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Straßer T, Axmann B (2021). Analyse und Bewertung von KI-Anwendungen in der Logistik. Logistics Journal : nicht referierte Veröffentlichungen, Vol. 2021. (urn:nbn:de:0009-14-53586)

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AB  - Es werden für eine große Anzahl von Einsatzgebieten derzeit KI-Anwendungen entwickelt und erprobt. Aber wie weit, also wie reif sind diese Anwendungen für den täglichen, industriellen Betrieb. Demnach ist das Ziel dieses Artikels für den Bereich Logistik effizienzsteigernde KI-Anwendungsszenarien zu beschreiben und zu bewerten. Zu diesem Zweck werden mit der empirischen Methode „Analytischer Hierarchieprozess“ KI-Anwendungen durchleuchtet, um als Ergebnis vier Anwendungsfälle auszuwählen. Diese vier KI-Anwendungsfälle werden in Form von Steckbriefen detailliert beschrieben und bewertet. Die Bewertung orientiert sich an den Kriterien des 5D - Digital Technology Assessment Cycles. Neben dem Einsatz von Smart Wearable Technologien sind insbesondere text- und sprachbasierte Informationseingaben mittels Chatbots zu nennen. Auch der frühzeitigen Erkennung von Ineffizienzen mittels prädiktiver Analysemethoden (Routenoptimierung) sowie der Inanspruchnahme mobiler robotischer Systeme (Kommissionierung) können hohes Anwendungspotenzial beigemessen werden. Mit Blick auf die Veränderung logistischer Prozesse im Zuge zunehmend KI-optimierter Produktions- und Logistiksysteme, kann dem Einsatz intelligenter Technologien demnach enormes Potenzial attestiert werden.
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Bibliographic Citation Logistics Journal : referierte Veröffentlichungen, Vol. 2021, Iss. 08
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Author Thomas Straßer, Bernhard Axmann
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Abstract Es werden für eine große Anzahl von Einsatzgebieten derzeit KI-Anwendungen entwickelt und erprobt. Aber wie weit, also wie reif sind diese Anwendungen für den täglichen, industriellen Betrieb. Demnach ist das Ziel dieses Artikels für den Bereich Logistik effizienzsteigernde KI-Anwendungsszenarien zu beschreiben und zu bewerten. Zu diesem Zweck werden mit der empirischen Methode „Analytischer Hierarchieprozess“ KI-Anwendungen durchleuchtet, um als Ergebnis vier Anwendungsfälle auszuwählen. Diese vier KI-Anwendungsfälle werden in Form von Steckbriefen detailliert beschrieben und bewertet. Die Bewertung orientiert sich an den Kriterien des 5D - Digital Technology Assessment Cycles. Neben dem Einsatz von Smart Wearable Technologien sind insbesondere text- und sprachbasierte Informationseingaben mittels Chatbots zu nennen. Auch der frühzeitigen Erkennung von Ineffizienzen mittels prädiktiver Analysemethoden (Routenoptimierung) sowie der Inanspruchnahme mobiler robotischer Systeme (Kommissionierung) können hohes Anwendungspotenzial beigemessen werden. Mit Blick auf die Veränderung logistischer Prozesse im Zuge zunehmend KI-optimierter Produktions- und Logistiksysteme, kann dem Einsatz intelligenter Technologien demnach enormes Potenzial attestiert werden. AI applications are currently being developed and tested for a large number of application areas. But how far, i.e. how mature are these applications for daily, industrial operations? Accordingly, the aim of this article is to describe and evaluate efficiency-enhancing AI application scenarios for the field of logistics. For this purpose, the empirical method "Analytical Hierarchy Process" is used to screen AI applications in order to select four use cases as a result. These four AI use cases are described and evaluated in detail in the form of profiles. The evaluation is based on the criteria of the 5D - Digital Technology Assessment Cycle. In addition to the use of smart wearable technologies, text- and voice-based information inputs via chatbots are particularly worthy to mention. The early detection of inefficiencies using predictive analysis methods (route optimization) and the use of mobile robotic systems (order picking) can also be seen as having high application potential. In view of the change in logistics processes in the course of increasingly AI-optimized production and logistics systems, the use of intelligent technologies can therefore be attested enormous potential.
Subject Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Mobil, Robotik, machine learning, smart wearable, chatbot, Prädiktive Analytik
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Rights DPPL
URN: urn:nbn:de:0009-14-53586
DOI https://doi.org/10.2195/lj_NotRev_strasser_de_202108_01