Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) ist für viele Unternehmen ein wichtiger Schritt in Richtung Zukunft. Mit der künstlichen Intelligenz hält eine prägende Technologie Einzug in den Alltag vieler Menschen und Unternehmen. Dabei sind die Einsatzgebiete dieser Technologie umfassend und die Möglichkeiten nahezu grenzenlos. Doch welche Voraussetzungen sollten Unternehmen für den Einsatz von KI berücksichtigen? Lohnt sich der Schritt zum jetzigen Zeitpunkt bereits?
(Bild:©Acik/Fotolia.com)
Für Privatverbraucher zählen künstliche Intelligenzen schon lange zu einem festen Bestandteil des Alltags. Als sprachgesteuerte persönliche Assistenten sorgen Siri, Alexa und Co. für eine Unterstützung bei tagtäglichen Routinen: sie schalten Lampen ein, erinnern an anstehende Events oder geben die aktuellen Wettervorhersagen durch. Doch trotz steigender Beliebtheit der intelligenten Assistenten im Consumer Bereich, blickt ein großer Teil der Geschäftswelt mit viel Unsicherheit auf den Einsatz der smarten Gehilfen.
Gerade in der Logistik bietet KI ein unglaublich großes Potenzial. Immer öfter ist die Rede von sprachgeführter Kommissionierung oder intelligenten Lagerverwaltungssystemen. Diese Tools können mit Hilfe von künstlicher Intelligenz dazu beitragen, Prozesse im Lager zu optimieren und die Leistung signifikant zu steigern. Doch für viele Unternehmen ist der Einsatz von KI mit zu vielen offenen Fragen verbunden: Wann lohnt sich der Einsatz? Welche Voraussetzungen muss ich erfüllen? Wann ist der richtige Zeitpunkt?
Dass die Unsicherheit um die Verwendung von künstlicher Intelligenz schier unbegründet ist, beweisen diverse Best-Practices. So steht der Einsatz von KI je nach Branche und Einsatzbereich in direkter Verbindung mit einer deutlichen Erhöhung der Effizienz. Der Technologiestand aktueller KI-Systeme macht es möglich, dass auf einen Pool an Informationen aus sämtlichen Logistikprozessen zurückgegriffen werden kann. Außerdem lernen künstliche Intelligenzen fortlaufend dazu, erkennen Muster und Strukturen in den Arbeitsabläufen und sind in der Lage, auf Basis von Wahrscheinlichkeitsberechnungen Prognosen zu erstellen. Diese Fähigkeiten machen KI besonders aus operativer Sicht für die Logistik interessant. Durch den Einsatz von KI werden nicht nur Entscheidungen zuverlässiger getroffen – mitunter ergeben sich auch neue Handlungsempfehlungen, welche zuvor gar nicht erst berücksichtigt worden wären. Das kann für klare Wettbewerbsvorteile im Markt sorgen.
Um den bestehenden Anforderungen und Erwartungen der Logistikbranche gerecht zu werden, müssen Unternehmen flexibel, schnell und organisiert vorgehen. Um z.B. lange Lieferzeiten und fehlerhafte Versendungen zu vermeiden, helfen KI-Lösungen sämtliche logistische Prozesse zu koordinieren und eine strukturierte Artikel- und Kunden-Stammdatenpflege zu gewährleisten. Unternehmen, welche die Zufriedenheit der Kunden langfristig priorisieren wollen und gleichzeitig wettbewerbsfähig bleiben möchten, werden um die Digitalisierung der Supply-Chain nicht herumkommen. Die Zukunft der Logistik steht somit ganz im Zeichen von künstlicher Intelligenz.
Multi-Core-CPU. Leistungsstarker GPU. KI-bereit. Die neuen GoMax ORIN Smart 3D-Vision-Beschleuniger bieten höhere AI-fähige Leistung, um die zunehmend anspruchsvolleren Anforderungen an die Maschinenvisionsinspektion zu unterstützen.
‣ weiterlesen
Anzeige
Um das eigene Unternehmen ‘KI-ready’ zu machen, sollten vorab sämtliche logistische Prozesse digitalisiert werden. Die Bereitstellung der notwendigen IT-Infrastruktur ist essenziell. Hier kann die Implementierung eines Lagerverwaltungssystem (LVS) z.B. als erster Schritt in Richtung ‘digitales Lager’ dienen. Die Entscheidung für eine digitale Lagerstruktur bringt neben einer deutlich transparenteren und intelligenteren Lieferkette auch zahlreiche KI-Vorteile mit sich.
Hinter der optischen Qualitätskontrolle versteckt sich die KI-unterstützte Bilderkennung: Dabei speichert das Assistenzsystem einen Artikel auf Basis seines Aussehens und ordnet ihm alle relevanten Daten zu. Diese Informationen kann der jeweilige Mitarbeiter beim Wareneingang, der Qualitätskontrolle, dem Kommissioniervorgang und dem Warenausgang einsehen. Diese eindeutige Identifizierbarkeit, auch ‘Visual Recognition’ genannt, garantiert ein zuverlässiges Stammdatenmanagement. Parallel prüft die Visual Recognition die Qualität und Quantität der Ware und senkt so die Fehlerquote. Mängel und Fehler, deren Ursprung vor dem Wareneingang liegen, können auf diese Weise frühzeitig erkannt und angegangen werden.
Künstliche Intelligenz hilft prozessübergreifend. Vor allem im Lager läuft die tagtägliche Arbeit mit computergesteuerten Assistenten Hand in Hand. Wer sich auf der Suche nach einem Lagerartikel befindet, kann auf die datengeballte Wissensbibliothek der Smart Assistants vertrauen. In Sekundenschnelle und mit minimalem Fehlerrisiko kann die KI auf Nachfrage proaktiv Hilfestellung leisten. Ständiges Feedback und ein fortlaufender Lernprozess machen den Bot dadurch langfristig zum erfahrensten Mitarbeiter im Unternehmen.
Ein weiterer Vorteil des datengestützten Computer-Know-hows: Entscheidungen lassen sich basierend auf einem Mix aus Vergangenheits- und Echtzeitdaten treffen. Egal ob Mitarbeitereinsatz- oder Ressourcenplanung – die Empfehlungen einer künstlichen Intelligenz sind nicht subjektiv und emotional, sondern rein faktenbasiert. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Handlungsempfehlung einer KI zum Erfolg führt, ist statistisch gesehen höher als bei einer Entscheidung, die ausschließlich auf einer menschlichen Einschätzung beruht. Möglich ist dies durch Predictive Analytics. Dabei werden Prozesse mit Hilfe einer ausführlichen Auswertung aller Daten vorausschauend geplant. Je mehr Informationen das System erhält, desto präziser fallen die Prognosen aus. Ähnlich läuft die KI-gesteuerte Wartung der Technik im Lager ab. Das sogenannte Predictive Maintenance überwacht die Leistung der Arbeits- und Produktionsmaschinen und greift bei Abweichungen von der Norm ein. Auf diese Weise lassen sich Produktionsstopps und anderweitige Konflikte frühzeitig verhindern.
Ein weiteres Feature, welches aus KI-gestützten Softwarelösungen hervorgeht, ist die intelligente Verwaltung von Dokumenten. Hinter dem Begriff ‘Smart Documents’ versteckt sich die vollständige Digitalisierung des Dokumentenmanagements eines Unternehmens. Besonders hilfreich ist dieses Feature im Lager. Hier werden Artikelinformationen (z.B. Art des Artikels, Gewicht, Spezifikationen, Herkunft, Zielort etc.) ermittelt. Diese Informationen sind für den Wareneingang, das Lagermanagement und den Versand durch die smarte Dokumentation jederzeit einsehbar. Das spart Zeit und verschlankt die Arbeitsprozesse erheblich.
Immer öfter zeichnen sich in Intra- und Extralogistik spannende Trends ab – der Einsatz von künstlicher Intelligenz ist jedoch nicht als kurzfristiger Trend, sondern vielmehr als ein langfristiger Entwicklungsprozess zu betrachten. KI findet in beinahe allen Anwendungsbereichen einen Platz und ist in der Lage, seine Anwender auf verschiedensten Ebenen zu unterstützen. Damit sorgen Smart Assistants für eine enorme Effizienzsteigerung im Lager und ermöglichen es, auf die steigenden Anforderungen der Branche und die wachsenden Kundenerwartungen einzugehen. Unternehmen, die den Schritt in Richtung Logistik 4.0 verschlafen, ziehen aus Wettbewerbssicht schlechte Karten. Wer dagegen frühzeitig mit der Digitalisierung seiner Supply Chain beginnt, sichert sich die Vorteile von künstlicher Intelligenz als Mitarbeiter von morgen.
Die Arbeitslosigkeit in Deutschland steigt, gleichzeitig suchen viele Unternehmen dringend Fachkräfte. Bei Fachkräften mit Berufsausbildung hat sich die Arbeitslosigkeit in den vergangenen zehn Jahren am besten entwickelt, wie eine Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW) zeigt. ‣ weiterlesen
Laut einer repräsentativen Umfrage des Bitkom nimmt die digitale Abhängigkeit der deutschen Wirtschaft zu. Mit Blick auf die USA und China stellt dies die Unternehmen vor Herausforderungen.‣ weiterlesen
Künstliche Intelligenz hat in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte gemacht. Mit Edge Computing rückt sie nah an die Produktion heran. Für Unternehmen verspricht das viel Potenzial für Echtzeit-Anwendungen. Doch wie wenden sie die Technologie effizient an?‣ weiterlesen
Der Digital Product Passport soll den ökologischen und digitalen Wandel forcieren, ist dem Vorschlag der Europäischen Kommission zu entnehmen. Indem entlang der Lebenszyklen von Produkten Informationen digital bereitstehen, sollen Ressourcenverbrauch und Entsorgungslasten massiv reduziert werden. Reparatur, Wiederverwendung, Umwidmung und Verwertung alter Produkte sollen die Kreislaufwirtschaft voranbringen.‣ weiterlesen
Die Nominierten für den Deutschen Zukunftspreis stehen fest: Die drei Teams widmen sich digitalem Licht, effizienter generativer KI und energieeffizienten Halbleitern. Die Preisverleihung des mit 250.000€ dotierten Preises erfolgt am 27. November. ‣ weiterlesen
In einer zunehmend digitalisierten Welt gewinnen autonom wandelbare Industrie-4.0-Infrastrukturen an Bedeutung. Diese autonomen und flexiblen Systeme können sich eigenständig an verändernde Bedingungen anpassen, um aktuelle Herausforderungen in der Produktion zu bewältigen. In der neuen Acatech-Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 schafft das Fraunhofer IEM Grundlagen für die nächste Evolutionsstufe in der Produktionssystementwicklung. ‣ weiterlesen
Zeitschrift für Industrie 4.0, Internet of Things & Digitale Transformation
NDR, XDR, SOAR: Die Netzwerksicherheit hat in jüngster Vergangenheit zahlreiche neue Ansätze, Begriffe und Abkürzungen hervorgebracht. Das Unternehmen Progress zeigt, was sich dahinter verbirgt.‣ weiterlesen
Technologien wie Cobots oder digitale Zwillinge sollen für effizientere Prozesse sorgen. Dabei geht es um mehr als nur Software und leistungsfähige Hardware im Shopfloor. Doch ohne die passende Edge-Computing-Plattform wird diese neue Welt nicht funktionieren.‣ weiterlesen
MPDV Mikrolab hat mit der Einführung des Smart Factory Hive einen Ansatz entwickelt, um den Herausforderungen moderner IT-Architekturen in der Industrie zu begegnen. Dieses Modell erneuert die konventionelle Automatisierungspyramide und setzt auf ein flexibles, vernetztes System, das die Effizienz und Produktivität in produzierenden Unternehmen signifikant steigert.‣ weiterlesen
Zum 28. Mal hat die Unternehmensberatung PwC den Global CEO Survey durchgeführt und CEOs weltweit auch zum Thema künstliche Intelligenz befragt. Die Ergebnisse zeigen einige Unterschiede zwischen deutschen und internationalen Unternehmen.‣ weiterlesen
Mit DigiTamm bietet die Technische Hochschule Mittelhessen ein praxisnahes Modell zur Bewertung des digitalen Reifegrads von KMU - als Basis für eine gezielte Digitalisierungsstrategie. Das Modell berücksichtigt fünf Kategorien und wurde bereits getestet.‣ weiterlesen
Exklusiv für Abonnenten
