IT-Manager wetten
Mensch und AI gehen Hand in Hand
Foto: Schenker AG
Im vorherigen Jahrbuch 2018 wurden an dieser Stelle Thesen zum Thema künstliche Intelligenz oder AI (Artificial IntelligenceArtificial Intelligence), vorgestellt. In den Ausführungen wurde postuliert, dass AI-Anwendungen einen tiefgreifenden Einfluss auf die Mitarbeiter und Produkte von Industrieunternehmen haben werden. Den Anwendungsgebieten von AI sind dabei nahezu keine Grenzen gesetzt. Erste Entwicklungen, die anhand unterschiedlicher Beispiele für die kommenden Jahre vorhergesagt wurden, werden bereits heute sehr konkret in der Logistik implementiert. Alles zu Artificial Intelligence auf CIO.de
Die Kernaussage, dass Mensch und Maschine in Zukunft Hand in Hand arbeiten werden, kann ich mit Blick auf die konkreten Anwendungsfälle, die wir in der Logistikbranche identifiziert haben, nur unterstreichen. Die Transformation hin zu einer AI-gestützten Arbeitswelt, die bereits begonnen hat, und die Veränderungen in der Arbeitsrealität des Einzelnen vollziehen sich aber auf andere Weise, als es die Kritiker dieses Technologiezweigs prophezeien. AI bedeutet nicht die Schaffung eines allwissenden und alles kontrollierenden Computers, der den Menschen in der Arbeitswelt über kurz oder lang überflüssig macht.
Vielmehr ist AI ein Sammelbegriff für Forschungsfelder, die sich mit der Generierung menschenähnlicher Intelligenzleistungen durch Maschinen befassen. Maschinelles Lernen ist dabei ein Teilgebiet der AI. Dahinter stehen hochspezialisierte Algorithmen, die mit sachbezogenen Datensätzen trainiert und für die Zielanwendung kalibriert werden, um letztlich die Fähigkeit zu erlangen, selbständig Entscheidungen zu treffen.
Foto: Schenker AG
Revolution in der Logistik
In meinem Ausblick auf die kommenden fünf Jahre, den ich hier geben möchte, liegt mein Augenmerk auf der konkreten Umsetzung dessen, was nicht weniger als eine Revolution in der Logistik bedeutet. Um die Zukunft dieser Branche zu verstehen, muss man sich zunächst mit ihrer Vergangenheit befassen. Die Wertschöpfung von Logistikunternehmen bestand in der Vergangenheit darin, die für Außenstehende intransparenten Prozesse im Transportmarkt zu überblicken und die zahlreichen Akteure zu koordinieren und zusammenzubringen.
Durch eine fortschreitende Digitalisierung, die schrittweise für eine wachsende Transparenz im Transportmarkt sorgt, kann dieses Geschäftsmodell heute so nicht mehr funktionieren. Diese Entwicklung wird wesentlich durch drei unterschiedliche Unternehmenskategorien vorangetrieben: traditionelle Logistikunternehmen, innovative Startups und Technologieunternehmen, die sich mit der flächendeckenden Verbreitung des Internets etabliert haben.
Die Treiber der Entwicklung
Die alteingesessenen Logistikunternehmen etablieren zahlreiche technische Lösungsansätze, die Transportprozesse durch beispielsweise Tracking- und Tracing-Anwendungen für ihre Kunden sichtbar gemacht haben. Die neuen technischen Möglichkeiten durch den zunehmenden Vernetzungsgrad, den die Kunden dabei in nahezu allen Wirtschaftsbereichen vorfinden, erzeugen einen Nachfragesog, den es zu bedienen gilt.
Zweitens entstanden in den vergangenen Jahren Hunderte von Startups, die sich ebenfalls auf die Digitalisierung und die Erhöhung der Transparenz von Logistikprozessen spezialisiert haben.
Und drittens rücken die großen Technologieunternehmen, darunter Google und Alibaba, in diese für sie neuen Tätigkeitsbereiche vor. Sie interessieren sich generell für die Digitalisierung großer Märkte, vor allem wenn diese heute noch zum größten Teil manuell bedient werden - so wie der Logistikmarkt.
Als Schlüsseltechnologien finden in allen drei Unternehmenskategorien ausgefeilte Algorithmen, Verfahren zur Datenanalyse und AI-Anwendungen ihren Einsatz. Im Folgenden möchte ich betrachten, wie sich durch AI und AI-gestützte Technologien die Bereiche Routenoptimierung/ETA (Estimated Time of Arrival), die antizipative Logistik (Fourth Party Logistics/4PL) und das "Lager der Zukunft" entwickeln werden.
Die vielleicht älteste Herausforderung in der Planung von Logistikprozessen ist die Streckenoptimierung. Dabei muss die zeitlich günstigste Route für beispielsweise eine Lkw-Fahrt gefunden werden, über die alle Kunden einer Auslieferungstour in einem vordefinierten Zeitraum angefahren werden. Für dieses mathematische Problem gibt es bereits seit den 1930er- Jahren Lösungsansätze, deren Genauigkeit mit dem Aufkommen und der Weiterentwicklung der Computertechnologie stetig verbessert werden konnten.
 Foto: CIO.de | Diese und weitere spannende Wetten finden Sie im CIO-Jahrbuch 2019 CIO Jahrbuch 2019 |