LE-1-2024 - TRANSPORT & LOGISTIK

LOGISTIK-EXPRESS.COM LE 1/2024 | S12
mit dem System lernen, Softwareanpassungen
selbstständig testen, Probleme in Echtzeit
analysieren, Berichte automatisch generieren
und die Kommunikation sowie Zusammenarbeit
durch eine bessere Wissensorganisation
verbessern. Durch Generative KI können
Fulfillment-Teams schneller und intelligenter
entscheiden und die Effizienz kontinuierlich
steigern. Manager und Mitarbeiter werden sich
mehr auf die Entscheidungsfindung konzentrieren,
anstatt Zeit mit der Fehlersuche zu verbringen.
Letztendlich werden die Prozesse im
Fulfillment effizienter, wodurch die
Kundenzufriedenheit steigt.
Verbesserung der Nachhaltigkeit der
Logistikbranche
In der umweltfreundlichen Logistik spielt
Generative KI eine zentrale und transformative
Rolle, da sie in mehreren Schlüsselbereichen
zur Nachhaltigkeit beiträgt. Durch die Prognose
des Energiebedarfs für verschiedene Logistikprozesse
ermöglicht generative KI einen
effizienteren Ressourceneinsatz, was nicht nur
die Betriebskosten senkt, sondern auch den
CO2-Fußabdruck der Logistikaktivitäten deutlich
reduziert. Durch die Vorhersage der
Umschlagsrate der Produkte im Sortiment,
können Überproduktion bzw. zu große
Bestände vermieden werden. Dadurch kann
auch die Abfallmenge minimiert werden.
Darüber hinaus leistet KI einen bedeutenden
Beitrag zum Materialrecycling, indem sie
die effizientesten Recyclingpfade identifiziert
und so eine nachhaltige Ressourcennutzung
sicherstellt. Generativen KI unterstützt bei der
Entwicklung von Produkten, die von vornherein
auf Langlebigkeit, Reparaturfähigkeit und Recycelbarkeit
ausgelegt sind und bestimmt den
optimalen Produktlebenszyklus. Die KI optimiert
nicht nur betriebliche Abläufe, sondern fördert
auch entscheidend die Nachhaltigkeit innerhalb
der Logistikbranche. Unternehmen können
bessere, intelligentere und umweltschonendere
Entscheidungen treffen.
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die
Entwicklung von Maschinen und Computern,
die die Fähigkeit haben, menschenähnliches
Verhalten und Denkprozesse zu erlernen und
auszuführen. Das Hauptziel der KI ist es,
Probleme zu lösen und Aufgaben auszuführen,
die normalerweise menschliche
Intelligenz erfordern würden.
Es gibt verschiedene Arten von KI, darunter
schwache und starke KI. Schwache KI bezieht
sich auf Systeme, die auf spezifische Aufgaben
oder Probleme spezialisiert sind, wie beispielsweise
Spracherkennung oder Bilderkennung.
Starke KI hingegen strebt danach, ein
allgemeines Verständnis und eine Fähigkeit zur
Problemlösung ähnlich der eines Menschen zu
erreichen. KI-Algorithmen verwenden
verschiedene Techniken, wie zum Beispiel
maschinelles Lernen, bei dem Computern
beigebracht wird, aus Daten zu lernen, indem
Muster und Beziehungen erkannt werden.
Andere Techniken sind zum Beispiel neuronale
Netze, die auf biologische Nervenzellen
basieren, oder Expertensysteme, die das Wissen
von Experten in einem bestimmten Bereich modellieren.
KI findet in vielen Bereichen Anwendung,
wie zum Beispiel in der Medizin, der Finanzwelt,
dem Transportwesen und der Robotik.