Künstliche Intelligenz + Business Analytics

LOGISTIK TREND

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Ich bin der Chatbot der HEC GmbH. Ich beantworte Ihnen Fragen zum Unternehmen, zur Bewerbung, zu Parkmöglichkeiten und ähnlichem!

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?

Künstliche Intelligenz

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.

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Robotic Process Automation

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.

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