Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen finden in fast allen Branchen und Geschäftsbereichen Anwendung. Prozesse, bei denen viele Daten gesammelt werden, sind natürlich hervorragende Kandidaten für solche Anwendungen. Denken Sie nur an Logistik, Lieferkette und Lagerverwaltung. Dabei geht es z.B. um die Planung, die Bestandsmengen und die Dauer der Lagerung, welche Route die Produkte genommen haben, Größe und Mengen der Aufträge und vieles mehr. Deshalb listen wir hier einige Anwendungen von KI und maschinellem Lernen auf, die einen direkten Mehrwert schaffen.
Track & Trace in Lagerumgebungen
Eine erste Reihe von KI-Anwendungen, die auf vielfältige Weise in logistischen Prozessen eingesetzt werden, basiert auf der Bilderkennung. Während die Qualitätskontrolle während des Produktionsprozesses in der Vergangenheit oft durch das menschliche Auge erfolgte, wird heute mehr und mehr eine KI-gesteuerte Bilderkennung eingesetzt. Damit können Sie Produkte nach bestimmten Qualitätsanforderungen oder Veredelungsgraden scannen, aber auch z.B. Artikel zählen, bevor sie verpackt werden.
Bilderkennung kann auch nach dem Produktionsprozess eine wichtige unterstützende Rolle bei der Arbeitsbelastung in Prozessen spielen. Das Scannen von Etiketten spielt eine wichtige Rolle bei der Sortierung und Inventarisierung von Waren. Diese Systeme können große Mengen an Waren automatisch verarbeiten und im Zweifelsfall kann ein Mitarbeiter immer noch eine letzte Kontrolle durchführen.
Solche Bilderkennungsanwendungen können auch bei Menschen eingesetzt werden. In vielen Logistikzentren gibt es wichtige Vorschriften für angemessene (Sicherheits-)Kleidung. Mit Hilfe eines Bilderkennungsalgorithmus kann eine Software darauf trainiert werden, Personen auf das Tragen der richtigen Kleidung, fluoreszierender Jacken, Helme oder Schutzbrillen zu überprüfen. Dieser Scan kann dann verwendet werden, um den Zugang zu bestimmten Bereichen zu gewähren oder zu verweigern. Solche Systeme können auch Abweichungen oder Anomalien vom normalen Verhalten vorhersagen und spielen somit eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung und Verhinderung von Diebstahl oder anderem unbefugten Verhalten.
Die Bilderkennung kann daher auf vielfältige Weise in logistischen Prozessen und Abläufen eingesetzt werden. Ein Merkmal solcher Systeme ist, dass sie Bilder in einem sehr großen Maßstab und mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten können. Und das mit einer konstant niedrigen Fehlerquote und ohne dass sich beispielsweise Müdigkeit oder Langeweile auf die Leistung auswirken.
Digitaler Assistent für Lieferkette und Auftragsabwicklung
Die Planung von Logistikprozessen ist ein komplexes Thema, bei dem mehrere Faktoren berücksichtigt werden müssen. Abgesehen von der Komplexität der Planung selbst ist es für die Planer bereits ein großer Aufwand, abzuschätzen, welche Aufträge geplant werden können und welche nicht. Um dies zu bestimmen, müssen viele Faktoren berücksichtigt werden, wie z.B. die Verfügbarkeit von Fahrern und Transportmitteln, die Durchführbarkeit von Routen und andere.
In dieser Vorplanungsphase ist die Künstliche Intelligenz ideal geeignet, um die großen Datenmengen zu strukturieren, Muster darin zu entdecken und so bei der Bewertung von Aufträgen zu helfen. Eine wichtige Funktion des maschinellen Lernens ist dabei die Klassifizierung. In einer Klassifizierungsanwendung ordnet ein Algorithmus bestimmte Inhalte automatisch in benutzerdefinierte Klassen oder Kategorien ein. Der Algorithmus tut dies auf der Grundlage von Mustern, die er selbstständig in einem historischen Datensatz entdeckt hat.
Eine solche Klassifizierungsanwendung kann aus einem Datensatz von Aufträgen erstellt werden, die in der Vergangenheit angenommen oder abgelehnt wurden. Daraus kann die Maschine lernen, welche Faktoren in der Vergangenheit dafür gesorgt haben, dass ein Auftrag abgelehnt oder angenommen wurde. Wenn eine neue Bestellung eingeht, kann die künstliche Intelligenz dieser Bestellung eine Bewertung zuweisen. Zu diesem Zweck werden historische Daten mit Echtzeitdaten wie der Verfügbarkeit von Fahrern oder Lastwagen kombiniert. Auf der Grundlage dieser Daten kann dann jeder eingehenden Bestellung eine Punktzahl zugewiesen werden. Dies gibt dem Planer bereits eine gute Vorstellung davon, in welchem Umfang ein Auftrag geplant werden kann. Das gibt dem Planer mehr Zeit und Freiraum, sich auf die Planung selbst zu konzentrieren.
Automatisierte Verarbeitung von Verwaltungsaufträgen
Ein weiterer zeitraubender Aspekt vieler Logistikprozesse ist die administrative Bearbeitung von Bestellungen, Anfragen und Tickets. Oft sind die Menschen in einer bestimmten Routine gefangen, wie sie Informationen weiterleiten und verarbeiten. Der eine schickt eine E-Mail mit einem losen und unstrukturierten Text, der andere liefert immer ein schönes PDF mit den notwendigen Informationen. Es ist oft schwierig, Kunden dazu zu bringen, einem bestimmten Muster zu folgen, so dass die Informationen oft manuell in die internen Systeme des Unternehmens eingegeben werden müssen.
Eine KI-Technik, die sehr nützlich sein kann, um einen solchen Verwaltungsaufwand zu verringern, ist die "Named Entity Recognition" oder kurz NER. Dies ist eine Technik, die auf Maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) basiert. Mit Named Enitity Recognition kann eine Maschine darauf trainiert werden, bestimmte Entitäten zu erkennen. Denken Sie an Dinge wie Name, Umsatzsteuernummer, Ort, Datum, Route, ... Die Maschine erkennt diese Entitäten in Dokumenten und kann die entsprechenden Informationen erfassen und extrahieren. Damit ist es möglich, die manuelle Eingabe von Informationen in großem Umfang zu automatisieren.
Vorhersage von ROP (Meldebeständen) und anderen Prognosen
Die Lagerung von Waren kostet viel Geld: Zum einen sind dies die Kosten, die mit der physischen Lagerung von Waren verbunden sind, wie Gebäude, Heizung und Strom. Auf der anderen Seite stehen die liquiden Mittel, die für die Bevorratung verwendet werden, nicht für andere Investitionen zur Verfügung, die einen größeren Mehrwert bieten könnten. Die Kunst besteht also darin, ein gutes Gleichgewicht zwischen einem möglichst geringen Lagerbestand und der Möglichkeit, die benötigten Waren aus dem Lager zu liefern, zu finden.
Die Nachfrage nach Gütern wird in der Regel von vielen Faktoren beeinflusst, von internen und externen, mikro- und makroökonomischen, so dass es für den Menschen schwierig ist, den Überblick zu behalten. Künstliche Intelligenz kann bei der Vorhersage der richtigen Zeitpunkte für die Bevorratung helfen und die erforderlichen Mengen für eine optimierte Lagerverwaltung bestimmen.
Dies kann durch die Erstellung eines Prognosemodells auf der Grundlage historischer Daten geschehen. Mit diesen Modellen können externe Datenquellen verknüpft werden, denken Sie zum Beispiel an Wetter- oder Verkehrsvorhersagen. Durch Hinzufügen solcher Daten können die Prognosemodelle noch genauer werden. Im Allgemeinen kann die Verwendung solcher Modelle zu einer besseren Vorhersage des notwendigen Bestands beitragen, wo dieser in der Vergangenheit oft geschätzt werden musste. Die gleiche Art der Vorhersage kann auch für die Vorhersage anderer Faktoren angewandt werden, z.B. für die Vorhersage des erforderlichen Personalbestands.
Chatbot für Kundensupport und Auftragsverfolgung
Genau wie Kundendienststellen in anderen Branchen erhalten auch Logistikdienste oft die gleichen Fragen von Kunden oder Vermittlern. Denken Sie an Fragen zu Lieferdatum und -zeit oder Fragen zu Rücksendungen. Eine große Anzahl dieser Fragen muss jedes Mal mit einer ähnlichen Antwort beantwortet werden. Durch den Einsatz eines KI-gesteuerten Chatbots können all diese Fragen automatisch erkannt und beantwortet werden.
Für Fragen, die eine personalisierte Antwort erfordern, wie z.B. Fragen zum Liefertermin von Waren oder Fragen zu bestimmten Bestellungen, können Links zu ERP- oder anderen Softwarepaketen bereitgestellt werden, wobei der KI-gesteuerte Chatbot die Datenbank nach den spezifischen Informationen durchsucht. Auf diese Weise können auch Fragen, die eine sehr personalisierte Antwort erfordern, automatisch beantwortet werden.
Indem Sie die einfachen oder generischen Fragen durch einen KI-gesteuerten Chatbot filtern, entfällt ein großer Teil der Arbeitsbelastung der Kundensupportabteilung. Nur die Fragen, die der Chatbot nicht beantworten kann, werden an die menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet, damit diese sich um die komplexeren Fragen kümmern und sich auf den persönlichen Service konzentrieren können, der wirklich einen Unterschied macht.
Einblicke in die Funktion der Lieferantenauswahl
Eine Lieferkette besteht aus vielen verschiedenen Gliedern und Schritten. Ein entscheidendes Glied steht daher ganz am Anfang der Lieferkette, bei der Auswahl der richtigen und zuverlässigen Lieferanten. Die Lieferanten am Anfang der Kette sind oft alle entscheidend für den Rest des Prozesses. Die Wahl der am besten geeigneten Lieferanten entscheidet auch über den Erfolg des Unternehmens. Auch hier spielen KI und maschinelles Lernen eine wichtige Rolle. Aus den gesammelten Prozessdaten lassen sich Einblicke in die termingerechte Lieferung, die Qualität der Dienstleistung und potenzielle Probleme oder Engpässe gewinnen. So können Sie Ihren Lieferanten richtig einschätzen und steuern, was der Qualität am Ende der Kette zugute kommt.
Fazit
Aktivitäten wie Logistik, Lieferkette und Lagerhaltung produzieren und erfassen riesige Datenmengen von der Produktion bis zu dem Zeitpunkt, an dem die Waren schließlich ihren Bestimmungsort erreichen. Diese Prozesse profitieren in hohem Maße von der Integration von KI- oder maschinellen Lernanwendungen, die relevante Erkenntnisse in diesen massiven Datenströmen entdecken und helfen können, diese Prozesse zu steuern. Die Vielseitigkeit der Trendskout-Plattform eignet sich für den Aufbau und die Verwaltung der oben beschriebenen KI-Anwendungsfälle, einen nach dem anderen. Möchten Sie wissen, wie? Dann wenden Sie sich bitte an einen unserer Mitarbeiter, wir helfen Ihnen gerne weiter.
