Logistik
Die jährliche Mitgliederbefragung des Logistikverbands untersucht den Einsatz einzelner Technologien. Viele planen in den nächsten Monaten erste KI Projekte in ihren Lagerhäusern. (Quelle: MHI, 2021)
Jetzt Chancen ergreifen
Wer die Einführung von Künstlicher Intelligenz aufschiebt, wird bis zum Ende des Jahrzehnts 23% des operativen Cashflows verlieren - hauptsächlich an KI-gestützte Wettbewerber. Zu dieser Prognose kommt das McKinsey Global Institute.
Die Logistik Branche reagiert! Während im Jahr 2020 nur 17% der vom Logistikverband MHI Befragten angaben, künstliche Intelligenz in ihren Lagern einzusetzen, planen mehr als 60% den Einsatz von KI innerhalb der nächsten 3 bis 5 Jahre.
Jetzt handelnde Unternehmen sichern ihre zukünftige Wettbewerbsfähigkeit.
KI in der Logistik
Transport und Intralogistik bieten ein enormes wirtschaftliches Potenzial für den Einsatz von KI. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Technologien können Unternehmen Zeit und Geld sparen, und da viele Prozesse bereits digitalisiert sind, lassen sich Anwendungsfälle heute schnell umsetzen.
Rund um den Globus wird an Lösungen geforscht, um einzelne Teile der Lieferkette intelligent zu machen. Diese haben wir in unserer Vision KI in der Logistik beispielhaft skizziert:
Zoom In
Im Folgenden finden Sie exemplarische KI-Anwendungsfälle entlang der Lieferkette erläutert. Diese Sammlung von wirtschaftlich erprobten Lösungen verspricht einen konkreten Mehrwert für die Unternehmen der Branche. Klicken Sie auf die einzelnen Elemente, um mehr über Ihre Einsatzmöglichkeiten zu erfahren.
Mithilfe einer von uns entwickelten KI können jetzt automatisch die 8- und 11-stellige Zolltarifnummer aus der Artikelbeschreibung eines Produkts abgeleitet werden.
KI-gestützte Nachfrageprognosen mit viel mehr Details und Genauigkeit ermöglichen eine bessere Planung als herkömmliche Ansätze.
Mithilfe der maschinellen Bilderkennung können im Wareneingang Qualität von Neuwaren und Retouren ermittelt werden.
Roboter können Waren präzise aufnehmen und platzieren. Heute sind auch nicht rechteckige Objekte und der Griff aus der Kiste möglich.
Mit Hilfe von Reinforcement Learning können bessere Lösungen für die Platz-Optimierung einzelner Packstücke gefunden werden. Mehr zum Projekt "Das Perfekte Paket" →
Leerfahrten auffüllen, Sendungen konsolidieren, verschieden Verkehrsmittel kombinieren. Mit Fracht Optimierung reduziert KI Transportkosten.
KI-Assistenten können bei der Kommissionierung und beim Packen helfen. Der Versandprozess gewinnt deutlich an Geschwindigkeit.
Verkürzung der Gesamtlieferzeiten für ganze Flotten oder hybride LKW-Drohnen-Kooperationen für die Paketzustellung.
Die Identifizierung von B2B-Empfängern gewährleistet die korrekte Anwendung von Tarifen für Kunden und korrekte Rückbuchungen.
Zeitreihenprognosen in Echtzeit ermöglichen präzise Liefervorhersagen und erhöhen die Kundenzufriedenheit.
Die Logistik bietet eine Vielzahl weiterer Use Cases für KI Integrierungen. Wir haben 100+ Anwendungsfälle aus verschiedenen Industrien gesammelt.
Referenzprojekte
Case Study > Logistik
Das Perfekte Paket
Mit Dr. Thomas + Partner (TUP) GmbH, und den Karlsruher Instituten Fördertechnik und Logistiksysteme und Technologie (KIT) entwickeln wir eine KI, dei den Packprozess effizienter gestaltet.
Case Study > Logistik
Reinforcement Learning für Hochregallager
Wir zeigen, dass mit Hilfe von Reinforcement Learning (RL) eine Steuerung für Regalbediengeräte gelernt werden kann, die flexibler auf neue Situationen reagiert als regelbasierte Ansätze.
Diese Logistiker vertrauen bereits auf AMAI
