KI in Logistik, Lieferkette, Auftragsabwicklung?

KI in Logistik, Lieferkette, Auftragsabwicklung?

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Logistikbranche im Sturm erobert und zeigt bereits erhebliche Verbesserungen in zahlreichen Anwendungen in den Bereichen Lieferkette, Logistik, Auftragsabwicklung und Transport.

Künstliche Intelligenz in der Logistik hat das Potenzial, verbesserte Planungs- und Prognosemöglichkeiten, eine höhere Produktivität, niedrigere Betriebskosten, mehr Sicherheit und schnellere Lieferzeiten zu ermöglichen. Viele Logistikgiganten wie Amazon, FedEx und UPS haben die Technologie in ihre Betriebsabläufe integriert, was viele zu der Annahme veranlasst, dass KI-basierte Lösungen schon bald die Arbeitsweise von Third-Party-Logistics-Unternehmen (3PL) bestimmen könnten.

KI für Logistik und Lieferkette

KI-Technologie verändert die Logistikbranche, indem sie Transportunternehmen und 3PL-Betrieben eine verbesserte Leistung und größere Kosteneinsparungen bietet. Anwendungen aller Art haben die positiven Aspekte der KI in ihren Betrieben erfahren, darunter Mode und Bekleidung, Schönheit und Kosmetik, Lifestyle, Sport, MLM, Nahrungsergänzungsmittel, Reformkost, Getränke, Verpackung, Kunststoffe, Automobilindustrie, Baumaterialien und mehr.

Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine oder eines Computers, menschenähnliche Aufgaben auszuführen und intelligentes Verhalten zu imitieren, darunter Aktionen, die Lernen, Denken, Schlussfolgerungen und Entscheidungsfindung beinhalten. Maschinelles Lernen ist eine Unterkategorie der KI. Beim maschinellen Lernen handelt es sich typischerweise um Computersysteme, die ohne menschliche Hilfe oder laufende Programmierung lernen und sich anpassen können. Es verwendet statistische Modelle und Algorithmen, um Daten zu analysieren und ihre Genauigkeit schrittweise zu verbessern.

Zahlreiche KI-Funktionen wie Tracking, Prognose und visuelle Erkennung haben es 3PLs ermöglicht, ihre Abläufe zu verbessern und sich in ihrer Marktnische einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Hier sind einige der Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz die Zukunft der Logistik beeinflusst.

1. Bestandsverwaltungssysteme

Logistik- und Vertriebsunternehmen von Drittanbietern nutzen KI bereits seit Jahren in ihren Bestandsverwaltungssystemen. Mit einem KI-gestützten System können Unternehmen automatisch Lagerbestände einsehen und Nachbestellungen basierend auf der Produktnachfrage einleiten. Diese Funktionen minimieren die manuelle Bestandsverfolgung und tragen dazu bei, dass Produkte bei Bedarf sofort verfügbar sind.

2. Maschinelles Sehen und Roboter

Mobile Roboter nutzen Computer Vision, um effizient und sicher durch eine Lagerumgebung zu navigieren, ohne dass menschliche Interaktion erforderlich ist. Diese innovativen Geräte bieten Vertriebsunternehmen schnellere und präzisere Möglichkeiten zur Durchführung grundlegender Lageraufgaben als herkömmliche Methoden wie Förderbänder, Gabelstapler und manueller Transport. In vielen technologisch fortschrittlichen 3PL-Betrieben ist die Robotik bereits alltäglich und trägt dazu bei, die Arbeit zu rationalisieren und erhebliche Kosteneinsparungen zu erzielen.

3. Chatbot

Viele Logistikunternehmen nutzen Chatbots, um Lieferanfragen von Kunden entgegenzunehmen, Fragen zu beantworten und Lieferaktualisierungen bereitzustellen. Diese KI-gestützten Geräte können Unternehmen Zeit und Geld sparen, indem sie die Kommunikation auf das operative Frontend streamen und menschliche Interaktion eliminieren. Und was noch wichtiger ist: Chatbots ermöglichen kleinen und mittleren Unternehmen, rund um die Uhr und zu minimalen Kosten Kundensupport anzubieten.

4. Autonome Fahrzeuge

Autonome Lkw und Drohnen haben das Potenzial, die Logistikbranche deutlich zu verbessern, denn sie bieten eine Reihe von Vorteilen, die Unternehmen dabei helfen können, Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und die Sicherheit zu maximieren. Diese Fahrzeuge sind mit Kameras, Radarsensoren und anderen fortschrittlichen Funktionen ausgestattet, um autonomes Fahren ohne menschliche Interaktion zu ermöglichen. Viele Bundesstaaten haben den Einsatz kommerziell erhältlicher autonomer Lkw bereits genehmigt.

5. Routenplanung

KI-gestützte Navigationssysteme können Transport- und Versandrouten optimieren und logistische Herausforderungen lösen, was zu Kosteneinsparungen und schnelleren Lieferzeiten führt. Bei der Routenplanung werden fortschrittliche Algorithmen und KI-basierte Vorhersageanalysen verwendet, um die effizientesten Routen und logischen Stoppsequenzen zu berechnen und so die Fahrzeit zu minimieren und die Kraftstoffeffizienz zu steigern.

6. Vorausschauende Wartung

Funktionen zur vorausschauenden Wartung machen das Personal auf potenzielle Probleme mit Maschinen und Geräten im Lager und unterwegs aufmerksam, indem sie in Echtzeit von vorinstallierten Sensoren erfasste Daten analysieren. Mithilfe dieser Daten können Techniker notwendige Wartungsarbeiten durchführen, bevor ein Problem auftritt. Dadurch werden längere Ausfallzeiten vermieden und erhebliche Kosten für Reparaturen gespart.

Nachteile von Künstlicher Intelligenz in der Logistik

Obwohl KI in der Logistik das Potenzial hat, die Branche zu verbessern, gibt es auch potenzielle Nachteile, darunter:

• Datenschutz und Sicherheit: In ihren frühen Stadien in der Logistikbranche ist KI anfällig für Cyberangriffe, die den Betrieb eines Unternehmens erheblich stören können. Hacker können auf das System zugreifen und vertrauliche Finanzinformationen stehlen. Darüber hinaus besteht das Risiko, dass bösartige Überwachungsgeräte ohne entsprechende Sicherheitsmaßnahmen Gesichtsbilder und andere biometrische Daten erfassen.
• Genaue Datenerfassung: KI-Technologie kann zwar unglaublich genau sein, ist jedoch fehleranfällig, da sie in den frühen Entwicklungsphasen auf Algorithmen und Daten basiert. In manchen Fällen sind diese Systeme möglicherweise nicht in der Lage, auf unerwartete Ereignisse zu reagieren oder sich anzupassen. Dies kann möglicherweise zu einer Verzögerung oder einem Unfall führen, den ein menschlicher Bediener hätte verhindern können. Diese Faktoren stellen die größten Bedenken im Zusammenhang mit Drohnen und autonomen Fahrzeugen dar.
• Anlauf- und Wartungskosten: KI in der Logistik bringt Anlaufkosten und Systemwartungsanforderungen mit sich, darunter neue Software, Hardware, Drohnen und autonome Fahrzeuge. Mit zunehmender Popularität der KI entstehen auch zusätzliche Kosten für die Einstellung von Personal zur Installation, Verwaltung, Wartung und Bedienung dieser Geräte. Während größere Logistikunternehmen möglicherweise über das Kapital verfügen, um in diese Technologien zu investieren, müssen kleinere 3PL-Unternehmen feststellen, ob die Vorteile die Kosten wert sind.
• Arbeitsplatzverlust: Da immer mehr Unternehmen KI in ihre Prozesse integrieren, steigt die Wahrscheinlichkeit eines Arbeitsplatzverlusts. Lkw-Fahrer könnten zu den ersten Arbeitnehmern gehören, die von der Einführung autonomer Fahrzeuge in der Logistik betroffen sind. Noch wichtiger ist, dass die Robotik einige Lageraufgaben wie Etikettierung, manuelle Montage, Kommissionierung und Verpackung überflüssig machen könnte.

Blick in die Zukunft

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die gesamte Logistiklandschaft zu revolutionieren, so wie Mobiltechnologie und Internet unseren Alltag vereinfacht haben.

Da immer mehr Unternehmen die Vorteile der KI entdecken und die Technologie sich weiterentwickelt, werden die KI-Funktionen effizienter und präziser. Während viele 3PLs bereits die grundlegendsten KI-basierten Systeme in ihren Betrieb implementiert haben, wird die allgemeine Anwendung komplexerer Systeme wie Roboter und autonomer Fahrzeuge bald folgen.

Transportunternehmen und 3PLs müssen die potenziellen Risiken und Vorteile der KI bewerten und gleichzeitig Strategien entwickeln, um die positiven Auswirkungen auf ihre Betriebsabläufe zu nutzen. Auf diese Weise können diese Unternehmen ein besseres Kundenerlebnis bieten, ihre Produktivität und Effizienz verbessern und neue Beschäftigungsmöglichkeiten schaffen, um die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt zu minimieren.

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