Künstliche Intelligenz in der Anwendung

Predictive Maintenance minimiert Maschinenausfälle, Algorithmen optimieren Routenplanung und Kapazitätsauslastung, Simulationen werden zur Lernumgebung für Fahrzeugschwärme: Das Potenzial für Verfahren Künstlicher Intelligenz (KI) in logistischen Anwendungen ist nahezu erschöpflich.

Durch eine Vielzahl von Datenquellen und neue technologische Möglichkeiten werden heute Jahr für Jahr viele Milliarden Terabyte Daten erzeugt und erfasst. Dieses »Datengold« bietet die Grundlage für unterschiedlichste Verfahren Künstlicher Intelligenz (KI). So können die Daten für Simulationen genutzt oder im Bereich des Maschinellen Lernens – etwa in der Sprach-, Bild- oder Texterkennung und -verarbeitung – eingesetzt werden. Damit erschließen sich neue Möglichkeiten der Automatisierung und Autonomisierung.

Neue Dimensionen eröffnet der Logistik auch die simulationsbasierte KI: Simulationen werden zu Lernumgebungen, in der beispielsweise Schwärme von Fahrzeugen trainiert werden können. Einzelne Fahrzeuge wie mobile Transportroboter werden dabei als Avatar mit allen physischen und steuerungstechnischen Fähigkeiten in einer simulierten Realität abgebildet. Das Verhalten der Fahrzeuge kann in komplexen Szenarien virtuell beobachtet und verstanden werden. Der finale Steuerungscode kann dann ohne Transformations- oder Adaptionsschritte 1:1 in die Realität – auf die realen Fahrzeuge – übertragen werden.

Dem Einsatz von KI zugrunde liegenden Daten und Services können zudem auch für Anwendungen von Smart Finance dienen und schaffen die Grundlage neuer Geschäftsmodelle. Dabei steht die oftmals plattformbasierte Darbietung und Auswertung der Daten im Sinne ihrer Qualität und Aussagekraft sowie Verfügbarkeit für Nutzer im Vordergrund.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erstreckt sich auf eine Vielzahl an Anwendungen. Dabei sind insbesondere folgende Bereiche für die Logistik von morgen von besonderer Bedeutung:

• Predictive Maintenance 
• KI-gestützte Qualitätskontrolle
• Bestandsmanagement
• Forecasting 
• Optimierung von Routen
• Auslastung von Kapazitäten
• KI-basierte Simulation
• Smart Finance