Chipkrise, Lieferengpässe, Hackerattacken: Die Automobillogistik steht unter Dauerstrom. Wer digitalisieren will, braucht robuste Standards. Künstliche Intelligenz hilft, sofern die Datenqualität stimmt. Bei der Cybersecurity kooperieren alle Partner in der Supply Chain.
Mit einem Service für die Stichprobeninventur konnte ein Elektronik-Großhändler die Bestandsaufnahme seiner Artikel im Lager ohne ein hauseigenes IT-System durchführen. Im nächsten Jahr folgte der Umstieg auf eine Cloudlösung des gleichen Anbieters.
In der Transport- und Logistikbranche zögern Unternehmen oft, nachhaltige Technologien zu testen – aus Angst vor Fehlentscheidungen. Doch gerade dieses Abwarten birgt das größte Risiko: Wer nicht rechtzeitig handelt, gefährdet seine künftige Wettbewerbsfähigkeit.
Künstliche Intelligenz (KI) ändert die Art, wie wir Informationen sammeln, Produkte entwickeln und Handel betreiben. Auch wenn die generative KI aktuell den größten Hype erzeugt, dürfte agentenbasierte KI den Händlern künftig den größten Nutzen bringen.
Agentic AI treibt die Automatisierung voran. Komplexe Aufgaben werden von IT-Systemen in einzelne Teilschritte zerlegt, die von verschiedenen Agenten ausgeführt werden. Anwendungsbeispiele finden sich im Kundenservice, in der Logistik, bei der Vertragsprüfung und im Gesundheitswesen.
Dank der Laser-gestützten Vermessung seiner Anlagen optimiert der Maschinenbauer Krones die Kapazitäten beim Transport zum Kunden. Das senkt die Logistikosten ebenso wie den Schadstoffausstoß und andere Umweltfolgen.
Um seine logistischen Prozesse am Hauptstandort in Dachau zu zentralisieren, setzt die Ludwig Meister GmbH & Co. KG auf eine vollautomatisierte Kommissionierlösung mit künstlicher Intelligenz. Herzstück ist ein KI-basiertes Pick-and-Place-System, das ohne menschliche Eingriffe arbeitet und durch ein besonders schonendes Handling empfindlicher Produkte überzeugt – bei gleichzeitig optimaler Raumnutzung im Lager.
Wie bleiben Lieferketten trotz Unsicherheiten stabil und effizient? Künstliche Intelligenz macht’s möglich: Mit Technologien wie Maschinellem Lernen und Automatisierung lassen sich Prognosen verbessern, Prozesse beschleunigen und Risiken frühzeitig erkennen.
Angesichts globaler Lieferkettenprobleme und wachsender Anforderungen an Effizienz und Transparenz rückt die Digitalisierung in der Logistik-Branche zunehmend in den Fokus. Eine aktuelle Studie zeigt, wie deutsche Unternehmen dabei technologisch vorangehen – und welche Herausforderungen insbesondere beim Datenschutz bestehen.
Von der Materialplanung bis zur Fehlererkennung in der Produktion – Künstliche Intelligenz ist längst ein Faktor für Effizienz, Resilienz und Nachhaltigkeit. Viele Betriebe investieren – doch oft fehlt ihnen der Überblick. Acht Einsatzfelder zeigen Nutzenbeispiele auf.
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