Künstliche Intelligenz in der Logistik

4 Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz in der Logistik.

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7.2.2021

Im Jahr 2019 betrug das gesamte Güteraufkommen in Deutschland insgesamt rund 4,7 Milliarden Tonnen. Und es werden immer mehr!
Damit man als Produzent oder Lieferant auch weiterhin die steigenden Anforderungen erfüllen kann, ist man gezwungen von Zeit zu Zeit seine eigenen Prozesse infrage zu stellen und zu prüfen, ob Effizienzsteigerungen möglich sind. 

Ein Werkzeug, um die eigene Schnelligkeit, Zuverlässigkeit oder auch Flexibilität zu erhöhen, ist Künstliche Intelligenz (KI). Mit ihr wird es nun möglich, Expertenwissen wie Prozesswissen oder das “Quäntchen Erfahrung” nicht nur über Regeln auszudrücken, sondern auch in Form von Beispielen, aus denen eine KI lernen kann.

Um Ihnen beispielhaft Chancen durch Effizienzsteigerungen mit Hilfe von KI in der Logistikbranche aufzuzeigen, haben wir für Sie 4 Anwendungsbeispiele veranschaulicht.

Direktverkauf oder Einlagerung?

Haben Sie sich schon einmal gefragt, ob Sie einen bestimmten eingehenden oder produzierten Artikel besser direkt verkaufen oder eher einlagern sollten? Für die Beantwortung dieser Fragen sind Sie vermutlich die erforderlichen Einflussfaktoren - wie Art des Artikels, Lagerbestand, kurzfristig nachkommende Güter, erwartete Absatzpreis etc. - durchgegangen und haben anschließend eine fundierte Entscheidung getroffen. Doch dieser Vorgang braucht Zeit, die Sie unter Umständen nicht haben. KI kann hier Abhilfe schaffen, indem ein Modell auf Grundlage Ihrer bereits getroffenen Entscheidungen lernt, welche Kombination von Einflussfaktoren zu welcher Entscheidung geführt hat. 

KI-gestützte Entscheidungsfindung für Direktverkauf oder Einlagerung von Waren


Qualitätsüberprüfung

Egal ob Sie fehlerhafte Ware erhalten oder selbst produziert haben, in jedem Fall sind Sie gewillt diese Fehler schnellstmöglich zu bemerken. Sie wollen dann entweder eine Reklamation geltend machen können oder den Artikel gar nicht erst versenden. 

Auch hier kann KI Sie unterstützen! Denn so wie Sie auch den Fehler mit geschultem Auge erkennen, kann ein KI-System darauf trainiert werden, dass es anhand von Bildern fehlerhafte Ware erkennt und markiert. Sobald dies geschehen ist, können Sie das Modell mit einem Kamerasystem verknüpfen und - je nach Modellgüte entweder automatisch oder durch MitarbeiterInnen unterstützt -  die jeweiligen Artikel frühzeitig identifizieren. 

KI-gestützte, bildbasierte Qualitätsprüfung bei Warenannahme/-ausgang


Leadpriorisierung

Erhalten Sie häufig Ausschreibungen von Kunden, die Sie priorisiert behandeln müssen? Etwa auf Basis der Erfolgswahrscheinlichkeit, dass Sie den Auftrag erhalten und zeitnah umsetzen können?  Auch hier kann der Einsatz einer KI Abhilfe schaffen. Wenn sie nämlich dem Modell zeigen, welche Projekte mit welchen Eigenschaften zum Erfolg führten, kann es daraus lernen. Zukünftige Ausschreibungen können dann von dem Modell priorisiert oder vorselektiert werden. So sinkt das Risiko, dass Sie eine möglichst aussichtsreiche Ausschreibung verpassen oder an Ihre Konkurrenz verlieren.

KI-gestützte Priorisierung von Leads


Internes Routing

Nicht nur Waren gehen täglich in Ihrem Unternehmen ein und aus, sondern auch Dokumente. Ein nicht kleiner Teil des internen Arbeitsaufwandes kann deshalb in der Priorisierung und entsprechenden Weiterleitung an die richtige Sachabteilung liegen. KI-Modelle können bei dieser Aufgabe unterstützen, indem sie den Inhalt dieser Dokumente analysieren. Je nach Resultat kann anschließend die erforderliche Handlung durchgeführt werden, die das Dokument entweder zur richtigen Person schickt, oder beispielsweise negatives Kundenfeedback höher priorisiert werden, wodurch Sie schneller auf die wirklichen Probleme Ihrer Kunden reagieren können.

KI-gestütztes internes Routing von Dokumenten


Sie sehen, es gibt zahlreiche Möglichkeiten, wie KI in der Logistikbranche gewinnbringend Einsatz finden kann. Wann immer Sie wiederkehrende Entscheidungen aufgrund von Einflussfaktoren, die sich digital etwa als Text, Bild oder Tabelleneintrag abbilden lassen, und eine statische Regel wenig sinnvoll erscheint, kann KI Ihnen eine große Hilfe sein. Durch die gesteigerte Effizienz können Sie weitere Wettbewerbsvorteile erreichen.

Doch die Umsetzung kann bislang mitunter problematisch sein, denn dieses schwer ausdrückbare Wissen muss an KI-ExpertInnen vermittelt werden, damit diese es in Form eines KI-Modells umsetzen können. Nicht ohne Grund schrieb das Marktforschungsunternehmen Gartner 2018, dass 85% der KI-Projekte auch aufgrund von Kommunikationshürden nicht zum erwarteten Nutzen bzw. einem Misserfolg führten. 

Wir von onetask wollen den Spieß umdrehen. Sie brauchen keinen teuren Beratern Ihr Fachwissen beibringen, damit diese es für Sie in KI-Modellen umsetzen. Stattdessen können Sie mit unser Software selbst Ihre maßgeschneiderte KI erzeugen! Alles was Sie dafür benötigen befindet sich in unserer BETA-Software onetask. 

BETA?

Genau. Das bedeutet, dass Sie bereits alle Funktionalitäten von onetask erhalten, teilweise aber noch nicht “on-the-fly” in der Software, sondern über unsere Ingenieure. Ihr Vorteil: Sie können eigenständig KI umsetzen, haben aber immer noch einen unserer KI-Ingenieure zur Seite, sollten Sie Fragen haben.

Kommen Sie gerne auf uns zu, und wir besprechen Ihre Herausforderungen im Detail. So können wir schauen, wie wir Ihnen mit onetask bei Ihren Herausforderungen helfen können.