Wie man künstliche Intelligenz benutzt: Anwendungen und Beispiele in Unternehmen

So spielt KI in der Logistikbranche eine Vielzahl von Rollen, etwa bei der Prognose von Verbrauchstrends, der Vermeidung von Fehlbeständen und der Maximierung der Bewegungen von Bedienern und autonomen mobilen Robotern (AMR) innerhalb des Lagers, wodurch die betriebliche Effizienz verbessert wird.

Wie kann künstliche Intelligenz eingesetzt werden?

Künstliche Intelligenz benötigt große Datenmengen, um Muster zu erkennen, wahrscheinlichkeitsbasierte Vorhersagen zu treffen und in bestimmten Szenarien unbeaufsichtigt zu arbeiten. Eines ihrer Hauptziele ist die Nachahmung menschlicher Fähigkeiten wie Denken und Lernen sowie die Verarbeitung visueller, auditiver oder taktiler Informationen durch fortschrittliche Sensoren und Algorithmen.

KI wird auf unterschiedliche Weise genutzt:

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Dank dieser Technologie können Computersysteme die menschliche Sprache verstehen, interpretieren und damit kommunizieren. Seine Anwendung ist von größter Bedeutung bei der automatischen Klassifizierung von E-Mails (z. B. zur Unterscheidung von Spam und wichtigen Nachrichten), der Echtzeit-Übersetzung von Texten, der Analyse von Meinungen in sozialen Netzwerken und der Erkennung von Betrug in juristischen Dokumenten.
• Computer Vision. Damit können Computer Informationen aus Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben extrahieren. Computer Vision kann in Gesichtserkennungssystemen für Sicherheits- und Identifizierungszwecke, in intelligenten Verkehrskameras oder in autonomen mobilen Robotern eingesetzt werden.
• Maschinelles Lernen. Computersysteme verbessern ihre Zuverlässigkeit durch die Analyse großer Datenmengen und die Anpassung ihrer Ergebnisse auf der Grundlage erkannter Muster. Maschinelles Lernen wird häufig bei der Spracherkennung von Mobiltelefonen oder bei der Erstellung von relevanten Produktempfehlungen für Kunden während des Bezahlvorgangs eingesetzt.
• Generative KI (GenAI). Diese Art von künstlicher Intelligenz produziert selbstständig neue Inhalte wie Bilder, Texte, Audio- oder Videodateien anhand von Mustern, die aus vorhandenen Daten gelernt wurden. Eine der beliebtesten generativen KI-Anwendungen ist ChatGPT. Es handelt sich dabei um ein großes Sprachmodell (LLM), das die Verwendung dieser Technologie weltweit populär gemacht hat. Damit lassen sich Produktbeschreibungen in Online-Shops erstellen, personalisierte Antworten mit Hilfe fortschrittlicher Chatbots generieren, Inhalte für Werbekampagnen erstellen oder sogar Verträge nach bestimmten Anforderungen entwerfen.

Für diese Aufgaben bedient sich die KI einer Reihe von Hilfsmitteln, unter anderem:

• Datenerhebung. Verarbeitung von strukturierten Daten (z. B. Datenbanken) und unstrukturierten Daten (Text, Bilder und Videos).
• Datenanalyse. Identifizierung von Mustern, Trends und Beziehungen aus großen Mengen von Informationen.
• Datenvisualisierung. Erstellung von grafischen Darstellungen zur besseren Verständlichkeit der Ergebnisse.
• Entscheidungsfindung. Generierung von Empfehlungen anhand von statistischen Modellen und Algorithmen des maschinellen Lernens.

Die KI verändert verschiedene Sektoren grundlegend, und ihr Einfluss wird mit der Entwicklung neuer Technologien weiter zunehmen. Ihre Anwendung kann die Produktivität, Sicherheit und Lebensqualität in zahlreichen Bereichen verbessern.

Was braucht man, um künstliche Intelligenz zu benutzen?

Zur Nutzung künstlicher Intelligenz sind zwei wichtige Elemente erforderlich: Daten und Algorithmen. Daten sind von entscheidender Bedeutung, denn sie speisen das System und ermöglichen es der KI, durch die Verarbeitung und Analyse großer Informationsmengen Muster zu erkennen. Ferner liefern die Algorithmen die notwendigen Anweisungen für die KI, um diese Daten zu verarbeiten und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu optimieren. Durch die Kombination von beidem kann die KI bestimmte Aufgaben selbstständig und effizient ausführen.

Unternehmen, die künstliche Intelligenz in ihr Tagesgeschäft einbinden wollen, können einige praktische Kriterien beachten:

• Identifizierung verbesserungswürdiger Aufgaben: Analyse von sich wiederholenden Prozessen, bei denen KI einen Mehrwert schaffen kann.
• Standardisierung der Daten: Organisierte, zugängliche und zuverlässige Informationen sind für das erfolgreiche Training von KI-Modellen unerlässlich.
• Auswahl von Tools und Technologien: Es gibt mehrere Lösungen auf dem Markt, z. B. virtuelle Assistenten oder KI-Plattformen in der Cloud, die den Bedürfnissen der einzelnen Unternehmen entsprechen.
• Schulung des Teams: Einbeziehung oder Ausbildung von Talenten in Bereichen wie Data Science, Geschäftsanalyse oder Datentechnik.
• Umsetzungsphase: Beginn mit Pilotprojekten, um die Auswirkungen zu messen und Anpassungen vorzunehmen, bevor die Lösung großflächig eingesetzt wird.

Was sind die 3 Arten von künstlicher Intelligenz?

Die künstliche Intelligenz soll Funktionen nachahmen, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Derzeit gibt es Systeme, die bestimmte Aufgaben mit hoher Präzision ausführen können (enge KI), während andere Arten, wie die allgemeine KI und die breite KI, oft als die Zukunft dieser Technologie angesehen werden. Im Folgenden gehen wir auf diese drei Kategorien und ihre Entwicklung ein.

• Enge KI (Narrow AI). Dies bezieht sich auf Systeme zur Ausführung spezifischer Aufgaben in einem bestimmten Bereich, wie z. B. medizinische Diagnostik, Chatbots oder Systeme für die vorausschauende Wartung. Zwar kann sie sich nicht wie ein Mensch anpassen, aber diese Art von KI hilft, die betriebliche Effizienz zu verbessern, sich wiederholende Arbeiten auszuführen und die Entscheidungsfindung in Bereichen wie Fertigung, Gesundheitswesen und Marketing zu optimieren.
• Allgemeine KI (General AI). Ziel ist die Entwicklung von KI-Systemen, die die menschliche Intelligenz nachahmen und selbstständig lernen und sich an neue Aufgaben anpassen können, ohne dass dafür ein spezielles Training erforderlich ist. Im Gegensatz zur heutigen KI, die auf vorgegebene Aufgaben beschränkt ist, könnte sie komplexe Probleme in einer Vielzahl von Kontexten lösen.
• Künstliche Superintelligenz (Super AI). Dieses Konzept ist eher ein Science-Fiction-Konzept. In diesem Szenario könnten KI-Systeme völlig autonom denken und handeln. Dabei handelt es sich um eine KI, die die menschlichen kognitiven Fähigkeiten übertrifft und komplexe und autonome Entscheidungen in verschiedenen Bereichen trifft. Zwar handelt es sich um ein weit entferntes Konzept, doch werden seine Möglichkeiten für die Zukunft erforscht. Dort könnten solche Maschinen Aufgaben mit weitaus größerer Geschwindigkeit, Detailgenauigkeit und Effizienz als Menschen erledigen und ohne Eingriffe von außen lernen und sich anpassen. Diese Technologie könnte Sektoren wie Medizin, Verkehr und Wissenschaft verändern. Sie birgt jedoch auch ethische Herausforderungen und Risiken hinsichtlich ihrer Kontrolle.

Wie lässt sich KI in der Logistik einsetzen?

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Logistik entwickelt sich weiter und dürfte in den kommenden Jahren sein volles Potenzial erreichen. In der Branche haben sich bestimmte Methoden bereits durchgesetzt:

• Nachfrageprognose. Algorithmen des maschinellen Lernens können die künftige Nachfrage durch die Analyse von Verkaufsdaten, Kaufmustern und externen Faktoren wie Markttrends, Saisonabhängigkeit und Veränderungen im Verbraucherverhalten vorhersagen. So können Unternehmen ihre Bestände optimieren, die Kosten senken und die Produktions- und Vertriebsplanung verbessern.
• Verarbeitung und bestmögliche Nutzung von Informationen. Die KI in der Logistik erleichtert die Datenverwaltung und den Zugang zu relevanten Informationen. So verfügt beispielsweise das Lagerverwaltungssystem Easy WMS von Mecalux über einen durch generative KI gestützten Chat, mit dem die Benutzer Daten aus ihren Anlagen abfragen und durch Konversationen in natürlicher Sprache personalisierte Bedienfelder erstellen können. Dank dieser Funktion werden die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz optimiert.
• Lagerautomatisierung. Durch die Integration von fortschrittlicher Robotik und Lagerverwaltungssystemen (LVS) werden Lager- und Kommissionieraufgaben beschleunigt. Die KI verbessert diese Prozesse durch Algorithmen, die die Bestandsverteilung optimieren, die Nachfrage vorhersagen und Roboter in Echtzeit steuern.
• Kommissionierung. Die KI verändert diesen Vorgang durch den Einsatz fortschrittlicher Systeme, die Computer Vision und maschinelles Lernen kombinieren. Mithilfe dieser Technologien können Roboter Produkte verschiedener Formen und Größen genau und schnell erkennen und handhaben und so Fehler reduzieren und die Geschwindigkeit der Kommissionierung erhöhen. Ein herausragendes Beispiel ist das Kommissionierrobotersystem von Mecalux, das die Kommissionierung von Artikeln im Lager durch intelligente, auf KI basierende Lösungen automatisiert.
• Transport und Routen. Die KI nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens und prädiktive Analysen, um Echtzeitinformationen, z. B. zu Verkehr, Wetter oder Fahrzeugverfügbarkeit, zu verarbeiten und effizientere Lieferrouten zu planen. Durch Algorithmen können Routen automatisch angepasst werden, um Lieferzeiten und Betriebskosten zu senken.
• Intelligente Verpackung und Sortierung. Durch die Integration von KI in ein LVS können die Abmessungen und das Gewicht von Waren analysiert werden. So kann die ideale Anordnung innerhalb eines Pakets vorgeschlagen werden, wodurch der Platz optimal genutzt und Verpackungsmaterial eingespart wird.
• Kundendienst. Chatbots und KI-Agenten können häufige Anfragen, z. B. nach dem Status einer Lieferung oder der Produktverfügbarkeit, schnell und präzise beantworten. Durch die Analyse von Daten aus früheren Interaktionen kann die KI zudem die Antworten und das Kundenerlebnis individuell gestalten und die Wartezeiten für die Lösung von Problemen verkürzen.

Die künstliche Intelligenz in der Lagern ermöglicht eine genauere Prognose der Lieferzeiten und optimiert die Bestandsverwaltung und Aufgaben wie die Kommissionierung. Dank der Datenanalyse mit KI können sich Unternehmen an Marktveränderungen anpassen und die Effizienz in der gesamten Lieferkette verbessern.

KI verwandelt das Unternehmen

Die künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, und verändert Branchen wie die Logistik. Dank ihrer Fähigkeit zur Verarbeitung großer Datenmengen erleichtert die KI die Entscheidungsfindung und optimiert die Aufgaben – das Ergebnis sind mehr Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Falls Ihr Unternehmen eine Software zur Verbesserung der Entscheidungsfindung durch künstliche Intelligenz braucht, vereinfacht Easy WMS von Mecalux die internen Prozesse, nutzt die verfügbaren Ressourcen optimal und reagiert schnell auf die Anforderungen des Marktes. Wenn Sie mehr über die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz für Ihr Unternehmen erfahren möchten, wenden Sie sich an uns und finden Sie heraus, wie unsere Lösungen Ihren Betrieb unterstützen können.