Industrielle KI in der Logistik: Data Quick Check
Wie Sie Mehrwerte aus Ihren Daten generieren!
Für bessere, automatisierte Prognosen und Planungen sowie die Optimierung z.B. von Disposition, Beständen, Laufwegen und Touren bietet KI in der Logistik große Potentiale. KI und Machine Learning basieren auf der Erkennung von Mustern in Datenströmen.
Daher ist deren Verfügbarkeit in passendem Umfang, hinreichender Qualität und geeigneter Struktur ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Mit unserem Data Quick Check ermitteln wir auf Basis unserer Lösungsbausteine und Analysewerkzeuge zügig Potentiale und Defizite ihrer Daten aus Intra-, Transport- und Handelslogistik.
Wir empfehlen Ihnen, mit uns eine schnelle und pragmatische Analyse und Visualisierung Ihrer vorhandenen Daten durchzuführen und gegebenenfalls zusätzliche Datenquellen zu erschließen. Bereits in diesem ersten Schritt ergeben sich dabei erfahrungsgemäß interessante neue Erkenntnisse über die eigenen Prozesse und externe Einflussfaktoren, die für die Konkretisierung von Aufgabenstellungen und Lösungsansätzen nützlich sind.
Zielsetzung
- Präzisierung der Ziele, Mehrwerte und Anforderungen
- Absicherung der Datengrundlagen
- Erste Einschätzung der Umsetzbarkeit der Anwendungsfälle und Mehrwerte
- Erkennung und Analyse von Mustern und Zusammenhängen
- Gemeinsame Verbindung von Fachwissen und Data Science/KI Wissen
- Erarbeitung notwendiger Schnittstellen und Integrationen (z.B. Stamm-, Bewegungsdaten aus WMS, ERP)
Ihre Vorteile
Fundierte Grundlagen für Entscheidungen und die weitere Umsetzung Ihrer Predictive Supply Chain Projekte
Einfachere Budgetierung und Vermeidung von Risiken durch kleine Schritte und Streckenerfolge
Zügige Ergebnisse dank standardisierter, fachgerechter Analysen und Visualisierungen
Weitergehende, zielgerichtete Analysen nach Ihren Wünschen
Wesentlich höhere Informationswerte als klassische, relativ statische Analysen
Neue Erkenntnisse über Prozesse und Einflussfaktoren durch entdeckte Muster und Zusammenhänge
Möglichkeit zur produktiven Weiterverwendung als interaktive Dashboards für Advanced Analytics
Häufig gestellte Fragen
- Reichen meine Daten aus, um Predictive Supply Chain Anwendungsfälle anzugehen?
- Sind Zeitraum und Qualität der Daten ausreichend?
- Sind alle notwendigen Informationen enthalten?
- Können Prognosen und Muster hinreichend gut erlernt werden?
- Welche wichtigen Muster und Zusammenhänge gibt es?
- Welche Einflussfaktoren (z.B. Ferien, Feiertage, Wetter) sind zu berücksichtigen?
Beispielhafte Inhalte, Analysen und Visualisierungen
Unsere standardisierten Prüfungen, Analysen und Visualisierung der AIM PSC Engine decken u.a. folgende Inhalte ab:
- Visualisierung von Zeitverläufen z.B Picks, Absätze, Bestellungen,
- Analyse von Artikel Lebenszyklen und Frequenzen
- Identifikation ähnlicher Verhaltensweisen (Korrelationsanalysen)
- Analyse von Anomalien und Verhaltensänderungen (z.B. rollierende Sortimentsdynamik)
- Erkennung von zeitlichen (Saisonalitäten, Trends) und räumlichen (z.B. Regionen, Touren) Mustern
- Betrachtung der Analysen auf unterschiedlichen Aggregationsstufen (z.B. Artikel, Artikelgruppen, Lager, Regionen)
- Assoziationsanalysen z.B häufig zusammen bestellte Artikel
- Nutzung einfacher Vorhersagemodelle als Basis Benchmark
Vorgehen und Dauer
Innerhalb kürzester Zeit (2-4 Wochen) setzen wir gemeinsam folgende Schritte um:
- Wir formulieren gemeinsam die richtigen Fragestellungen auf Basis unserer Erfahrungswerte.
- Sie stellen uns Ihre Daten in der vorliegenden Form und dem gewünschten Weg zur Verfügung.
- Wir „röntgen“ Ihre Daten auf Qualität, Vollständigkeit sowie nach Mustern und Zusammenhängen.
- Sie erhalten aussagekräftige Ergebnisse die wir gemeinsam interpretieren.
- Die nächsten Schritte werden definiert.