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KI in Lieferketten und Logistik

Dieser Blogbeitrag befasst sich mit der Welt der Lieferketten und Logistik — und wie KI-gestützte Technologie einen Unterschied machen kann. Wir gehen auf Anwendungen, Vorteile und Herausforderungen ein — und runden das Ganze mit detaillierten Einblicken in jeden Abschnitt ab.

Veröffentlicht

October 24, 2023

KI in Lieferkette und Logistik

Einführung

Die Bedeutung von Lieferketten- und Logistikmanagement

Das Lieferketten- und Logistikmanagement besteht aus zwei Hauptkomponenten: Lieferkette und Logistik.

Logistik bezieht sich einfach gesagt auf den Transport und die Lagerung von Artikeln in der Lieferkette. Was ist dann, fragen Sie sich vielleicht, eine Lieferkette? Die Lieferkette ist ein Netzwerk miteinander verbundener Prozesse, die zur Entwicklung eines Produkts beitragen — Herstellung, Beschaffung, Vertrieb, Lagerung und Verkauf. Ein komplexes System mit vielen Teilen — ein gutes Lieferkettenmanagement bedeutet, dass die Koordination aller beteiligten Partner erforderlich ist.

Wir leben im goldenen Zeitalter der Technologie — einer Zeit, die den Marktzugang neu erfunden hat und sich zu einer gut geölten Maschine mit Vorteilen wie Expressversand, reduzierten Kosten, einer Vielzahl von Alternativen usw. entwickelt hat. Der Grund, warum das Lieferketten- und Logistikmanagement in Bezug auf seine Auswirkungen auf die Weltwirtschaft so hoch ist, liegt in seiner Allgegenwart in allen Branchen.

Unternehmen arbeiten in der Regel mit dem Hauptziel, ihre Kunden zufrieden zu stellen, damit sie wachsen können, indem sie mehr Kundenbindung - eine Folge von Faktoren wie Produktwert, Preis und Kundenservice. Das Lieferkettenmanagement ermöglicht Verbrauchern auf zeiteffiziente Weise den Zugang zu lebenswichtigen und nicht lebensnotwendigen Gütern zu geringeren Kosten und ist für die allgemeine Verbesserung des Lebensstandards auf der ganzen Welt unerlässlich.

In ähnlicher Weise ermöglicht das Logistikmanagement Unternehmen den Zugang zu internationalen Märkten und garantiert gleichzeitig grundlegende KPIs wie pünktliche Lieferung. Dies wirkt sich nicht nur positiv auf das Unternehmenswachstum aus, sondern ermöglicht es den Volkswirtschaften, im Außenhandel erheblich zu verdienen.

KI in Lieferkette und Logistik verstehen

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Fähigkeit, eine Vielzahl von Funktionen auszuführen, von denen viele in der Lieferkette und der Logistikbranche relevant sind.

Zunächst kann KI verwendet werden, um die Datenanalyse und Mustererkennung zu verbessern. Verarbeiten und analysieren Sie große Datenmengen und identifizieren Sie wiederkehrende Muster in Bestandsinformationen, historischen Verkäufen, transportbezogenen Informationen usw. Diese Analyse kann verwendet werden, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Ein weiterer wichtiger Einsatzbereich von KI ist der Bereich der prädiktiven Analyse, der in der Supply-Chain-Branche häufig ein Schlüsselfaktor ist. Mithilfe von KI können Partner viele verschiedene Dinge wie Nachfrageschwankungen antizipieren, ihre Inventarpläne im Voraus planen und Transportrouten optimieren. Dies vereinfacht nicht nur den Betriebsprozess, sondern unterstützt auch die Naturschutzbemühungen in Form der Abfallreduzierung.

Supply Chain and Logistics bietet auch Möglichkeiten für KI-gestützte Automatisierung — am deutlichsten bei Aufgaben, die Auswahl und Verpackung betreffen. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit von Fehlern reduziert und der Mensch kann sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren.

A warehouse assembly line can be automated to simplify human involvement and enhance error reduction
Eine Montagelinie im Lager kann automatisiert werden, um den menschlichen Aufwand zu vereinfachen und die Fehlerreduzierung zu verbessern

Die Rolle der KI bei der Verbesserung der betrieblichen Effizienz besteht darin, Kräfte mit menschlichem Urteilsvermögen zu kombinieren und Aufgaben so aufzuteilen, dass der Schwerpunkt auf der Automatisierung arbeitsintensiver Prozesse liegt und die menschliche Beteiligung auf kompetenzintensive Ansätze konzentriert wird.

KI-Anwendungen in Lieferkette und Logistik

Bedarfsprognose und Planung

Die gemeinsamen Funktionen der Bedarfsprognose und Planung nehmen entsprechend eine sehr wichtige Position im Lieferketten- und Logistikökosystem ein. Das Ökosystem ist, wie bereits erwähnt, ein Produkt mehrerer verschiedener Komponenten, die alle sein effektives Funktionieren beeinflussen. Darüber hinaus ist es auch eine Branche, die aufgrund verschiedener miteinander verbundener Herstellungs-, Beschaffungs- und Vertriebsprozesse ressourcen- und kostenintensiv ist.

Das bringt uns zum „Warum“ der Angelegenheit — warum es wichtig ist, die Nachfrage im Voraus zu antizipieren. Wie in jeder anderen wichtigen Branche gibt es in der Lieferkettenbranche viele wichtige Akteure. Um den Prozess zu optimieren und sicherzustellen, dass Fehler und Verzögerungen reduziert werden, müssen mehrere Faktoren überwacht werden. Zu diesen Faktoren gehören Transportkosten und -zeit, Verzögerungen bei der Herstellung, Wartezeiten für benötigte Rohstoffe, wirtschaftliche Bedingungen, Kraftstoff- und Gaspreise usw.

KI hat das Potenzial, große Datenmengen zu durchsuchen, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und diese zu nutzen, um den Mitarbeitern zu helfen, ein klareres Bild davon zu bekommen, was in der Gegenwart und Zukunft auf sie zukommt. Sobald die Planung gemäß der prädiktiven Analyse optimiert werden kann, können Vorteile wie eine geringere Abfallproduktion und eine bessere Kosteneffizienz beobachtet werden.

KI kann auch trainiert werden, um Muster in historischen Daten zu identifizieren und zu erkennen — diese Aufzeichnungen werden häufig als Informationsbasis für Prognosemodelle verwendet.

Verwaltung des Inventars

Kein Wunder, dass ein großer Teil der Lieferkette und Logistik die effektive Verwaltung der Lagerbestände ist. Inventar ist ein Begriff, der verwendet wird, um Statistiken wie die Anzahl der auf Lager befindlichen Artikel, die verfügbaren Artikel in Produktkategorien, die Anzahl der verkauften oder versendeten Artikel, beschädigte Waren usw. zusammenzufassen.

inventory management in a warehouse
Die richtige Bestandsverwaltung ist eine der Möglichkeiten, mit denen die Einführung von KI die Genauigkeit von Logistikabläufen verbessern kann

Während die Bestandsverwaltung bereits einen hohen Automatisierungsgrad erlebt hat (abzüglich der Unterstützung durch KI), verspricht die Implementierung von KI eine vereinfachte, benutzerfreundlichere Version.

KI kann beispielsweise verwendet werden, um die Verfügbarkeitszahlen eines bestimmten Artikels konsistent zu verfolgen und zu überwachen. Sobald das Niveau das untere Ende des Schwellenwerts erreicht, was in der Regel darauf hindeutet, dass die Lagerbestände wieder aufgefüllt werden müssen, kann die dafür verantwortliche Person benachrichtigt werden. Dies erspart ihnen nicht nur den Aufwand einer manuellen Überprüfung, sondern gewährleistet auch eine insgesamt schnelle Reaktionszeit.

Routenoptimierung

Was ist eine optimale Route? Eine optimale Route bezieht sich im Allgemeinen auf eine gewählte Route, die die Kriterien auf die effizienteste Weise erfüllt — weniger Zeit, mehr erreichbares Terrain. Transportwege sind ein wichtiger Aspekt der Lieferkette und der Logistik und integraler Bestandteil von Maßnahmen zur Ressourcenschonung und Kostensenkung.

Durch die Implementierung von KI zur Optimierung der Aufgabe erhalten Planer Zugriff auf zuverlässige Einblicke in verschiedene KPIs wie Reisezeit, Straßenzustand, Verweildauer, geschätzte Kosten usw. Sie können auch verwendet werden, um externe Faktoren zu bewerten, die sich auf den Geschäftsbetrieb auswirken, wie Kraftstoff- und Gaspreise und wirtschaftliche Bedingungen.

Lieferung auf der letzten Meile

Die Lieferung auf der letzten Meile ist ein Fachbegriff im Bereich Lieferkette und Logistik und bezieht sich auf die letzte Etappe der Transportreise. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie haben ein Produkt bei Amazon bestellt. Damit das Produkt zu Ihnen kommt, müsste es mit einem Transportfahrzeug vom Lager zu Ihrem Standort versendet werden. Dies wäre die sogenannte Lieferung auf der letzten Meile.

Last-mile Delivery
Lieferungen auf der letzten Meile müssen mithilfe von KI-gesteuerter Videoanalyse angemessen geplant werden

Obwohl es sich um einen relativ kurzen Prozess handelt, müssen Lieferungen auf der letzten Meile sorgfältig geplant werden. In Kombination mit Faktoren wie schwankender Nachfrage, Lagerbeständen und externen Bedingungen ist eine Rationalisierung des Prozesses unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Kunden zufrieden sind.

KI kann, wenn sie im Zusammenhang mit Lieferungen auf der letzten Meile eingesetzt wird, die Effizienz des Betriebs erheblich beeinträchtigen.

Warteschlangenmanagement für Lkw

Wenn ein LKW die Laderampe betritt, um eine Ladung in Empfang zu nehmen, gehört er in der Regel zu einer langen Schlange von Fahrzeugen, die jeweils für den gleichen Zweck zusammengestellt wurden. LKWs an einer Laderampe müssen eine bestimmte Reihenfolge durchfahren: Sie stellen sich am Ende in die Warteschlange, registrieren und verarbeiten sie, wenn sie an der Spitze der Warteschlange ankommen, beladen, abmelden, herausfahren.

KI-gestützte Videoanalysen können verwendet werden, um den Fahrzeugfluss auf regulierte Weise zu optimieren. Dies kann durch die Messung der Verweildauer und der Durchschnittsgeschwindigkeit der Lkw in der Warteschlange sowie der durchschnittlichen Ladezeit geschehen. Auf diese Weise erhält das Personal eine realistischere Schätzung der voraussichtlichen Dauer für jeden Teil des Prozesses — und kann die verfügbaren Ressourcen nutzen.

Erkennung von Eindringlingen

Logistikzentren und große Lagerhäuser werden für teure Waren und Produkte gebaut, die mit geringer Verzögerung versendet werden können. Daher ist die Sicherheit in diesen Gebäuden ein Hauptanliegen. Die Verhinderung von Diebstahl und Verlust hat bei jedem Schritt Priorität.

Hier kommt KI ins Spiel — sie kann verwendet werden, um Eindringversuche erkennen oder unberechtigter Zugriff konsistent, in Echtzeit. Indem die KI in der Videoanalyse geschult wird, um die Fälle zu erkennen und zu erkennen, bei denen es sich um eine Anomalie handelt, wird der Spielraum für Fehler und Nachlässigkeiten erheblich reduziert. Wann das System erkennt eine Anomalie (Diebstahl, Einbruch, Perimeterbruch, unbefugter Zutritt) wird ein Alarm ausgelöst, der das Bereitschaftspersonal alarmiert und in die Lage versetzt, schnell Maßnahmen zu ergreifen.

Vorteile der Einführung von KI in der Lieferkette und Logistik

Sicherheit und Mitarbeiterschutz

Wie bereits in dem Artikel erwähnt, hat Sicherheit in der Lieferkette und im Logistikökosystem oberste Priorität. Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass Lagerhäuser, Laderampen und -bereiche sowie Lagerzentren zu 100% ausfallsicher gesichert sind — ein Ergebnis, das durch KI-gestützte Videoanalysen realisierbar wird.

KI kann verwendet werden, um verschiedene sicherheitsrelevante Funktionen auszuführen — Mitarbeiter auf fehlende Schutzausrüstung zu überwachen, sicherzustellen, dass Bereiche, in denen nur Maschinen genutzt werden, ausreichend vernetzt sind, unbefugte Zugriffe in Bereichen, in denen Gabelstapler in Betrieb sind, zu verhindern und den allgemeinen Zustand aufrechtzuerhalten EHSQ.

Employee safety is a top priority in the logistics and supply chain domain
Die Sicherheit der Mitarbeiter hat im Bereich Logistik und Lieferkette oberste Priorität

Ein EHSQ-Managementsystem besteht häufig aus den folgenden Elementen:

  • Politik und Engagement: Festlegung einer schriftlichen Richtlinie, in der das Engagement der Organisation für die Leistung von EHSQ und die Einhaltung der relevanten Vorschriften und Standards dargelegt wird.
  • Risikobewertung und Risikomanagement: Identifizierung potenzieller Gefahren und Risiken im Zusammenhang mit der Geschäftstätigkeit der Organisation und Umsetzung von Maßnahmen zur Kontrolle und Minderung dieser Risiken.
  • Verwaltung der Einhaltung von Vorschriften: Sicherstellung der Einhaltung der geltenden Gesetze, Vorschriften und Normen in den Bereichen Umwelt, Gesundheit, Sicherheit und Qualität.
  • Schulung und Kommunikation: Bereitstellung von Schulungs- und Kommunikationsprogrammen für Mitarbeiter und andere Interessengruppen, um sicherzustellen, dass sie sich der EHSQ-Richtlinien, -Verfahren und -Erwartungen des Unternehmens bewusst sind.
  • Leistungsüberwachung und Berichterstattung: Messung und Berichterstattung über die EHSQ-Leistung der Organisation, um Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren und die Fortschritte im Laufe der Zeit zu verfolgen.
  • Kontinuierliche Verbesserung: Implementierung von Prozessen zur kontinuierlichen Verbesserung der EHSQ-Leistung des Unternehmens und zur Erfüllung der sich ändernden Vorschriften und Erwartungen der Interessengruppen.

In einem Lagerhaus wäre die Einhaltung des oben genannten Protokolls unerlässlich, um die Sicherheit der Mitarbeiter zu gewährleisten und das individuelle Bewusstsein für mögliche Gefahren zu fördern und zu erfahren, wie sie am besten verhindert werden können.

Überwachung in Echtzeit

Ein offensichtlicher Vorteil, aber nicht weniger wichtig als jeder andere auf der Liste - Echtzeit Die Überwachung in einem Lager ist in Bezug auf Betriebsabläufe, Schadenverhütung und damit verbundene Funktionen unglaublich nützlich.

Durch die Fähigkeit, Ereignisse im Auge zu behalten, während sie sich entwickeln, kann das Logistikpersonal wichtige KPIs wie Verhalten und Sicherheit der Mitarbeiter, Effizienz vorhandener Prozesse, Messung der Belegung und Lagerkapazität usw. bewerten. Diese sind alle relevant für die tägliche Arbeit und können Unternehmen dabei helfen, Kosten, Zeitaufwand und Ressourcenverbrauch zu reduzieren.

Qualitätskontrolle

Qualitätskontrolle bezieht sich auf ein System zur Aufrechterhaltung von Produktstandards, bei dem eine Stichprobe der Produktion anhand der Spezifikationen bewertet wird. In der Lieferkette würde dies bedeuten, dass überprüft wird, ob die gelagerten/geladenen Produkte den Qualitätstest bestehen und einem akzeptablen Standard für den Versand entsprechen.

Dies kann anhand einer Vielzahl von Parametern erfolgen — beschädigte oder kaputte Produkte, bereits geöffnete Verpackungen, fehlerhafte Produkte usw.

Herausforderungen und Überlegungen

Datenschutz

KI hat zwar das Potenzial, im Bereich der Lieferkette unzählige Vorteile zu bieten, aber es ist wichtig, dass die Datenschutzstandards strikt eingehalten werden. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, die Anonymisierung von Datenströmen sicherzustellen, um private Informationen wie Identität, Finanzzahlen usw. zu schützen.

Masken zum Schutz der Privatsphäre sind eine gute Möglichkeit, dasselbe durchzuführen. Es funktioniert automatisch und kann auf jedes erkannte Objekt angewendet werden. Damit ist der Datenschutz absolut luftdicht.

Es muss auch sichergestellt werden, dass alle KI-gestützten Anwendungen den lokalen und globalen Datenschutzbestimmungen (DSGVO für die EU, CCPA in den USA usw.) entsprechen.

Sicherheit

Datensicherheit bezieht sich auf den Schutz digitaler Daten in einer Datenbank vor unerwünschten Zugriffen, z. B. bei einem Cyberangriff oder einer Datenschutzverletzung. Das Hauptziel besteht darin, die Daten vor Offenlegung, Löschung oder Beschädigung zu schützen.

Es gibt viele Möglichkeiten, eine gute Datensicherheit zu implementieren. Einige bekannte Optionen sind die mehrstufige Authentifizierung, die Verschlüsselung von Daten und die Verwendung einer Firewall. Wenn sie zusammen angewendet werden, können sie die Sicherheit der Daten erheblich verbessern.

Ethische Entscheidungsfindung

Einer der Hauptvorteile von KI besteht darin, dass sie die Automatisierung der meisten Betriebsprozesse ermöglicht, wodurch weniger Fehler und Verzerrungen entstehen. Die menschliche Komponente ist jedoch entscheidend, um sicherzustellen, dass ethische Grundsätze bei wichtigen Entscheidungen eingehalten werden.

Echter Erfolg mit KI kann nur erzielt werden, wenn eine vernünftige Mischung aus Mensch und Maschine zusammenkommt, um Vorurteile zu beseitigen.

Akzeptanz und Vertrauen in der Öffentlichkeit

Wie bei jedem anderen Phänomen kann der Einsatz von KI im Lieferketten- und Logistikmanagement nur dann vollständig umgesetzt werden, wenn er von allen Beteiligten akzeptiert wird — von Mitarbeitern, Planern und Architekten, Fahrern, Mitarbeitern in der Werkstatt und leitenden Angestellten.

Sensibilisierung ist unerlässlich, ebenso wie eine positive Stärkung durch konsequenzorientierte Entscheidungen, um das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI zu festigen.

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