Anwendungsbereich
KI in der Logistik
Intelligente Automatisierung und Verbesserung von Prognosen und Disposition in der gesamten Wertschöpfungskette, insbesondere der Lager- und Transportlogistik in Produktion, Groß- und Einzelhandel durch KI & Machine Learning.
Herausforderungen in der Logistik
Logistische Lager-, Versand- und Transportsysteme unterliegen steigenden Anforderungen an Flexibilität, Lieferfähigkeit und gleichzeitig der Minimierung von Kosten und Kapitaleinsatz. Gleichzeitig wachsen die Personalengpässe in vielen Bereichen und damit die Notwendigkeit des effizienten Einsatzes der Mitarbeiter. Eine vorausschauende und optimale Disposition ist daher eine zentrale Herausforderung.
Mehrwerte durch KI in der Logistik
Der Einsatz von KI erlaubt bessere, feinere und weiter reichende Prognosen wichtiger Steuerungsgrößen, wie zum Beispiel Auftragseingänge oder Transportzeiten unter Berücksichtigung komplexer Einflüsse, deren Dynamik Menschen nicht mehr vollständig erfassen können. Darüber hinaus können Planungs- und Dispositionsprozesse nicht nur stärker automatisiert, sondern auch dynamischer und flexibler optimiert werden.
Kennzahlen zu KI in der Logistik
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betrachten KI als lohnende Investition, die langfristig eine bessere Marktposition verspricht.*
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der Befragten setzen heute bereits KI in den Logistik-Prozessen ein. Wann beginnen Sie?
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der Befragten geben an, dass fehlendes Know-how für sie die größte Hürde darstellt.
Anwendungsfälle
Durch unsere enge Zusammenarbeit mit Logistik Experten bei unseren Kunden und Anbietern von Logistik Lösungen erweitern sich die Anwendungsfälle für die Predictive Supply Chain quasi täglich. Hier eine Auswahl:
KI Lösungen
Auf Basis der geeigneten KI Plattform und Daten Management Lösung bieten wir Ihnen sowohl fertige Bausteine als auch eine Grundlage für die Realisierung individueller Anwendungen. Über die Kern Logistik Prozesse hinaus bieten wir Ihnen auch Lösungen die vorausschauende Instandhaltung, für die intelligente Automatisierung von Belegflüssen und die Bildverarbeitung (z.B. Objekterkennung):
Predictive Supply Chain
Prognosen, Automatisierung und Optimierung für Marketing-, Vertriebs- und Dispositionsprozesse.
Predictive Maintenance
Erkennung und Prognose von Verschleiß und Störungen, Optimierung der Techniker- und Ersatzteil-disposition.
Intelligent Document Management
Intelligente Automatisierung und Verbesserung aller Verarbeitungs-schritte von Dokumenten und ihren Inhalten.
Intelligent Vision
Intelligente Verarbeitung von Bildern und Videos – z.B. auf Basis von Objekterkennung und visueller Suche.
Unser Vorgehen
Data Quick Check
Wir überprüfen zügig Qualität und Eignung Ihrer Daten und liefern bereits fachliche Erkenntnisse über Muster in Ihren Prozessen.
Proof of Concept
Als Vorbereitung und Absicherung der weiteren Umsetzung überprüfen wir Machbarkeit und erreichbare Leistung Ihrer KI Lösung.
Pilot (MVP)
Um zügige Streckenerfolge und Lerneffekte gemeinsam mit Ihnen zu erreichen, realisieren wir für Sie erste, schlanke Versionen Ihrer KI Lösung.
Betrieb & Verbesserung
Wir nehmen Ihre Lösung in der geeigneten Form (Cloud, On Premise, …) in Betrieb, überwachen und erweitern diese nach Ihren Wünschen.
Aktuelle Beiträge
Die industrielle KI Plattform im Praxiseinsatz
Wie Sie KI Anwendungen erfolgreich produktiv setzen Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) haben längst die Phase des Hypes überstanden und finden verstärkt Anwendung in diversen …
Predictive Maintenance auf dem Prüfstand
Reaktive- und präventive Instandhaltung sind die klassischen Wartungsparadigmen. Bei der reaktiven Wartung können längere Stillstandszeiten auftreten…
AIM auf der data2day Online-Konferenz
data2day am 19.10.2020 – eine online Konferenz rund um Big Data, Data Science und Machine Learning. AIM berichtet über den Einsatz von Data Lakes.
Quellen der Kennzahlen: Studie von Inform und Logistik Heute 2018