LE-1-2024 - TRANSPORT & LOGISTIK

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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.
Herausforderungen und ethische Überlegungen Zu den vordringlichsten Herausforderungen beim Einsatz von Generativer KI in der Logistikbranche gehören der Schutz sensibler Daten, die Korrektur inhärenter Verzerrungen in historischen Daten, die Vermeidung unfairer Praktiken, die Bewältigung von Arbeitsplatzverlusten durch Automatisierung, die Einhaltung internationaler Gesetze und Vorschriften sowie die Absicherung gegen Cyberangriffe. Diese Herausforderungen erfordern eine robuste Steuerung und Überwachung sowie proaktive Risikomanagementstrategien. Ein ethischer KI-Einsatz, der menschliche Fähigkeiten in der Logistik ergänzt und nicht zu ungerechtfertigtem Jobverlusten oder Ungleichheiten führt, ist entscheidend für den erfolgreichen und verantwortungsvollen Umgang mit KI-Technologien. (RED) Literatur 1 Die KI-Renaissance: Welche Branchen im Jahr 2026 besonders vom Potenzial der Generativen KI profitieren könnten, Creative Dock, PR-Agentur Schoesslers 2 Generative Ai in logistics: streamlining warehouse management & transportation, Serhii Stavichenko, CTO, Requestum 3 Generative AI in operations management, How fulfillment operations will be transformed, Chris Riemann et al., Deloitte Sie kann bei der Lösung komplexer Probleme helfen, Vorhersagen treffen, Muster erkennen und automatisierte Entscheidungen treffen. Obwohl KI viele Vorteile bietet, gibt es auch ethische und soziale Bedenken. Diese reichen von Arbeitsplatzverlusten und Privatsphäre bis hin zu Fragen der Verantwortung und Kontrolle über KI-Systeme. Insgesamt ist Künstliche Intelligenz ein aufregendes und aufstrebendes Feld, das das Potenzial hat, unser Leben in vielen Bereichen zu verbessern und zu revolutionieren. (RED)
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