LE-4-2022

Intelligente Algorithmen, hohe Rechenleistung
und Big Data
Möglich ist dieser Einsatz von Künstlicher Intelligenz
durch mehrere Faktoren: Einer hohen und
ständig zunehmenden Rechenleistung und
Speicherkapazität, Big Data und intelligenten
Algorithmen. Die Rechenleistung von Computern
und Chips potenziert sich fortwährend –
bis zum Jahr 2040 könnte sie gegenüber heute
um einen Faktor 1000 zugenommen haben.
Nicht nur durch das Internet und durch soziale
Medien, sondern auch über Sensoren und Systeme
der Echtzeitdatenübermittlung kann auf
gewaltige und stets aktuelle Datenmengen
und auch auf aussagekräftige Datenreihen
zugegriffen werden – das ist «Big Data». Bei
Logistikprozessen selbst werden täglich riesige
Mengen an Daten produziert. Basierend darauf
können Aussagen getroffen werden, wie
sich Systeme über die Zeit hinweg verhalten
und auf welche Einflussfaktoren und Veränderungen
sie wie reagieren.
Es gibt je länger je mehr Datenquellen, die
bald neues Potenzial zur Effizienzsteigerung in
der Logistik bieten können. So stellen beispielsweise
die B2B-Plattformen wlw (ehemals «Wer
liefert was») und EUROPAGES grosse Mengen
an Daten zu Rohstoffen und Produkten zur Verfügung.
Neben detaillierten Spezifikationen
sind auch Preise und Lieferzeiten enthalten.
Es ist absehbar, dass die Daten dieser beiden
Plattformen des Plattformanbieters Visable in
Zukunft genutzt werden können, um Lagerbestände
durch Künstliche Intelligenz effizient zu
bewirtschaften. Es sind dann Nachbestellungen
zum besten Preis termingerecht und automatisiert
möglich.
Notwendig dafür ist die Verfügbarkeit von
qualitativ hochwertigen Daten. Denn Datenquantität
ist nicht gleich Datenqualität. «Es ist
wichtig, eine adäquate Vorauswahl zu treffen,
welche Daten benötigt werden. Zudem muss
sichergestellt sein, dass diese Daten in genügender
Qualität vorhanden sind», berichtet
der CTO von Visable, Daniel Keller. «Visable
hat für die Datensammlung begonnen, Künstliche
Intelligenz zu nutzen, um relevante Daten
als solche zu identifizieren – im Sinne eines
Lernprozesses über intelligente Algorithmen»,
erklärt Daniel Keller. Intelligente Algorithmen
bedeutet, dass Künstliche Intelligenz, die auf
diesen Algorithmen beruht, die Ergebnisse, die
sie produziert und die Prognosen, die sie aufgrund
einer Auswertung von Daten trifft, mit
dem realen Wert vergleicht, aus ihren Fehlern
lernt und sich so selbst fortwährend optimiert.
Es bedeutet auch, dass Künstliche Intelligenz
Echtzeitdaten verarbeiten und so instantan reagieren
kann. Das heisst nicht, dass Künstliche
Intelligenz deswegen ein Bewusstsein entwickelt.
Im Hinblick auf ihre Rechenkapazitäten
ist sie den kognitiven Fähigkeiten des Menschen
jedoch bei weitem überlegen.
Vielfältige Anwendungsgebiete zur Effizienzsteigerung
in der Logistik
Künstliche Intelligenz kann aber noch für viel
breitere Anwendungsgebiete als die simple
Lagerbewirtschaftung genutzt werden. Zunächst
können Systeme der Künstlichen Intelligenz
Transportrouten (innerhalb und
ausserhalb des Lagers) planen und, im Zusammenhang
mit unerwarteten Ereignissen,
neu berechnen. Ankunftszeiten können noch
genauer vorhergesagt werden. Systeme der
KI können leicht erkennen, wenn bestimmte
Produkte oder Komponenten im Lager rar
werden – und die möglichen Auswirkungen
auf andere Produkte oder Komponenten im
Logistikzyklus vorhersehen – und diese dann
rechtzeitig aufstocken. Genauso können
Überkapazitäten erkannt werden.