4flow-Trendmonitor

Künstliche Intelligenz

Fokus: neueste KI-Technologie mit echtem Mehrwert

Generative KI
KI-Analysen und -Prognosen
KI-Echtzeit-Datenanreicherung
Autonomes Fahren
Schutz vor Cyber-Risiken

Der KI-Boom

Kaum eine Technologie hat in den letzten Jahren Einzug in so viele Anwendungsgebiete erhalten wie die künstliche Intelligenz. Durch KI können Problemstellungen wie Big-Data-Analysen oder Bild- und Spracherkennung angegangen werden, die mit herkömmlichen Technologien schwer zu handhaben sind. KI bietet zahlreiche Möglichkeiten, um logistische Prozesse effizienter und resilienter zu gestalten.

Durch ihre Fähigkeit, Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen, können künstliche Intelligenzen beispielsweise wertvolle Vorhersagen für Nachfragen und Auslastungen treffen oder die intelligente Automatisierung von Arbeitsabläufen durch Robotik ermöglichen. Trotz der vielen attraktiven Einsatzgebiete verwenden die meisten Unternehmen bislang keine KI – der sinnvolle Einsatz von KI kann Unternehmen also nicht nur wertvolle Kosteneinsparungen und Effizienzgewinne ermöglichen, sondern auch einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

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Generative KI – im Fokus

Betroffene Branchen: Branchen, die auf Kommunikation oder Marketing angewiesen sind

Betroffene Supply-Chain-Segmente: alle Logistiksegmente

KI an die Spitze der Prioritätenliste setzen

Generative KI sind Anwendungen künstlicher Intelligenz, die zur Erstellung von Inhalten wie Texten, Bildern, Audio- oder Computerprogrammen verwendet werden können. In Kombination mit einer Schnittstelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können Nutzende die KI anweisen, Inhalte zu erstellen – dafür müssen sie keine Programmiersprache beherrschen. Generative KI-Anwendungen wie Chatbots haben in letzter Zeit in allen Branchen und Unternehmen große Aufmerksamkeit erregt.

Das hohe Automatisierungspotenzial und die einfache Integration in die Supply-Chain-Prozesse werden zu den großen Auswirkungen dieses Trends beitragen.

Unternehmen sollten auf die ersten disruptiven Geschäftsmodelle mit generativer KI vorbereitet sein. Dennoch haben insbesondere große Sprachmodelle (LLMs) aufgrund der unterschiedlichen Qualität ihrer Ergebnisse immer noch ein Vertrauensproblem.

Facetten des Trends

Chatbots können Marketingmaterial und Computercode erstellen
Generative KI erleichtert das Vertragsmanagement durch Zusammenfassen von Inhalten und Erstellen von Dokumenten
Fragen des Datenschutzes und der Datensouveränität

Dem Trend voraus

Generative KI bringt enormes Potenzial mit sich, zeitintensive kreative Prozesse zu erleichtern. Die Technologie entwickelt sich rasant und wird voraussichtlich verschiedene Arbeitsabläufe in allen Bereichen der Branche verändern. Entscheidungsträger sollten nun Anwendungsfälle identifizieren, um von der Technologie zu profitieren und gleichzeitig Datenschutz und eine hohe Ergebnisqualität zu gewährleisten.

KI-Analysen und -Prognosen – im Fokus

Betroffene Branchen: alle Branchen

Betroffene Supply-Chain-Segmente: alle Segmente

Neue Optimierungspotenziale ausschöpfen

KI-Analysen und -Prognosen können dort eingesetzt werden, wo traditionelle Berechnungsmethoden an ihre Grenzen stoßen. Methoden wie Machine Learning und Deep Learning können Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen aufdecken, die für den Menschen zu komplex sind, um sie zu erkennen. Somit können KI-basierte Prognosen oder Big-Data-Analysen neue Optimierungspotenziale erschließen.

Facetten des Trends

ETA-Prognosen
Risikoprognose und -bewertung
Nachfrageprognose
Dynamische Preisgestaltung

Dem Trend voraus

KI-Analysen und -Prognosen haben ihr Potenzial zur Verbesserung von Supply-Chain-Optimierungsprozesse bereits gezeigt. Unternehmen, die über Data-Science-Kompetenz verfügen, sollten prüfen, wo diese Methoden eingesetzt werden können, um ihre Ergebnisse zu verbessern oder neue Anwendungsfälle zu erschließen.

KI-Datenanreicherung in Echtzeit – im Fokus

Betroffene Branchen: alle Branchen

Betroffene Supply-Chain-Segmente: alle Segmente, insbesondere Lagerhaltung

Datenverarbeitung im laufenden Betrieb

KI-Datenanreicherung in Echtzeit bezieht sich auf Algorithmen, die Daten direkt nach ihrer Erstellung verarbeiten. Die Voraussetzung hierfür sind präzise und flächendeckende Sensoren, die die nötigen Daten liefern, um beispielsweise vorausschauende Wartung oder automatische Erkennung von Defekten an Fahrzeugen und Maschinen zu ermöglichen. Videodaten können für Augmented-Reality- und Computer-Vision-Prozesse verwendet werden, z. B. zur Erkennung der Müdigkeit von Lkw-Fahrerinnen und -Fahrern, zur Qualitätskontrolle und Schadenserkennung oder zur Sicherheitsüberwachung von Lagern. Die technischen Komponenten für diesen Trend sind zwar schon seit einigen Jahren verfügbar, es gibt jedoch noch nicht viele Erfolgsgeschichten, die Sensoren, Daten und Verarbeitung vereinen. Neben dem Reifegrad der Technologie sind Vertrauensaspekte zusätzliche Hürden für die Umsetzung dieses Trends in naher Zukunft.

Facetten des Trends

Computer Vision (z. B. für Lagersicherheit, Prozessoptimierung oder Zugangskontrolle)
Identifizierung von Defekten und vorausschauende Wartung
Vision Picking

Dem Trend voraus

Die Datenanreicherung in Echtzeit bietet viele Möglichkeiten zur Wertschöpfung in Logistikprozessen. Insbesondere die Computer Vision verspricht Verbesserungen in Bezug auf Prozessgenauigkeit, Sicherheit und Optimierung. Unternehmen sollten abwägen, welche Anwendung den größten Nutzen bringt und welche regulatorischen und vertrauensbezogenen Hürden sie beachten müssen.

Autonomes Fahren – im Fokus

Betroffene Branchen: insbesondere Industrien mit hohem Transportanteil an der Wertschöpfung

Betroffene Supply-Chain-Segmente: Straßentransport und Lagerhaltung

Auf dem langen Weg zur Produktivität

KI ermöglicht den Einsatz autonomer Roboter und Fahrzeuge, die in der Fertigung und im Gütertransport eingesetzt werden können. Die Technologie hat großes Potenzial, die Kosten zu senken und gleichzeitig die Produktivität und Sicherheit zu erhöhen. Allerdings müssen noch regulatorische und haftungsrechtliche Fragen geklärt werden, bevor das autonome Fahren auf öffentlichen Straßen möglich ist.

Facetten des Trends

Regulatorische Entwicklungen für autonomes Fahren
Datenanalyse in Echtzeit (Computer Vision, Verarbeitung von Sensordaten)

Dem Trend voraus

Autonomes Fahren hat das Potenzial, die Supply-Chain-Branche zu verändern – dabei sollten die technologischen und regulatorischen Entwicklungen genau beobachtet werden. Logistikdienstleister mit eigenen Anlagen müssen wissen, wann sie ihre Flotten umrüsten sollten. Gleichzeitig müssen andere Unternehmen der Supply-Chain-Branche die Konsequenzen verstehen, die sich aus den veränderten Verfügbarkeiten und Kosten von Transportangeboten für ihre Geschäftsmodelle ergeben.

Schutz vor Cyberrisiken – im Fokus

Betroffene Branchen: alle Branchen

Betroffene Supply-Chain-Segmente: alle Segmente

Die Schattenseiten der Technologie

KI-Tools und -Methoden können bei verschiedenen Aufgaben und Prozessen enorme Einsparungen und bessere Ergebnisse ermöglichen. Beeinflusst von den vielfältigen Vorteilen von KI, neigen manche Anwendende dazu, die damit verbundenen Risiken zu vernachlässigen. Entscheidende müssen sich die Frage stellen: Was passiert mit den Daten, mit denen sie KI-Algorithmen füttern? Sind KI-generierte Ergebnisse zuverlässig? Wer ist für mögliche Fehler verantwortlich? Können Hacker KI nutzen, um meinen Geschäftsaktivitäten zu schaden?

Facetten des Trends

Hackerangriffe und Phishing-Versuche
Fragen der Datensicherheit und des Datenschutzes
Haftungsfragen im Zusammenhang mit KI
Qualitätsbedenken: Chatbot-„Halluzinationen“ und mangelnde Nachvollziehbarkeit und KI-Berechnungen
Regierungen diskutieren die Gesetzgebung zur KI-Nutzung, unter anderem in Bezug auf die Sicherheit

Dem Trend voraus

Bedenken Sie bei der Nutzung von KI auch die damit verbundenen Risiken. Überprüfen Sie KI-generierte Lösungen mit bewährten Methoden. Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden hinsichtlich der Gefahren des KI-Phishings. Bewerten Sie, wie Daten von externen Unternehmen verarbeitet werden, und stellen Sie geeignete Regeln auf, um die Weitergabe vertraulicher Daten zu verhindern.