Revolutionäre Logistik - GenAI in Warehouse und Manufacturing
Betriebsabläufe gezielt optimieren
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) ist auf dem besten Weg, die Logistik in Unternehmen grundlegend zu verändern. Diese Technologie ermöglicht es, auf eine völlig neue Art und Weise mit Daten umzugehen.
Herausforderungen in der Logistik
Eine große Herausforderung in der Logistik sind Datensilos, die verhindern, dass Daten innerhalb des Unternehmens oder zwischen Unternehmen effizient ausgetauscht werden können. Dies tritt vor allem auf, wenn viele verschiedene Datenquellen und Systeme in einem Unternehmen im Einsatz sind.
Eine der größten Herausforderungen, vor denen die Verantwortlichen Personen in der Logistik stehen, ist ein gutes Reporting auf dessen Grundlage fundierte Geschäftsentscheidungen getroffen und Prozesse sowie Abläufe gesteuert werden können. Der Kern dieser Herausforderung besteht darin, die verfügbaren Daten und die Anforderungen der handelnden Personen zusammenzubringen. So sind heute häufig mehrere Personen mit verschiedenen Qualifikationen und viele Arbeitsschritte nötig, um aus den Daten verschiedener Systeme einen guten Report zu erstellen. Darüber hinaus sind flexible Änderungen an komplexen Reports häufig mit weiterem Aufwand verbunden.
Eine weitere Herausforderung aus dem Bereich der Logistik, die mit dem Einsatz vieler verschiedenen Datenquellen einhergeht, ist die Entstehung von Schatten IT. Die sogenannte Schatten IT entsteht, wenn Mitarbeitende eigene IT-Lösungen einsetzten, ohne dass diese offiziell vom Unternehmen genehmigt wurden oder überwacht werden. Neben Sicherheitsrisiken und der grundlegenden Beeinträchtigung der Effizienz, steht diese Schatten IT auch der AI-Readiness im Weg, da die Daten aus diesen IT-Lösungen dem Unternehmen nicht zur Verfügung stehen.
Erreichen von AI-Readiness
Ein wesentlicher Aspekt bei der Implementierung von GenAI ist die sogenannte AI Readiness. Dies bedeutet, dass Unternehmen bereit sein müssen, Künstliche Intelligenz in ihre bestehenden Systeme zu integrieren. Dabei spielen Datenschutz und Sicherheit eine entscheidende Rolle. In einer Welt, in der Daten immer stärker an Relevanz gewinnen, ist es unerlässlich, sensible Informationen zu schützen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre AI-Systeme den höchsten Sicherheitsstandards entsprechen, um Datenlecks und Cyberangriffen vorzubeugen. Dies erfordert nicht nur technische Maßnahmen, sondern auch eine gemeinsame Kultur des Datenschutzes innerhalb des Unternehmens. Neben dem Datenschutz sind die Verfügbarkeit und die Qualität von Daten weitere entscheidende Faktoren für die AI Readiness.
Wenn der Einsatz von Generative AI im Unternehmen gelingen soll, muss sichergestellt sein, dass die benötigten Daten vorhanden, verfügbar und verständlich sind. Nur dann kann die KI diese Daten verwenden, um ihre Stärken auszuspielen.
Vorteile durch den Einsatz von GenAI
Die generative Künstliche Intelligenz kann neue Inhalte basierend auf bekannten Daten erstellen und eignet sich somit auch ideal, um große Daten zu verarbeiten und Inhalte und Schlussfolgerungen aus bestehenden Daten zu extrahieren.
Das Wissensmanagement ist ein weiterer Bereich, in dem GenAI einen erheblichen Mehrwert bieten kann. In der Fertigungsindustrie ist es entscheidend, dass Wissen schnell und effizient weitergegeben wird. Artificial Intelligence-Modelle können dabei helfen, Informationen zu strukturieren und zugänglich zu machen. Dies erleichtert nicht nur den Wissensaustausch, sondern sorgt auch dafür, dass wichtige Informationen nicht verloren gehen.
GenAI-Lösungen für die Praxis
Ein Beispiel, welches Generative AI als Technologie mit einem ganz konkreten Anwendungsfall in die Praxis bringt, bietet platbricks®, die Baukastenlösung für die Logistik von Arvato Systems. Mit „Chat With Your Data“ haben die Anwendenden die Möglichkeit, individuelle Kennzahlen und Statistiken basierend auf den vorhandenen Daten in Echtzeit zu erstellen. Das funktioniert ganz ohne individuelle Entwicklung, sondern durch einfache Chat-Eingaben in natürlicher Sprache.
Zusätzlich können wiederkehrende Abfragen gespeichert und auf individuellen Dashboards zusammengestellt werden, auch das vollständig ohne individuelle Entwicklung.
Neben den Anwendungsfällen aus dem Bereich Reporting und Analytics gibt es noch weitere Felder, in denen Generative AI ihre Stärken in der Logistik ausspielen kann. Mit platbricks® lassen sich beispielsweise gängige Dokumente aus der Logistik wie Lieferscheine oder Packlisten aber auch Material- und Versandlabels durch den Einsatz von Generative AI anpassen. So können kleine und individuelle Änderungen schnell und ohne großen Aufwand durchgeführt werden. Zukünftig werden auch andere Anwendungsfälle wie Lagergeldabrechnungen, die Steuerung von Aufträgen im Lager oder das Auslesen von Lieferscheinen durch künstliche Intelligenz die Logistik weiter verändern und Prozesse optimieren.
Es lässt sich also schlussfolgern, dass Generative AI in der Logistik, auch speziell für Unternehmen der Fertigungsindustrie, die Möglichkeit bietet zur Lösung der aktuellen Herausforderungen mit verschiedenen Anwendungsfällen beizutragen. Eine Voraussetzung dafür ist das Erreichen der AI-Readiness im Unternehmen.
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