungen programmiert werden, sondern nehmen Rohdaten auf und entwickeln durch das Wiederholen der Aufgabe eigenständig Algorithmen. Sie bilden neuronale Netze und lernen.
KI kann Bilder und Videos analysieren, Text und Sprache verarbeiten und Daten aus verschiedenen Quellen zusammenfügen. Darüber hinaus kann sie vorausschauende Prognosen treffen oder als Roboter auf dynamische Umgebungen reagieren, sowohl physisch als auch virtuell. Als Business Analytics kann sie die Geschäftsleistung kontinuierlich iterativ untersuchen und Prognosen für die Geschäftsplanung erzeugen.
Was bedeutet der Trend für die Logistik?
Der Einsatz von KI reicht von der Robotik bis zum virtuellen, KI-gestützten Prozess. So lassen sich Lösungen in nahezu allen Bereichen der Logistik anwenden. Intelligente digitale Assistenzsysteme unterstützen zum Beispiel Disponenten bei der Auswahl des optimalen Fahrzeugs oder bei der Berechnung von Lagerkapazitäten. Sie analysieren Absatzdaten und prognostizieren den künftigen Bedarf von Gütern und Dienstleistungen.
Mit Hilfe von Robotic Process Automation (RPA) können zeitintensive, wiederholte und fehleranfällige Prozesse effizienter erledigt werden: Softwareroboter erlernen die zeitraubenden Tätigkeiten und führen sie selbständig aus. Predictive Maintenance hilft der Produktionslogistik, Anlagen vorbeugend auf Instandhaltungsbedarf hin zu betrachten: Neuronale Netze lernen, historische und in Echtzeit verfügbare Daten zu identifizieren und daraus Prognosen für die nächste erforderliche Wartung zu erstellen.
Welche Lösungen hat die HEC gefunden?
Sendungen automatisch vervollständigen
Das nervt so manchen Disponenten: Er (oder sie) muss Kundenaufträge ins Transportmanagementsystem eintragen, doch die vorliegenden Informationen sind sehr unterschiedlich und unvollständig. Ergänzen kann er sie nur durch eigene Erfahrungswerte.
Das weltweit aktive Speditions- und Logistikunternehmen Fr. Meyer's Sohn (FMS) möchte maschinelle Lernverfahren nutzen, um die Disponenten zu unterstützen. Die HEC hat die heterogenen Datentypen analysiert und Regeln für sie identifiziert. Im nächsten Schritt sollen mehrere unterschiedliche Modelle trainiert werden, die die Sendungsdaten automatisch vervollständigen können.
Automatisch Daten
weiterleiten
Die webbasierten Portale von Reedern haben keine geeigneten Schnittstellen, an die Spediteure ihre eigenen Transportmanagementsysteme andocken könnten. Daten müssen deshalb meistens manuell eingepflegt werden. Der Schiffsmakler und Linienagent Peter W. Lampke GmbH & Co. KG (PWL) wollte herausfinden, inwieweit sich Robotic Process Automation (RPA) dazu eignet, Daten im eigenen Agenten-Liner-System zu erfassen und von dort automatisch an die Webportale der Reeder weiterzureichen. Die HEC hat PWL bei der Auswahl der geeigneten RPA-Software unterstützt, die Software erprobt und konfiguriert.
Alle Logistik-Trends 2021
- Digitalisierung der Geschäftsprozesse
- Fachkräftesicherung
- Künstliche Intelligenz und Business Analytics
- Transparenz in der Supply Chain
- Plattformen und digitale Ökosysteme
- Nachhaltigkeit
