Page 8 - 30. Kongress des Club Of Logistics

Machine Learning (ML) sammenhänge abzuleiten. So lassen sich etwa aus
den gesammelten Erfahrungen von Auslieferern
und Kunden mittels ML optimale Verpackungsgrö-
In engem Zusammenhang mit dem Thema Künst- ßen, -stärken und -materialien für Güter ermitteln,
liche Intelligenz steht das maschinelle Lernen, also so dass diese mit den vorgesehenen Transport-
das automatisierte („künstliche“) Schaffen von Wis- mitteln sicher ans Ziel gelangen, ohne dass Verpa-
sen aus „Erfahrungen“ (die in der Regel aus gesam- ckungsmaterial verschwendet wird. Auch Progno-
melten Daten bestehen). Während im Allgemeinen sen zur optimalen Lagerhaltung von Produkten in
KI Maschinen meint, die komplexe Aufgaben auto- einer Region werden durch ML-Software erleichtert.
matisiert zu einer „intelligenten“ Lösung führt, hebt
ML darauf ab, dass einer Maschine Zugang zu ent-
sprechenden Daten eröffnet wird, die sie dann dazu Neuronale Netzwerke

nutzt, mit Hilfe von Feedbackschleifen selbsttätig zu
lernen. Um Maschinen das Lernen zu ermöglichen, grei-
fen Ingenieure auf so genannte neuronale Netze
Dieses „Lernen“ erfolgt nach Art der Ermittlung von zurück. Ein neuronales Netzwerk ist ein Computer-
versteckten Mustern und Gesetzmäßigkeiten im programm, das Information auf ähnliche Weise klas-
Datenschatz. Das ständige Feedback aus der Um- sifizieren kann wie das menschliche Gehirn. Mathe-
gebung oder neue Informationen helfen dabei, die matisch ist dies ein Rechenmodell mit einer enorm
ermittelten Hypothesen oder Prognosen der Maschi- großen Zahl von Variablen, das sehr komplexe Vor-
ne mit der Wirklichkeit oder dem erwünschten Er- gänge und Funktionen näherungsweise abbilden und
gebnis abzugleichen und in einem nächsten Schritt iterativ verbessern kann.
zu optimieren. Insbesondere bei Diagnoseverfahren
bewährt sich diese Technologie, zum Anwendungs- Beispielsweise ist ein solches System in der Lage,
spektrum gehören aber auch Grundlagen für das Bilder anhand der darin enthaltenen Elemente zu
autonome Agieren von Maschinen (selbstfahrende erkennen und in Kategorien einzuordnen. Anhand
Autos, Drohnenschwärme etc.), Sprach- und Text- von „zugefütterten“ Informationen und Wahrschein-
erkennung oder das Ermitteln von betrügerischen lichkeitsberechnungen können Maschinen damit
Aktivitäten im Finanzsektor. Schlussfolgerungen ziehen, Entscheidungen treffen
und Vorhersagen generieren. In der Lagerlogistik
Besonders interessant für Anwendungen in der werden neuronale Netzwerke bereits dazu benutzt,
Logistik ist die Fähigkeit selbstlernender Systeme, die Pickrouten zu optimieren, also die einzelnen Bat-
Daten aus den Erfahrungen von Transaktionen und ches so zusammenzuführen, dass die kürzeste Pick-
Aktivitäten zu analysieren und daraus nützliche Zu- route entsteht.

Beispiel Smartphone

Ade PC
Mehrere hundert Millionen PC und Notebooks verkauften die großen IT-Hersteller bevor das Smartphone eine mobile Alternative im Taschen-
format zur Verfügung stellte. Die Möglichkeit, Zugriff auf das Internet an jedem Ort zu erlangen, hat den Bedarf an Arbeitsplatzcomputern
merklich gesenkt.
Reine Telefonie war gestern
Sprachkommunikation war das Kerngeschäft der TK-Industrie, bis das iPhone die entsprechenden Geschäftsmodelle aufmischte. Heute umfasst
das Angebot der Unternehmen dieser Branchen ein unübersehbares Spektrum an Kommunikations-, Informations- und Unterhaltungsanwen-
dungen. Die unterschiedlichsten Datenservices schaffen immer neue Möglichkeiten und Geschäftsoptionen.
Abschied von der Glotze
Die „Straßenfeger“ der 1960er Jahre, das Serienfieber („Dallas“!) der 1980er und 1990er Jahre – sie wirken nur noch nostalgisch neben den
Angeboten, die immer neue Streamingdienste und Downloadoptionen per Smartphone zugänglich machen. Statt an feste Zeiten und Orte ge-
bunden
zu sein, bringt das Smartphone die komplette Selbstbestimmung in die Welt der Filme, Serien und Dokumentationen. Gleichzeitig hat diese
Option ganz neue Branchen und Geschäftsmodelle der Unterhaltungs- und Informationsindustrie geschaffen.
Aufruhr in Gamerland
Die mobile Intelligenz der Smartphones erschütterte die gesamte Spieleindustrie, die zuvor für PC und Konsolen produzierte. Gamer wurden
seit Einführung des iPhone nicht nur mobil, sondern erfuhren durch Touchscreen und Stift völlig neue Spielerlebnisse.
Aufbruch in die App-Gesellschaft
Die „App-Economy“ ist längst Realität: Ob Smartphone-gestützte Prozessoptimierung in der Fertigung und Lagerverwaltung oder Echtzeitdis-
ponieren in der Logistik – unzählige zuvor Arbeitsplatz-PC- oder gar Papier-gestützte Abläufe lassen sich heute mittels mobiler Business-Apps
flexibilisieren, mit zusätzlicher Intelligenz ausstatten und in umfassende Business-IT-Strukturen integrieren. Doch auch andere wirtschaftlich
und gesellschaftlich relevante Sektoren erfahren durch das Smartphone eine irreversible Umgestaltung. So schafft etwa das Monitoring von Kör-
perfunktionen in Verbindung mit breiten Kommunikationsmöglichkeiten völlig neue Optionen in den Bereichen Gesundheit, Sport und Medizin.

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