Maschinelles Lernen in der Logistik: Technologieaufschlüsselung & 10 Anwendungsfälle

Maschinelles Lernen in der Logistik: Technologieaufschlüsselung & 10 Anwendungsfälle

25. Januar 2023

Maschinelles Lernen in der Logistikmarktstatistik

der führenden Unternehmen der Logistikbranche betrachten Technologie als Wettbewerbsvorteil

Gartner

der Anbieter von kommerziellem Lieferkettenmanagement werden bis 2026 KI und Datenwissenschaft nutzen

Gartner

prognostizierte CAGR von KI im Lieferkettenmarkt von 2021 bis 2028

BlueWave Beratung

Die 10 besten ML-Anwendungsfälle in der Logistik

Verwaltung des Lagers

Maschinelles Lernen kann dazu beitragen, die Lagerverwaltung zu rationalisieren, indem es Einblicke in den Lagerbestand, die Lagerverfügbarkeit, die Erfüllungsraten, die Versandzeiten und andere wichtige Kennzahlen liefert. Während einige Unternehmen für diese Aufgabe die robotergestützte Prozessautomatisierung einsetzen, sind ML-Modelle weit überlegen, da sie autonom lernen, sich verbessern und im Laufe der Zeit ohne menschliches Zutun anpassen können. Mit ML-gesteuerten Automatisierungssystemen können Lagerhäuser effizienter werden, und Manager können manuelle Fehler vermeiden, die zu Verzögerungen oder verlorenen Sendungen führen.

Optimierung der Route

ML und KI-Tools für das Transportwesen können Daten wie Verkehrsmuster und Entfernungen zwischen Standorten analysieren und die effizientesten Routen für die Frachtlieferung in Echtzeit ausarbeiten. In Kombination mit prädiktiver Analytik kann ML auch Logistikunternehmen helfen, Zeit und Geld zu sparen, indem sie sie vor kostspieligen Staus oder Verspätungen warnen, die durch das Wetter oder andere unvorhergesehene Umstände verursacht werden.

Planung der Arbeitskräfte

Maschinelles Lernen kann auch die Personalplanung rationalisieren und den Personalbestand optimieren. Durch die Analyse historischer Datensätze zu Verkehrsmustern, Kundenbestellungen und Sendungsnachfrage können Algorithmen des maschinellen Lernens beispielsweise die besten Zeiten für die Auslieferung vorhersagen. Mit diesen Informationen können Logistikunternehmen sicherstellen, dass sie in Spitzenzeiten über genügend Personal verfügen und in Schwachlastzeiten eine Überbesetzung vermeiden.

Betrugserkennung in Zahlungssystemen

Durch die Analyse von Mustern und Daten aus mehreren Quellen können ML-Modelle verdächtige Aktivitäten und betrügerische Zahlungen genauer und schneller erkennen als Menschen. Außerdem können diese Modelle dazu beitragen, neue Arten von betrügerischen Aktivitäten zu erkennen, die zuvor möglicherweise unentdeckt geblieben sind. Mit einer ML-basierten Technologie zur Betrugserkennung können Unternehmen auch neue, effizientere Strategien zur Betrugsprävention entwickeln, um finanzielle Verluste und potenzielle Verletzungen der Kundendaten zu verhindern.

Vorhersage der Nachfrage

ML kann die Nachfragevorhersage verbessern, indem es zuverlässigere Prognosen als herkömmliche, nur auf historischen Daten basierende Prognosen liefert. Algorithmen des maschinellen Lernens können Daten über frühere Bestellungen, Verkehrsmuster, Kundenverhalten, Bestandstrends, Wetterbedingungen und andere Marktfaktoren auswerten, um Modelle zu erstellen, die Nachfrageänderungen genau vorhersagen. Mit ihrer Hilfe können sich Unternehmen besser auf plötzliche Nachfragespitzen oder -rückgänge vorbereiten und ihre Abläufe rechtzeitig anpassen.

Vorausschauende Wartung für Fahrzeuge

ML kann Daten von Sensoren im Fahrzeug und externe Faktoren wie den Straßenzustand analysieren, um anstehenden Wartungsbedarf zu erkennen. Mit einer solchen vorausschauenden Wartungslösung können Logistikunternehmen Fahrzeuge zum optimalen Zeitpunkt warten und kostspielige Ausfälle oder unerwartete Reparaturen vermeiden.

Selbstfahrende Lieferfahrzeuge

Ausgestattet mit modernen ML-gestützten Sensoren können autonome Fahrzeuge komplexe Stadtlandschaften und ländliche Gebiete mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff navigieren. Ihr Einsatz bei der Auslieferung kann die Arbeitskosten senken, den Kraftstoffverbrauch optimieren, den Fahrern helfen, mit unerwarteten Straßenverhältnissen umzugehen, die Sicherheit der Fahrer verbessern, optimale Routen für Lieferungen planen und sogar Verkehrsmuster vorhersagen, um Verspätungen zu vermeiden.

Autonome Drohnen für die Paketzustellung

Der Einsatz von autonomen Drohnen mit Hilfe von maschinellem Lernen in der Logistik kann die Paketzustellung verändern. Drohnenflotten, die mit fortschrittlichen Navigations- und Steuerungssystemen ausgestattet sind, könnten die Lieferdauer drastisch verkürzen und gleichzeitig die Sicherheit und Genauigkeit erhöhen. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten wie Verkehrsmustern, Hindernissen, Wetterbedingungen und Geländekarten können diese autonomen Drohnen mithilfe von ML-Algorithmen trainiert werden, um effizient und autonom durchgängige Routen zu navigieren.

Management von Lieferantenbeziehungen

Lösungen für maschinelles Lernen können zur Verbesserung des Lieferantenbeziehungsmanagements (SRM) in der Logistikbranche eingesetzt werden. Ergänzt durch prädiktive Analysen können ML-Algorithmen helfen, Kundenverhalten und -präferenzen zu erkennen, die für das SRM wertvoll sein können. Diese Daten können dann genutzt werden, um Einblicke in Nachfragemuster, Kundentreue und Lieferantenleistung im Laufe der Zeit zu gewinnen. Darüber hinaus können ML-basierte Automatisierungslösungen das Auftragsmanagement und die Lieferplanung rationalisieren.

Dynamische Preisgestaltung

ML kann eine dynamische Preisgestaltung ermöglichen, d. h. die Praxis, Preise auf der Grundlage der Marktnachfrage zu ändern. Durch den Einsatz von Algorithmen und prädiktiver Analytik hilft ML den Unternehmen, die Versandpreise anhand von Echtzeitdaten anzupassen. Langfristig können Unternehmen ihre Preisstrategien optimieren und die Kundenzufriedenheit verbessern, indem sie wettbewerbsfähige Preise anbieten.

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Praktische Beispiele für ML in der Logistik

Plus ist ein in Kalifornien ansässiges Unternehmen, das selbstfahrende Systeme für Langstrecken-Lkw entwickelt, die sich als sicherer und umweltfreundlicher erweisen und gleichzeitig helfen, den Fahrermangel zu überwinden. Mit Hilfe der von Plus entwickelten multimodalen Sensorsysteme können Lkw autonom andere Fahrzeuge überholen, im Stop-and-go-Verkehr fahren, die Spur wechseln und andere grundlegende Fahrmanöver durchführen. Darüber hinaus optimiert das System den Kraftstoffverbrauch und spart so rund 10 % der Energiekosten. In den letzten Jahren hat Plus mit einigen der größten Unternehmen der Branche zusammengearbeitet, darunter IVECO, FAW und Amazon.

Angesichts des anhaltenden Fahrermangels in der Lkw-Branche steigt die Nachfrage nach autonomen Lkw, die die Sicherheit, Effizienz und Nachhaltigkeit des Fernverkehrs verbessern.

Liu Zhiyuan

Liu Zhiyuan

CEO und Gründer von Guangzhou Zhihong

Coupa ist ein in Kalifornien ansässiges Unternehmen, das ML-gestützte Tools für datengesteuerte Entscheidungsfindung für Logistikunternehmen anbietet. Das Air Mobility Command der US Air Force verwaltet eine Flotte von 1100 Flugzeugen. Da die Vorhersage des Frachtbedarfs eine große Herausforderung darstellte, wandte sich das Kommando an Coupa, um sein KI-basiertes Tool zur Bedarfsmodellierung einzusetzen. Nach der Analyse enormer Datenmengen des Kommandos mit Hilfe von ML gelang es Coupa, kritische Nachfragetreiber zu identifizieren. So konnte das Unternehmen genau vorhersagen, wie viele Flugzeuge in den nächsten 12 Monaten zu einem bestimmten Zeitpunkt erforderlich sein werden.

Bildtitel: Coupa Supply Chain Demand Modeler
Datenquelle: coupa.com - Demand Modeler

Coupa supply chain demand modeler

Pfizer, ein multinationaler Pharmariese, nutzt KI und ML, um sensible Bestände während des Transports zu verwalten. Gemeinsam mit Controlant, einem Softwareentwicklungsunternehmen, das Pharmaunternehmen hilft, einen besseren Einblick in ihre Lieferketten zu erhalten, hat Pfizer eine Plattform entwickelt, die eine sichere und rechtzeitige Lieferung von Impfstoffen garantiert und die Einhaltung zahlreicher regulatorischer Standards sicherstellt. Durch das Sammeln großer Datenmengen von IoT-basierten Sensoren, die auf Versandcontainern installiert sind, liefert die ML-gestützte Lösung von Pfizer kritische Daten über den Zustand der Impfstoffe und ermöglicht es dem Unternehmen, in Echtzeit Anpassungen an seiner Lieferkette vorzunehmen. Infolgedessen wurden 99,99 % der Impfstoffe von Pfizer erfolgreich an die vorgesehenen Orte geliefert.

Bildtitel: Die App von Controlant in Aktion
Datenquelle: controlant.com - Controlant bietet jetzt Überwachung und Transparenz der Lieferkette für die Verteilung und Lagerung von Pfizer-BioNTech COVID-19-Impfstoffen

Controlant’s app in action

Das Team von National Healthcare Service Blood and Transplant (NHSBT) arbeitete mit dem Londoner Softwareentwicklungsunternehmen Kortical zusammen, um ein intelligenteres Bedarfsplanungssystem für Blutprodukte zu entwickeln, die für ihre kurze Haltbarkeit berüchtigt sind. Kortical implementierte ein ML-Modell zur Vorhersage des Bedarfs für 40 Blutprodukte in 15 Vertriebszentren. Um eine angemessene Verfügbarkeit von Blutprodukten zu gewährleisten, wollte der NHS als Nächstes den Bedarf an Blutprodukten aus der britischen Bevölkerung genau vorhersagen. Dies war eine komplexe Aufgabe, da viele Spender nicht zur Verfügung stehen und die Menge der Blutplättchen von Spender zu Spender variiert. Durch die Analyse großer Mengen historischer Versorgungsdaten gelang es Kortical, ein genaues ML-basiertes Tool zur Vorhersage der Thrombozytenversorgung zu entwickeln. Dank der ML-Implementierung konnte NHSBT die Zahl der abgelaufenen Thrombozyten um 54 % und die Zahl der kostspieligen Ad-hoc-Transporte um 100 % senken.

Bildtitel: NHSBT-App zur Angebots- und Bedarfsplanung
Datenquelle: kortical.com - KI-Lieferkettenoptimierung für Blutplättchen zur Kostensenkung

NHSBT supply and demand planning app

In der Logistik eingesetzte Technologien des maschinellen Lernens

Prädiktive Analytik

Predictive-analytics ist eine Data-Mining-Technik, die statistische Modelle und Algorithmen verwendet, um aktuelle und historische Datensätze zu analysieren und Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen. In der Logistik und Lieferkette angewandt, nutzen predictive-analytics/tools Daten aus Kundenbestellungen, Lieferzeiten, Transportkosten und anderen Daten, um Muster zu erkennen, Probleme vorauszusehen, bevor sie entstehen, und vorläufige Maßnahmen zu ergreifen.

Computer-Vision

Computer Vision ist eine Form des maschinellen Lernens, die es Computern ermöglicht, Objekte in Bildern und Videos ohne menschliches Zutun zu identifizieren. Es gibt viele Anwendungen in der Welt der Logistik, z. B. die Verfolgung von Lagerbeständen oder die Erkennung beschädigter Pakete. Außerdem können Bilderkennungsalgorithmen in Roboternavigationssystemen eingesetzt werden, die Robotern beim Transport von Gegenständen in Lagern helfen. Durch den Einsatz dieser Technologie können Unternehmen ihre Betriebskosten senken, Ressourcen optimieren und die Kundenzufriedenheit verbessern.

Das Internet der Dinge

Ähnlich wie die Kombination von IoT und AI im Architekturbereich, hat die Mischung aus ML- und IoT-Technologien das Potenzial, die Logistikbranche zu revolutionieren. Zusammen können sie eine leistungsstarke Lösung bieten, die große Datenmengen von vernetzten Geräten sammelt, verarbeitet und analysiert und automatisch Entscheidungen trifft. In der Logistik können ML und IoT zur Optimierung der Lieferkettenrouten, zur Vorhersage der Nachfrage nach Waren und Dienstleistungen, zur Vorwegnahme von Störungen des Warenflusses und zur Verbesserung des Kundenerlebnisses eingesetzt werden.

Leitlinien für die Umsetzung

1

Definieren Sie das Problem

Die ML-Implementierung sollte sich immer an einem echten Geschäftsbedarf orientieren. Es ist von größter Bedeutung, dass Technologieführer mit Supply-Chain-Experten zusammenarbeiten, um herauszufinden, welche Probleme sich für ihr Unternehmen als besonders störend erweisen und ob aufkommende Technologien wie ML zur Lösung dieser Probleme beitragen können.

2

Bewerten Sie Ihre ML-Bereitschaft

Als Nächstes sollten Unternehmen prüfen, ob sie für die Integration von ML bereit sind. Dazu gehören die Auswirkungen der ML-Einführung auf die Belegschaft und die Arbeitsabläufe, die Identifizierung von Personallücken, der langfristige ROI des maschinellen Lernens und die Erwartungen an die Implementierung.

3

Festlegung von Standards für die Datenverwaltung

Da maschinelles Lernen nur dann erfolgreich ist, wenn es mit genügend Daten gefüttert wird, müssen Logistikunternehmen klären, wo und wie sie Daten erwerben. Nachdem sie festgelegt haben, welches Problem sie mit maschinellem Lernen angehen wollen, sollten die Unternehmen relevante Datensätze - je mehr, desto besser - für das Modelltraining identifizieren.

4

Zusammenarbeit mit anderen Unternehmen

Der Schlüssel zum maximalen Nutzen von ML liegt im Aufbau eines Ökosystems von Partnern, die gegenseitig vom Austausch regions- und nischenspezifischer Informationen profitieren. Mit einer Fülle von verwertbaren Daten haben ML-Modelle die größten Chancen, einen Mehrwert zu schaffen.

5

Einbindung von Branchenexperten

Die Erklärung der Variabilität von Daten mit Hilfe von ML ist ein komplexes Unterfangen. Die Entwicklung genauer Prognosemodelle erfordert nicht nur datenwissenschaftliche und programmiertechnische Kenntnisse, sondern auch branchenspezifisches Wissen. Aus diesem Grund ist es wichtig, Fachleute aus der Lieferkette frühzeitig in den Prozess und insbesondere in die Modellentwicklung einzubeziehen.

Vorteile des maschinellen Lernens in der Logistik

Increased visibility

Improved customer service

Enhanced decision- making

Automated processes

Increased scalability

Improved delivery times

Automated data analysis

Improved forecasting

Reduced logistics risks

Faster response times

ML in logistics

Provides greater transparency into the supply chain by tracking data throughout the entire shipment journey.

Personalizes the customer experience by automatically predicting customers’ needs and resolving their common inquiries.

Helps to make better decisions faster and more efficiently based on large volumes of disparate data.

Automates manual tasks such as route optimization, task allocation, and inventory management, reducing the need for manual labor.

Improves operational scalability by automating processes that usually require human input.

Reduces delivery times by optimizing routes, managing inventory levels, and providing accurate customer information in real time.

Generates detailed reports on customer behaviors and trends, used to optimize logistics operations.

Accurately forecast demand to help companies manage inventory levels and improve supply chain performance.

Minimizes logistics risks by tracking shipments and providing accurate customer information in real time.

Speeds up response times by automatically detecting problems and offering solutions to them much faster than humans.

Increased visibility

Provides greater transparency into the supply chain by tracking data throughout the entire shipment journey.

Lösung wichtiger logistischer Herausforderungen mit ML-Techniken

Herausforderung

Lösung

Ineffizienz durch manuelle Prozesse

Manuelle Prozesse sind anfällig für menschliche Fehler und Verzögerungen, aber ML kann Routineaufgaben automatisieren, ihre Effizienz und Genauigkeit erhöhen und gleichzeitig die Kosten senken.

Hohe Transportkosten

Die Transportkosten sind der größte Ausgabenposten in der Logistik. Mithilfe von ML lassen sich die kosteneffizientesten Versandrouten und Spediteure ermitteln, so dass Unternehmen ihre Transportkosten senken können.

Begrenzte Sichtbarkeit

Die Verfolgung von Sendungen ist für ein effektives Versandmanagement unerlässlich. ML kann die Lieferkette intelligenter und transparenter machen und bietet Logistikunternehmen Einblicke in ihre Abläufe in Echtzeit.

Streamline supply chain management with ML

Rationalisierung des Lieferkettenmanagements mit ML

Eine wachsende Zahl von Kunden, die eine schnelle und fehlerfreie Lieferung verlangen, zwingt die Unternehmen der Lieferkette dazu, ihre Arbeitsweise zu überdenken. Aufgrund der Fähigkeit des maschinellen Lernens, große Datenmengen aus einer Vielzahl von Quellen schnell zu verarbeiten und innerhalb von Minuten Lösungen für aufkommende betriebliche Herausforderungen vorzuschlagen, wird sich die Technologie unweigerlich zu einem festen Bestandteil der Logistik entwickeln. Wenn Sie Ihre Supply-Chain-Abläufe mit Hilfe von maschinellem Lernen optimieren möchten, kontaktieren Sie uns, um ihre Logistikabläufe effizienter zu gestalten.

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FAQs

Wie wird maschinelles Lernen in der Lieferkette eingesetzt?

Maschinelles Lernen in der Lieferkette kann für Bedarfsprognosen, Routenoptimierung, Bestandsmanagement, Personal- und Lieferkettenplanung sowie für die vorausschauende Wartung von Fahrzeugen eingesetzt werden.

Wie kann maschinelles Lernen in Lagern eingesetzt werden?

Maschinelles Lernen kann in Lagern eingesetzt werden, um den Bestand besser zu verwalten, Sendungen zu verfolgen, die Kundennachfrage vorherzusagen und optimale Lagerbestände für jeden Artikel vorzuschlagen, was zu geringeren Kosten und kürzeren Lieferzeiten führen kann.

Welche anderen Techniken der künstlichen Intelligenz werden in der Logistik eingesetzt?

Andere Arten von künstlicher Intelligenz, die in der Logistik häufig eingesetzt werden, sind die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Predictive Analytics.

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