Generative KI im Wissenssystem
Anbieter arbeiten unter Hochdruck
Zugleich ist seit der Einführung von ChatGPT offensichtlich geworden, dass die LLM-Anbieter kontinuierlich an diesen Herausforderungen arbeiten. Es sollte für Unternehmen also einfacher werden, mit dieser Form von KI zu experimentieren. Aus Wettbewerbssicht ist das auch dringend notwendig. Denn je mehr eigene ‘GPTs’ (Generative Pre-trained Transformer) ein Unternehmen mit den Daten für einen spezifischen Wissensbereich anreichert, umso höher kann der Nutzen ausfallen.
Einsatz in Einkauf, Lagerhaltung und Logistik
Ein Beispiel für die Nutzung von LLM in Einkauf und Logistik ist eine weitreichendere Einbeziehung von weltweiten Rahmenbedingungen für die Lieferketten. In der Materialbereitstellung ging es bisher darum, Bauteile und Materialien zeitoptimiert einzukaufen, um teure Lagerhaltung zu vermeiden. Durch die Verwerfungen in den Lieferketten seit Corona haben viele Unternehmen diese Strategie hinterfragt, um ihre Lieferfähigkeit abzusichern. Das Einbeziehen von Informationen rund um Transportwege per LKW oder Schiff und Ereignisse rund um Wetter, Konflikte, Streiks oder Handelshemmnisse in die Bestelloptimierung im ERP-System ist zwar komplex, aber bereits sehr gut automatisierbar. Hier kommt es darauf an, zusätzliche Kennzahlen zu generieren, die z.B. die letzte oder die durchschnittliche Verzögerung bei der Lieferung genauer abbilden. Die Lieferkettenoptimierung ist dann nicht mehr in großen Zeitabständen, sondern praktisch täglich möglich. Je nach Output des darauf spezialisierten LLM können Sicherheitsfaktoren angesichts erwartbarer Schwierigkeiten hinauf oder herunter geregelt werden.
Sprachbarrieren fallen
Ein bisher noch wenig beachteter Hebel von GenAI liegt in einer Verbindung mit Augmented Reality-Technik. So könnten per AR-Brille auch Mitarbeitende mit weniger Erfahrung KI-gestützt Fehler an der Maschine beheben. Generell lassen sich durch GenAI Anleitungen in verschiedenen Sprachen ausgeben, etwa Arbeitsschritte wie Materialentnahme, Bearbeitungsabläufe, Maschineneinstellungen und so weiter. Im Kontext von ERP-Software könnten LLM künftig Aufgaben vereinfachen. Das gilt etwa bei der Erstellung von Angeboten oder der Stornierung von Aufträgen und Belegen. Rückmeldungen aus der Produktion könnten etwa in natürlicher Sprache statt durch Tippen möglich sein.
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