Revolution in der Künstlichen Intelligenz: Wie wird Generative KI die Logistik verändern?
Generative KI wird die Logistikwelt revolutionieren, da sie einen enormen Einfluss auf die Lösung verschiedenster Herausforderungen in der Logistikbranche wie z.B. die Routenplanung haben wird. Durch das Training mit umfangreichen Datensätzen und fortschrittliche Algorithmen kann die KI immer komplexere Aufgaben lösen und menschenähnliche Inhalte erstellen.
Was genau ist Generative KI?
Generative Künstliche Intelligenz stellt eine fortschrittliche Form der KI dar, die eigenständig neue Inhalte kreieren kann. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die hauptsächlich für die Analyse und Interpretation von Daten konzipiert sind, kann Generative KI originelle Konzepte und Werke hervorbringen. Sie verwendet Algorithmen und maschinelles Lernen, insbesondere tiefe neuronale Netze, um menschenähnliche Inhalte wie Texte, Bilder, Musik und Sprache zu erzeugen. Durch das Training mit großen Datensätzen lernen KI-Modelle, Muster und Strukturen zu erkennen und zu imitieren. Zentrale Technologien sind Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs), die durch einen Prozess der Optimierung und Anpassung in der Lage sind, immer realistischere Ergebnisse zu produzieren.
Welche Auswirkungen wird die Generative KI potenziell auf die Logistik haben?
Die Generative künstliche Intelligenz wird den Logistiksektor in vielerlei Hinsicht verändern. Sie wird sehr wahrscheinlich einen enormen Einfluss auf die Lösung verschiedener Herausforderungen in der Logistikbranche haben. Dabei wird sie die Herangehensweise an die Reduzierung von Fehlbeständen, die Rationalisierung von Lieferketten, die Identifizierung potenzieller Risiken, die Vorschlagsgenerierung zur Risikominderung und die Verbesserung der Ressourcenallokation revolutionieren. Die Verbindung von Generativer KI mit IoT-Geräten (Internet of Things) und Big-Data-Analysen sowie die Verbesserung der Algorithmen wird zu einer rasanten Entwicklung der KI führen. So können immer komplexere Probleme z. B. unter Verwendung von Echtzeitdaten gelöst werden. Ein Beispiel ist hier die Routenplanung.
Verbesserte nachhaltige Routenplanung
Generative KI-Modelle können große visuelle und textuelle Datenmengen in Echtzeit analysieren, wie Verkehrsbedingungen, Kraftstoffpreise und Wettervorhersagen, um die effizientesten Routen und Zeitpläne für den Transport zu identifizieren. Daraus kann KI mehrere mögliche Szenarien generieren und basierend auf den gewünschten Optimierungskriterien die besten Optionen für Kosteneinsparungen, verkürzte Vorlaufzeiten und verbesserte betriebliche Effizienz entlang der Lieferkette vorschlagen. Die Routenplanung erfolgt also dynamisch und in Echtzeit. In der Studie „The Future of Generative AI“ des Corporate Venture Builder Creative Dock (1) geht das Unternehmen davon aus, dass KI bereits in 2026 direkt mit autonomen Fahrzeugen Echtzeitdaten austauscht, um Änderungen im Verkehrsaufkommen vorherzusagen und entsprechend darauf zu reagieren. Dadurch können z.B. Ampelintervalle und die Streckenführung angepasst werden. KI kann auch emissionsärmere Routen empfehlen und so zur Nachhaltigkeit beitragen.
Straffung von Lagerbetriebsabläufen und Nachfrageprognose
Durch die Beseitigung von Engpässen und die Steigerung der Effizienz der Prozesse wird der gesamte Lagerbetrieb gestrafft. Generative KI optimiert das Layout des Lagers, verwaltet den Bestand durch Vorhersage der Nachfragemuster, priorisiert Aufgaben für maximale Produktivität, plant Lade- und Entladezeiten zur optimalen Nutzung der Docks und sorgt für den effektiven Einsatz von Ausrüstung wie Gabelstaplern (2). Durch die Analyse großer Datenmengen werden reibungslosere Abläufe geschaffen und sowohl Planern als auch Betreibern präzise, handlungsorientierte Einsichten für schnelle Entscheidungen und eine fokussierte, effiziente Arbeitsweise ohne unnötiges Rätselraten geboten. Durch die Verarbeitung von historischen Verkaufsdaten, Markttrends, Verbraucherverhalten und externen Wirtschaftsindikatoren kann Generative KI besser als bisher die zukünftige Produktnachfrage voraussagen. Dadurch wird die Bestimmung optimaler Lagerbestände unterstützt, Verschwendung reduziert und die Produktverfügbarkeit gewährleistet.
Verbesserungen im Auftrags-Fulfillment
Mit dem Aufkommen der Generativen KI und der Verbreitung von benutzerfreundlichen Low-Code- oder No-Code-Plattformen zeichnen sich spannende Veränderungen in der Arbeitswelt ab (3): Die Grenzen zwischen betrieblichem und technischem Personal beginnen zu verschwimmen und die Nachfrage nach qualifizierten Arbeitskräften steigt. KI ermöglicht, dass Mitarbeiter durch einfache Kommunikation 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 großen 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.
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)
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. 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)
