Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Logistik

Was ist maschinelles Lernen und welche Methoden gibt es?

Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die künstliche Intelligenz. Der Ansatz basiert auf der Generierung von Wissen aus Erfahrung. Das heißt: KI lernt aus Beispielen und kann diese verallgemeinern. Dies ist möglich, weil bestimmte Algorithmen beim maschinellen Lernen statistische Modelle aufbauen, die auf den Trainingsdaten beruhen. Demnach erkennen intelligente Systeme die Muster der Lerndaten und lernen diese nicht nur auswendig. Ein Vorteil hierbei ist, dass die Systeme dadurch auch unbekannte Daten analysieren und beurteilen können. Allerdings ist es auch möglich, dass sie daran scheitern.

Methoden des maschinellen Lernens:

– Supervised Learning

– Unsupervised Learning (Nicht-überwachtes Lernen)

– Reinforcement Learning

1. Supervised Learning

Supervised Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens. Mit Hilfe von vorgegebenen Zielvariablen werden die Eingangsdaten analysiert und eine präzise Empfehlung sowie Prognose für den Agenten geschaffen. Jedoch ist der menschliche Aufwand durch die notwendige Datenvorbereitung weiterhin relativ hoch.

2. Unsupervised Learning (Nicht-überwachtes Lernen)

Bei dieser Methode lernt der Algorithmus selbständig und ohne Überwachung Muster und Zusammenhänge in Daten explorativ zu erkennen. Die Maschine versucht, statistische Ähnlichkeiten in den Daten zu erkennen.

3. Reinforcement Learning

Neben Supervised Learning und Unsupervised Learning stellt Reinforcement Learning die dritte Möglichkeit dar, Algorithmen so anzulernen, dass sie selbstständig Entscheidungen treffen können. Reinforcement Learning bedeutet übersetzt etwa bestärkendes bzw. verstärkendes Lernen. Im Vordergrund stehen dabei die Entwicklung von intelligenten Lösungen für komplexe Steuerungsprobleme. Im Gegensatz zu den beiden anderen Methoden, erhält der lernende Agent keine Vorgabe, sondern eine Bewertung seiner Entscheidung (Belohnung/Bestrafung). Ein weiterer Unterschied: Bei dieser Möglichkeit des Machine Learnings werden keine Daten zur Konditionierung benötigt.

Wie wird KI nun in der Logistik eingesetzt?

KI wird als wichtige Zukunftstechnologie bewertet und bietet ideale Einsatzgebiete in der Logistik. Durch die intelligenten Prognosen und Analysen von Daten lassen sich logistische Prozesse ressourcensparender gestalten. Beispielsweise können zukünftige Produktions- und Transportaufkommen leichter und zuverlässig vorhergesagt werden.

Im Vordergrund steht zudem die Prozessoptimierung. In den folgenden Bereichen der Logistik ist der Einsatz von KI sinnvoll und hilfreich:

• Intelligente Make or Buy Entscheidungen

Fremderstellung oder Eigenerstellung? Diese Frage lässt sich mit Hilfe von KI besser einschätzen und beantworten. Künstliche Intelligenz ist hier besonders gefragt, um beispielsweise die Qualität des Produktes/ der Leistung zu verbessern, die Erhöhung der Produktivität zu gewährleisten oder die Kostenabschätzung vorhersagen zu können.

• Touren und Routenplanung

Auch hier kann der Einsatz von künstlicher Intelligenz Kosten und Zeit sparen. Mit Hilfe von KI kann unter anderem das Traveling-Salesman Problem (TSP) gelöst werden. Das TSP ist ein klassisches Optimierungsproblem und soll in der Logistik die Routenplanung optimieren. Was heißt das? Durch den Einsatz von KI können entstehende Kilometer, Zeit und Kosten minimiert werden. Nehmen wir beispielsweise an, ein Transporter möchte mehrere Kundenorte in einer zu ermittelnden Reihenfolge besuchen und hinterher zum Ausgangspunkt zurückkehren. KI kann die Daten nun intelligent auswerten und die zurückgelegten Kilometer minimal halten.

• Bestand- und Nachschubsteuerung

Um den Kommissionierbereich gemäß dem Bedarf an Produkten aufzufüllen, muss eine zuverlässige Bestands- und Nachschubsteuerung verwendet werden. Durch den Einsatz von KI, lassen sich Bestandsprognosen verlässlicher vorhersagen. Eine genaue Prognose ermöglichen einen kosteneffizienten Lagerbetrieb und eine höhere Kundenzufriedenheit. Ein weiterer Vorteil: Durch den geringeren Lagerverlust, lassen sich Umsatzverluste nachhaltig reduzieren.

• Ertragsmaximierung in Supply Chain Management

Das Supply Chain Management spielt ebenfalls eine entscheidende Rolle in der Logistik. Das SCM befasst sich mit dem Aufbau und der Verwaltung integrierter Logistikketten (Material- und Informationsflüsse) über den gesamten Wertschöpfungsprozess. Hierbei steht die prozessorientiere Planung und Steuerung der Waren-, Informations- und Geldflüsse im Fokus. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz ist es möglich diese Informationen und Daten zu überwachen und zu optimieren, sodass eine reibungslose Steuerung der Prozesse sichergestellt werden kann.

Ist KI in der Praxis erstmals nur Zukunftsmusik?

Kommt KI in der Praxis zum Einsatz – oder ist künstliche Intelligenz erstmals nur eine vielversprechende Technologie der Zukunft?

Eins ist klar: Durch die selbstständige, intelligente Auswertung von Daten entstehen viele Chancen. Doch warum zögern einige Unternehmen trotz der vielen Vorteile, die sich durch KI ergeben? Schließlich handeln die Maschinen autonom, bieten zuverlässige Prognosen und können eigene Verfahren und Lösungsansätze entwickeln. Der Einsatz von KI ist heutzutage erstmals nur für große Unternehmen sinnvoll, da für die Anwendung eine große Menge an Daten erforderlich ist. Außerdem wird ein umfangreiches Sicherheitskonzept benötigt, da die Maschinen selbständig agieren. Diese Anforderungen für einen optimalen Umgang mit künstlichen Systemen können kleine bis mittelständische Unternehmen nur schwer generieren und die Umsetzung wäre mit einem hohen Aufwand verbunden.