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Künstliche Intelligenz und Business Analytics

Lernende Systeme zum Nutzen der Logistik
Künstliche Intelligenz und Business Analytics
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Da ist auch nichts Magisches dahinter, das ist angewandte Mathematik. quotation_black

Prof. Dr. Jana Koehler, DFKI
66,2% 47,4% 5654
der Logistiker sehen im Bereich der Planung der Logistiker nutzen Patenanmeldungen im Bereich KI
das größte Potential für Advanced Data Analytics quotation Predictive Analytics Technologien quotation mit Wirkung für Deutschland in 2018 quotation

Worum geht es im Trend Künstliche Intelligenz und Business Analytics?

Lernen gehört sicherlich mit zu den intelligentesten menschlichen Verhaltensweisen. Unter künstlicher Intelligenz (KI) versteht die Wissenschaft Systeme, die in der Lage sind, Probleme mit einer dem Menschen zugesprochenen Intelligenz zu lösen. Maschinen müssen nicht für spezielle Lösungen programmiert werden, stattdessen nehmen sie Dateninputs auf und entwickeln durch das Wiederholen der Aufgabe eigenständig Algorithmen – sie lernen. Entwicklungen im Bereich des Deep Learnings (tiefe neuronale Netze) haben in Sachen Komplexität noch einen draufgelegt. In mehreren Schichten werden jeweils eine Vielzahl an Rohdaten verarbeitet und durch gewichtete Verbindungen miteinander verknüpft. KI kann Bilder und Videos analysieren, Text sowie Sprache verarbeiten und Daten aus verschiedenen Quellen zusammenfügen. Sie kann aber noch weit mehr: beispielsweise vorausschauende Prognosen treffen oder als Roboter auf dynamische Umgebungen reagieren, sei es physisch oder virtuell.


Was bedeutet das für die Logistik?

Der Einsatz von KI greift von Robotik bis zum virtuellen, KI-gestützten Prozess und so lassen sich Lösungen in nahezu allen Bereichen der Logistik anwenden. Selbstfahrende Fahrzeuge und KI-gestützte Tourenplanung revolutionieren die Transportlogistik. Im Bereich der Lagerlogistik können intelligente Greifroboter oder KI-basiertes Slotting eingesetzt werden. Die Produktionslogistik profitiert durch den Einsatz von autonomen Transportrobotern und Modellen der Predictive Maintenance.

CheckList

  • Identifizieren Sie einen geeigneten Bereich, in dem Daten generiert werden, beispielsweise im Umgang mit Zustandsdaten der Waren.
  • Greifen Sie zu Beginn auf bestehende Software-as-a-Service-Lösungen zurück, um sich dem Gebiet zu nähern.
  • Entwickeln Sie in Pilotprojekten eigene KI-basierte Lösungen, die nach und nach wachsen können. Starten Sie bei begrenzten Ressourcen ggf. zunächst mit einer akademischen Praxisarbeit bzw. einer Kooperation mit einem Forschungsinstitut.

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