Künstliche Intelligenz in der Logistik
Sie ermöglicht vielfältige Einsatzmöglichkeiten, steigert Prozesseffizienz und liefert präzise Vorhersagen. Die Rede ist von künstlicher Intelligenz , kurz KI, dem Hauptbestandteil der Logistik 4.0. Sie gilt als einer der wichtigsten Wachstumstreiber für die Wirtschaft und insbesondere für die Logistik bietet sie enorme Entfaltungsmöglichkeiten. Trotzdem nutzen bisher nur wenige Unternehmen die künstliche Intelligenz.
So informiert sich in der Regel jede Partei ausführlich über die andere, bevor schlussendlich eine Entscheidung getroffen wird. Hat der Händler bereits aussagekräftige Bewertungen?
Was versteht man unter künstlicher Intelligenz?
Künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, verschiedene Problemstellungen zu interpretieren und eigenständig Lösung zu entwickeln. KI, im Englischen Artificial Intelligence oder AI, ist ein Teilgebiet der Informatik, welches durch wissenschaftliche Bereiche, wie die Kommunikationswissenschaften, die Psychologie, Philosophie, Mathematik oder auch die Linguistik geprägt und definiert wurde. Künstliche Intelligenz arbeitet, im Gegensatz zu anderen Anwendungen, keine starren Algorithmen ab, sondern verifiziert ihre Entscheidungen im Nachgang und kann so einen Erfahrungsschatz aufbauen und sich darauf basierend weiterentwickeln. Dadurch werden immer effizientere Lösungsansätze entwickelt und Vorhersagen können präziser getroffen werden.
Seit den Anfängen der Forschung zu KI in den 1950er Jahren gibt es den sogenannten Turing-Test. Der britische Mathematiker Alan Turing entwickelte diesen Prozess, um zu testen, ob eine Maschine sich als Mensch ausgeben könnte, ohne erkannt zu werden.
Dabei kommuniziert eine Testperson über einen gewissen Zeitraum sowohl mit einer Maschine als auch mit einem anderen Menschen. Die Kommunikation muss beim Turing-Test ohne Sicht- oder Hörkontakt stattfinden, also zum Beispiel über einen Chat. Die Testperson muss nach der Unterhaltung feststellen können, welcher Gesprächspartner Maschine und welcher Mensch war. Kann dies nicht beantwortet werden, so gilt der Turing-Test als bestanden.
In der Wissenschaft spricht man im Zuge von künstlicher Intelligenz häufig von maschinellem Lernen bzw. Machine Learning. Bei der Entwicklung von KI werden sowohl große Datenmengen, als auch intelligente Algorithmen und natürlich eine hohe Rechenleistung benötigt. Alle drei genannten Bereiche werden zunehmend kostengünstiger und effizienter.
So sorgen zahlreiche Sensoren bereits jetzt für riesige Datenmengen, die jederzeit verfügbar sind und beispielsweise in Blockchain-Technologien abgerufen werden können. Auch die Rechenleistung potenziert sich weiterhin und soll bis 2040 nochmals um den Faktor 1000 zunehmen. Zudem können heute auch Software-Entwickler immer zuverlässigere Algorithmen programmieren, welche von künstlichen Intelligenzen genutzt werden können.
Wie lernen künstliche Intelligenzen?
Künstliche Intelligenzen sind selbstlernende Maschinen, die mit der sogenannten Trial-and-Error-Methode arbeiten. Dazu benötigen sie Inhalte und Rückmeldungen der User, sowie eine Datenbank, auf welche sie zugreifen können. In Smartphones existiert beispielsweise eine KI, welche Tiere oder Personen auf gespeicherten Fotos erkennt und selbstständig in passende Alben sortiert. Dazu wurden verschiedene Module der KI programmiert, die jeweils unterschiedliche Parameter (z. B. Mund, Augen, Nase) untersuchen.
Anschließend wurden Fotos eingespeist, welche die KI bestimmen soll. Das Programm entscheidet sich aufgrund der Parameter für eine Antwort und der Anwender bzw. Entwickler gibt der KI anschließend die Rückmeldung, ob diese korrekt war oder nicht. Je mehr Informationen und Bilder durch die Nutzer zur Verfügung gestellt werden, desto mehr lernt die künstliche Intelligenz dazu und desto zuverlässiger werden die Entscheidungen und Vorhersagen. Daher spricht man auch von Machine Learning, da die KI, ebenso wie der Mensch, erst mithilfe von Training und Rückmeldungen richtige Entscheidungen treffen kann.
Wie kann künstliche Intelligenz in der Logistik genutzt werden?
Wie und in welchen Bereichen kann diese Technologie also in der Logistik eingesetzt werden? Laut einer Analyse von Hermes Analyse von Hermes nutzten bereits 2017 20 Prozent der befragten Unternehmen künstliche Intelligenz im Logistik- und Transportbereich. Durch die Nutzung von KI können Daten intelligent ausgewertet werden, um Transport- und Produktionsaufkommen zu prognostizieren. So können Ressourcen effizienter genutzt und Aufgaben zunehmend an selbstlernende Systeme übergeben werden.
KI lässt sich in den meisten Logistikfirmen daher in den Bereichen Sensorik und Prozessautomatisierung finden. Unternehmer können mithilfe von künstlicher Intelligenz Echtzeit-Daten erfassen, die Dateneingabe in ERP-Systeme vereinfachen oder sogar autonom fahrende Fahrzeuge einsetzen. Letztere können mithilfe von selbstlernenden Algorithmen in Echtzeit auf den Verkehr oder Mitarbeiter reagieren, effiziente Routen planen und sogar ihre Umgebung erkennen. Im Gegensatz zum Menschen könnten die Maschinen rund um die Uhr agieren und die Produktivität dadurch steigern.
Ein weiterer Einsatzbereich ist die Predictive Maintenance. Durch die Verwendung von KI können Maschinenausfälle früher und zuverlässiger vorhergesagt und Mitarbeiter bereits vor Maschinenausfall benachrichtigt werden. Somit kann das Problem schneller behoben, die Kosten gesenkt und Ausfallzeiten verhindert werden.
AI bietet also eine Vielzahl von Möglichkeiten. Trotzdem nutzt der Großteil der Logistikbranche diese Technologie noch nicht. Das liegt daran, dass viele Fach- und Führungskräfte fürchten, dass künstliche Intelligenzen menschliche Mitarbeiter irgendwann überflüssig machen könnten. Laut Experten ist dies jedoch unwahrscheinlich, da die Maschinen zwar Aufgaben übernehmen und Jobs so logischerweise wegfallen, allerdings werden auch neue Tätigkeiten, Aufgaben, Services, Produkte und Geschäftsmodelle durch eben diese Technik entstehen. So werden für die Pflege und Beaufsichtigung der KI Fachkräfte mit fundiertem Wissen benötigt, um in Problemfällen schnelle Lösungen finden zu können. Auch gefährliche Aufgaben könnten von selbstlernenden Maschinen übernommen werden, um Mitarbeiter zu schützen.
Die größten Potenziale für künstliche Intelligenz in der Logistik
KI kann in der Logistik vielseitig eingesetzt werden. Die vermutlich größten Potenziale beim Einsatz von AI liegen in den Bereichen Bedarfsprognose und Absatzplanung sowie in der Transport- und Produktionsoptimierung. Durch künstliche Intelligenz können Stauaufkommen vermindert werden, da autonom gesteuerte Fahrzeuge ständig die optimalen Routen neu berechnen. Auch die Wartezeiten von Kunden können reduziert werden, beispielsweise durch die Installation einer KI zur Wegoptimierung im Lager. Dadurch können Kommissionierungsarbeiten zwischen Mitarbeitern besser aufgeteilt und der Kommissionierungsprozess insgesamt beschleunigt werden. Ebenso könnten durch maschinelles Lernen Retouren vermieden werden, indem bereits vor einer Bestellung dem User die richtige Größe empfohlen wird.
Eine große Erleichterung kann künstliche Intelligenz auch im Supply Chain Management erbringen. Durch eine selbstlernende Supply Chain könnten Produktionsstaus vermieden werden, indem die optimale Kombination aus Ressourcen, Wegen und Zeit berechnet wird. Ähnlich wie in der Blockchain-Technologie kann dieses Vorhaben jedoch nur gelingen, wenn alle Daten für jeden Teilnehmer der Supply Chain ersichtlich und abrufbar sind.
Quellen:https://www.hermes-supply-chain-blog.com/logistikbranche-profitiert-von-kuenstlicher-intelligenz/
https://www.aeb.com/de-de/magazin/kuenstliche-intelligenz.php?l=de
https://logistikknowhow.com/informationssysteme/kuenstliche-intelligenz-ki-und-die-logistik-2/