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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

15. Mit künstlicher Intelligenz zu mehr Entscheidungsfähigkeit in der Logistik

verfasst von : Volker Stich, Justus Aaron Benning

Erschienen in: Die Neuerfindung der Logistik

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Anwendungsfälle wie intelligente Routenoptimierung und fortschrittliche Simulationsalgorithmen repräsentieren das riesige Einsatzspektrum von Methoden der künstlichen Intelligenz. Steigende Anforderungen an Liefertermintreue, Flexibilität und Transparenz wie bspw. Emissionsverfolgung, erfordern zunehmend den Einsatz von KI. Die Nutzung dieser Schlüsseltechnologie und die Hebung der Potenziale scheitern oft an der Komplexität in Bezug auf die Eingrenzung und Identifikation von wirtschaftlich relevanten Anwendungsfällen. Unternehmen müssen den Business Fit zwischen den wirtschaftlichen Erfolgsaussichten und den dafür benötigten digitalen Bausteinen herstellen. Mit dem Digital-Architecture Management lassen sich die relevanten KI-basierten Anwendungsfälle identifizieren und eine Roadmap aufbauen, um die datenbasierte Entscheidungsfähigkeit in der Logistik zu verbessern.

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Fußnoten
1
Alle anderen Ansätze laufen Gefahr, technisch elegant, jedoch kaum nützlich zu sein.
 
Literatur
Zurück zum Zitat Chapman, Pete; Clinton, Julian; Kerber, Randy; Khabaza, Thomas; Reinartz, Thomas; Shearer, Colin; Wirth, Rüdiger (1999): CRISP-DM 1.0: Step-by-step data mining guides. Hg. v. SPSS. Chapman, Pete; Clinton, Julian; Kerber, Randy; Khabaza, Thomas; Reinartz, Thomas; Shearer, Colin; Wirth, Rüdiger (1999): CRISP-DM 1.0: Step-by-step data mining guides. Hg. v. SPSS.
Zurück zum Zitat Domingos, Pedro (2018): The master algorithm. How the quest for the ultimate learning machine will remake our world. First paperback edition. New York: Basic Books. Domingos, Pedro (2018): The master algorithm. How the quest for the ultimate learning machine will remake our world. First paperback edition. New York: Basic Books.
Zurück zum Zitat Nyhuis, Peter; Wiendahl, Hans-Peter (2012): Logistische Kennlinien. 3. Aufl. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. Nyhuis, Peter; Wiendahl, Hans-Peter (2012): Logistische Kennlinien. 3. Aufl. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
Zurück zum Zitat Schuh, Günther (2012): Innovationsmanagement. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, zuletzt geprüft am 18.11.2020. Schuh, Günther (2012): Innovationsmanagement. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, zuletzt geprüft am 18.11.2020.
Zurück zum Zitat Schuh, Günther; Klappert, Sascha (2011): Technologiemanagement. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. Schuh, Günther; Klappert, Sascha (2011): Technologiemanagement. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
Zurück zum Zitat Schuh, Günther; Stich, Volker; Hicking, Jan; Wenger, Lucas; Abbas, Murtaza; Benning, Justus et al. (Hg.) (2020): Aachener Digital-Architecture-Management. Wegweiser zum digital vernetzten Unternehmen : Positionspapier. Forschungsinstitut für Rationalisierung e.V. an der RWTH Aachen. Aachen: FIR e.V. an der RWTH Aachen (FIR-Edition Praxis, 13). Schuh, Günther; Stich, Volker; Hicking, Jan; Wenger, Lucas; Abbas, Murtaza; Benning, Justus et al. (Hg.) (2020): Aachener Digital-Architecture-Management. Wegweiser zum digital vernetzten Unternehmen : Positionspapier. Forschungsinstitut für Rationalisierung e.V. an der RWTH Aachen. Aachen: FIR e.V. an der RWTH Aachen (FIR-Edition Praxis, 13).
Metadaten
Titel
Mit künstlicher Intelligenz zu mehr Entscheidungsfähigkeit in der Logistik
verfasst von
Volker Stich
Justus Aaron Benning
Copyright-Jahr
2023
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-41084-1_15

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