In einem neuen Whitepaper, das im Rahmen des Leistungszentrums entstanden ist, werden jetzt die Grundlagen der KI sowie aktuelle Entwicklungen und zukünftige Einsatzfelder für KI in der Logistik vorgestellt und im Hinblick auf die Anwendungsreife diskutiert. Besonders spannend für Praktiker sind auch die Beispiele für Maschinelles Lernen in den Bereichen »Analyseaufgaben in der Logistik«, »Planungs- und Entscheidungsaufgaben in der Logistik« sowie »Ausführungsaufgaben in der Logistik«. Eine kurze »Checkliste« zeigt, wie insbesondere Unternehmen am besten in Projekte zum Maschinellem Lernen starten – und zwar auf der Basis der Erfahrungen aus zahlreichen Praxisfällen und nicht zuletzt auch den damit verbundenen inzwischen »vermeidbaren Fehlern«.
Anbieter von kommerziellen Lösungen und Forschungseinrichtungen versprechen, dass mit Künstlicher Intelligenz (KI) – insbesondere dem Maschinellen Lernen (ML) – in der Logistik eine Vielzahl von Aufgaben wirtschaftlicher und ressourcenschonender durchgeführt werden können. Die Autoren Anike Murrenhoff, Martin Friedrich und Dr. Markus Witthaut, alle vom Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, kommen in ihrem Paper so auch zu dem Ergebnis, dass die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Logistik so vielfältig sind wie die Aufgaben der Logistik selbst: »Die Chancen zum effizienteren Ressourceneinsatz, zur Verbesserung der logistischen Leistungen und die Ermöglichung neuer Geschäftsmodelle durch KI in der Logistik sind erheblich. Es gilt, dieses Potenzial insbesondere mit agilen Vorgehensweisen verstärkt in die Praxis zu bringen.«
Das Whitepaper ist in der Schriftenreihe »Future Challenges in Logistics and Supply Chain Management« des Fraunhofer IML erschienen. Die Reihe greift aktuelle Herausforderungen auf, beleuchtet Trends und fokussiert neuartige Technologien und Geschäftsmodelle.
Hier geht es zum Download des Papers.
