KI im Supply Chain & Logistik — Transportkosten mit KI senken
Künstliche Intelligenz als Instrument zur Senkung von Transportkosten
Künstliche Intelligenz (KI) birgt das Potenzial, die Transportkosten in der Supply Chain signifikant zu senken. Durch den Einsatz von KI-gestützten Optimierungsmodellen können KMU ihre Logistikprozesse effizienter gestalten und somit die Gesamtkosten reduzieren. Die korrekte Implementierung erfordert jedoch eine kritische Betrachtung traditioneller Praktiken sowie eine sorgfältige Planung.
Typische Fehler bei der Implementierung von KI im Transportwesen
Ein häufig auftretender Fehler ist der unzureichende Datenumfang und die Datenqualität. KI-Anwendungen sind stark von qualitativ hochwertigen und umfassenden Datensätzen abhängig. Unvollständige oder fehlerhafte Daten führen zu ungenauen Vorhersagen und ineffektiven Optimierungsvorschlägen. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie Zugänge zu vollständigen und aktuellen Daten haben. Dafür kann es notwendig sein, bestehende Datenerfassungsprozesse zu überarbeiten und sicherzustellen, dass die Datenpflege regelmäßig erfolgt.
Ein weiterer Fehler besteht in der fehlenden Anpassung der KI-Modelle an firmeninterne Prozesse. Zu oft werden Standard-KI-Modelle ohne Anpassungen angewendet, die nicht die spezifischen Bedürfnisse oder Herausforderungen eines Unternehmens berücksichtigen. Es ist essenziell, KI-Lösungen individuell zu konfigurieren, indem firmeninterne Logistikdaten und -prozesse in die Modellanpassung integriert werden. Engste Zusammenarbeit zwischen KI-Experten und Logistikverantwortlichen kann hier entscheidend sein.
Schliesslich unterschätzen einige Unternehmen die Bedeutung der Integration von KI in bestehende Logistiksysteme. Eine isolierte Anwendung ohne Verbindung zu anderen logistischen Elementen kann den gewünschten Nutzen minimieren. Um das volle Potenzial zu nutzen, ist eine nahtlose Integration von KI-Lösungen in die gesamte Logistikkette erforderlich. Dies kann durch den Einsatz von Schnittstellen und APIs unterstützt werden, die den Datenaustausch zwischen Systemen ermöglichen.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Analyse der bestehenden Datenlage: Bewerten Sie in der ersten Woche die aktuelle Datenqualität und -quantität. Identifizieren Sie Lücken und erstellen Sie einen Plan, um diese durch verbesserte Datenerfassungsmethoden zu schliessen. Schulen Sie Mitarbeitende, um sicherzustellen, dass Daten in hoher Qualität erfasst und gepflegt werden.
Anpassung der KI-Modelle: Arbeiten Sie in Woche zwei eng mit Softwareanbietern oder internen Datenwissenschaftlern zusammen, um KI-Modelle an die spezifischen Anforderungen Ihres Logistikprozesses anzupassen. Berücksichtigen Sie dabei alle Variablen, die sich auf Ihre Transportlogistik auswirken.
Integration in bestehende Systeme: In der darauffolgenden Woche sollten Sie die Integration der KI-Anwendungen mit Ihrer bestehenden IT-Infrastruktur vorantreiben. Unterstützen Sie den Prozess durch klare Kommunikationswege zwischen den beteiligten Abteilungen und definieren Sie Verantwortlichkeiten klar.
Pilotphase und Auswertung: Nutzen Sie die letzten Tage des Monats, um erste Tests durchzuführen. Sammeln Sie Daten über die Effizienzgewinne und Kosteneinsparungen. Evaluieren Sie die Ergebnisse kritisch und passen Sie die Modelle und Prozesse bei Bedarf an.
Durch eine strukturierte Vorgehensweise bei der Einführung von KI-Technologien in die Transportlogistik können KMU nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch signifikante Kostensenkungen erzielen.