Künstliche Intelligenz in Lieferkette und Logistik – Schulungs-Ppt
Diese Folien verdeutlichen den wachsenden Bedarf an der Implementierung künstlicher Intelligenz in Lieferkette und Logistik, da globale Liefernetzwerke immer komplexer werden. Darin sind auch die Vorteile und Herausforderungen aufgeführt.
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Inhalt dieser Powerpoint-Präsentation
Folie 1
Diese Folie stellt den wachsenden Bedarf an der Implementierung künstlicher Intelligenz in Lieferkette und Logistik vor, da globale Liefernetzwerke immer komplexer werden.
Folie 2
Auf dieser Folie werden die Vorteile künstlicher Intelligenz in der Lieferkette und Logistik aufgeführt, z. B. Lagereffizienz, genaue Bestandsverwaltung, erhöhte Sicherheit und geringere Betriebskosten.
Anmerkungen des Kursleiters:
- Lagereffizienz: Ein effizientes Lager ist ein wichtiger Aspekt der Lieferkette. Automatisierung kann bei der zeitnahen Entnahme von Artikeln aus Lagern und der reibungslosen Lieferung von Waren an Kunden helfen. KI kann zudem eine Vielzahl von Lagerproblemen schneller und präziser lösen als Menschen, komplexe Abläufe vereinfachen und die Arbeit beschleunigen
- Genaue Bestandsverwaltung: Eine genaue Bestandsverwaltung kann einen angemessenen Warenfluss in und aus einem Lager gewährleisten. KI-gesteuerte Bestandsverwaltungstechnologien können aufgrund ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, äußerst effektiv sein. Diese intelligenten Algorithmen können große Datensätze schnell auswerten und interpretieren und bieten zeitnahe Hinweise zur Angebots- und Nachfrageprognose
- Erhöhte Sicherheit: KI-basierte automatisierte Technologien können zu einer besseren Planung und Lagerverwaltung sowie zur Personal- und Produktsicherheit beitragen. KI kann Hersteller auch vor möglichen Gefahren warnen. Es kann Aufzeichnungen über Lagerparameter und -vorgänge führen und Feedbackschleifen und vorbeugende Wartung bereitstellen
- Reduzierte Betriebskosten: Dies ist ein wesentlicher Vorteil von KI-Systemen in der Lieferkette. Automatisierte intelligente Aktivitäten, vom Kundenservice bis zur Lagerhaltung, können über längere Zeiträume fehlerfrei funktionieren, wodurch die Anzahl von Fehlern und Pannen am Arbeitsplatz sinkt. Lagerroboter sind schneller und genauer, was zu einer besseren Leistung führt
Folie 3
Auf dieser Folie werden die Vorteile künstlicher Intelligenz in der Lieferkette und Logistik aufgeführt, z. B. Planungs- und Terminplanungsaktivitäten, pünktliche Lieferung, durchgängige Transparenz und intelligente Entscheidungsfindung.
Anmerkungen des Kursleiters:
- Planungs- und Planungsaktivitäten: KI in der Lieferkette ermöglicht die Planung optimalerer Alternativen, wenn solche Störungen auftreten, indem sie präzise Prognosen und die Quantifizierung der erwarteten Ergebnisse über alle Planungsphasen hinweg bereitstellt
- Pünktliche Lieferung: KI-Technologien können die Abhängigkeit von manueller Arbeit reduzieren und den gesamten Prozess schneller, sicherer und intelligenter machen. Dies erleichtert eine zeitnahe Lieferung an den Verbraucher. Herkömmliche Lagerabläufe werden durch automatisierte Technologie beschleunigt, wodurch betriebliche Engpässe entlang der Wertschöpfungskette beseitigt werden und Unternehmen die Einhaltung ihrer Lieferziele ermöglichen
- End-to-End-Sichtbarkeit: Angesichts der komplizierten Lieferketten von heute müssen Hersteller mit möglichst geringem Aufwand vollständige Transparenz über die gesamte Wertschöpfungskette der Lieferanten erlangen. Eine kognitive KI-gesteuerte automatisierte Plattform bietet eine einzige virtualisierte Datenschicht, um Ursache und Wirkung aufzudecken, Engpässe zu beseitigen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren
- Intelligente Entscheidungsfindung: KI-gestützte Software zur Supply-Chain-Optimierung verstärkt entscheidende Urteile durch den Einsatz kognitiver Vorhersagen und Empfehlungen für optimale Maßnahmen. Dies kann dazu beitragen, die Gesamtleistung der Lieferkette zu verbessern
Folie 4
Auf dieser Folie werden die Vorteile künstlicher Intelligenz in der Lieferkette und Logistik aufgeführt, z. B. die Erschließung effizienterer Flottenverwaltungen, umsetzbare analytische Erkenntnisse, die Optimierung der Unternehmensressourcenplanung (ERP) und die Steigerung der betrieblichen Effizienz.
Anmerkungen des Kursleiters:
- Erschließung der Effizienz des Flottenmanagements: Der Betrieb des Flottenmanagements ist eine der am meisten unterbewerteten Komponenten der Lieferkette. Flottenmanager sind für die Aufrechterhaltung des kontinuierlichen Handelsflusses verantwortlich, indem sie die kritische Beziehung zwischen Anbieter und Verbraucher koordinieren. KI in der Lieferkette und Logistik ermöglicht eine Echtzeitverfolgung, die dazu beiträgt, ungeplante Ausfallzeiten der Flotte zu reduzieren, die Kraftstoffeffizienz zu verbessern und Hindernisse zu erkennen und zu vermeiden
- Umsetzbare analytische Erkenntnisse: Heutzutage mangelt es mehreren Unternehmen an wichtigen umsetzbaren Daten, die genutzt werden können, um Entscheidungen zu treffen, die den Erwartungen schnell und effizient entsprechen. Kognitive Automatisierung, die KI nutzt, kann enorme Mengen verstreuter Daten durchsuchen, um Muster zu finden und Kompromisse in großem Maßstab zu quantifizieren, weitaus besser als herkömmliche Systeme
- Rationalisierung von ERP: Laut einer Studie von Panorama Consulting „überschreiten über 63 % der Fertigungsunternehmen ihre ERP-Budgets, wobei die durchschnittlichen Installationskosten mehr als 3 Millionen US-Dollar betragen.“ Supply-Chain-Manager haben komplexe Geschäftsprozesse, da sie sich mit heterogenem Einkauf, Beschaffung und Logistik über weltweite Liefernetzwerke hinweg befassen. KI in der Lieferkette und Logistik hilft dabei, das ERP-Framework zu rationalisieren, es zukunftsfähig zu machen und Menschen, Prozesse und Daten intelligent zu verbinden
- Steigerung der betrieblichen Effizienz: Radikale Effizienzsteigerungen können erzielt werden, wenn Komponenten der Lieferkette zu entscheidenden Knotenpunkten für die Datenerfassung und die Stromversorgung von Algorithmen für maschinelles Lernen werden. On-Demand-Trends, Produktlebenszyklen und der Vergleich des Produkts mit der Konkurrenz können Preisänderungen beeinflussen. Diese Informationen sind von unschätzbarem Wert und können zur Verbesserung des Lieferkettenplanungsprozesses und zur Steigerung der Effizienz genutzt werden
Folie 5
Diese Folie beleuchtet die Herausforderungen von KI in der Lieferkette und Logistik wie den Skalierbarkeitsfaktor, die Systemkomplexität, die Betriebskosten und die Schulungskosten.
Anmerkungen des Kursleiters:
- Skalierbarkeitsfaktor: Das Problem sind die anfänglichen Startbenutzer/Systeme, die erforderlich sind, damit die KI die Muster erlernt und wirkungsvoller und effektiver ist, obwohl die meisten KI- und Cloud-basierten Technologien durchaus skalierbar sind
- Systemkomplexität: KI-Systeme sind in der Regel cloudbasiert und erfordern eine große Bandbreite, um das System zu betreiben. Betreiber benötigen möglicherweise auch spezielle Ausrüstung, um auf KI-Funktionen zuzugreifen, und die Kosten für KI-spezifische Technologie können für viele Lieferkettenpartner zu hoch sein
- Betriebskosten: Eine KI-gesteuerte Maschine verfügt über ein komplexes Netzwerk einzelner Prozessoren, die regelmäßig gewartet und ausgetauscht werden müssen. Das Problem besteht darin, dass die betrieblichen Investitionen aufgrund der potenziellen Kosten und des damit verbundenen Energieaufwands erheblich sein könnten
- Schulungskosten: Wie jede andere neue Technologielösung erfordert die Schulung einen erheblichen Zeit- und Geldaufwand. Während der Integrationsphase müssen Lieferkettenpartner mit KI-Anbietern zusammenarbeiten, um eine Schulungslösung zu entwickeln, die sowohl effektiv als auch kosteneffizient ist
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