Nachfrageprognose
Prognostizieren Sie zuverlässig und frühzeitig die zukünftigen Transportbedarfe Ihrer Kunden.
AI in Logistics
KI in der Logistik
Wir helfen Unternehmen in der Logistikbranche dabei, Daten und KI effektiv einzusetzen, um Prozesse zu optimieren, Lieferketten zu verbessern und neue Geschäftsmodelle zu identifizieren
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Your Experts for Artificial Intelligence in Logistics
Künstliche Intelligenz (KI) in der Logistik einsetzen
Die Logistikbranche steht vor einem großen Wandel, angetrieben durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Künstliche Intelligenz in der Logistik (KI Logistik) bietet eine Vielzahl von Vorteilen, die von der Effizienzsteigerung über die Kostensenkung bis hin zur Schaffung neuer Geschäftsmodelle reichen. Die Integration von Daten und KI in der Logistik ist der Schlüssel zur Optimierung von Lieferketten und zur Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit.
Ein herausragendes Beispiel für die transformative Kraft von KI in der Logistikbranche ist die Optimierung von Supply Chains. Dank fortschrittlicher KI-Technologien können Unternehmen ihre Supply Chains in Echtzeit überwachen, Vorhersagen treffen und schneller auf Veränderungen reagieren. Dies führt zu einer verbesserten Planung und einer Reduzierung von Engpässen sowie Verzögerungen – ein entscheidender Vorteil in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt.
KI-Logistiksysteme ermöglichen zudem eine effizientere Bestandsverwaltung und ein dynamisches Pricing. Durch die kontinuierliche Analyse von Verkaufsdaten und Nachfrageprognosen kann KI Logistikunternehmen dabei unterstützen, ihre Lagerbestände optimal zu verwalten und Überbestände oder Engpässe zu vermeiden. Dies erhöht nicht nur die Effizienz, sondern spart auch Kosten und Ressourcen.
Ein weiteres entscheidendes Anwendungsgebiet von KI in der Logistik sind Chatbots. Sie bieten in der Logistikbranche eine Vielzahl nützlicher Funktionen. KI-Chatbots sind rund um die Uhr verfügbar und ermöglichen eine reibungslose Kundeninteraktion über verschiedene Plattformen wie Websites und Messaging-Dienste. Diese KI-Logistik-Chatbots können in Echtzeit den Lieferstatus und Tracking-Informationen bereitstellen, wodurch die Transparenz erhöht und das Vertrauen der Kunden gestärkt wird. Zudem erleichtern sie die Verwaltung von Bestelländerungen, Stornierungen und Produktanfragen, was die Kundenzufriedenheit und -bindung fördert.
Lassen Sie sich von unseren Expert:innen zu individuellen Lösungen aus dem Bereich Künstliche Intelligenz (KI) in der Logistik wie Predictive Analytics, Routenoptimierung, Datenintegration oder einem personalisierten Empfehlungssystem beraten, um das volle Potenzial von KI in der Logistik in Ihrem Unternehmen zu nutzen.
Einsatzmöglichkeiten von Data Science und KI in der Logistik
Ankunftsprognose
Prognostizieren und tracken Sie mit Data Science und KI die erwartete Ankunftszeit von Transportfahrzeugen.
Predictive Maintenance
Erkennen Sie Wartungsbedarfe und Defekte Ihrer Flottenfahrzeuge frühzeitig durch den Einsatz von Data Science und KI.
Qualitätskontrolle
Bestimmen Sie automatisiert und in Echtzeit die Qualität von Transportgütern vom Wareneingang bis zur Auslieferung.
Intelligente Lagerverwaltung
Nutzen Sie KI um manuelle Prozesse in der Lagerverwaltung zu automatisieren und zu verbessern.
Routenoptimierung
Optimieren Sie Ihre Transportrouten und -kapazitäten auf Basis von Daten und Prognosen.
Auslastungsprognose
Prognostizieren Sie die Auslastung zukünftiger Transportkapazitäten, um frühzeitig Maßnahmen einleiten zu können.
Flottenmonitoring
Erhöhen Sie die Transparenz über Ihre Flotte durch das Sammeln und Analysieren von Telematikdaten in Echtzeit.
Wie AI Supply Chains optimiert
Der Einsatz von AI in Supply Chains sorgt für tiefgreifende Veränderungen und eröffnet ungeahnte Möglichkeiten. Durch die Integration von KI in Supply Chains können Unternehmen die Effizienz zahlreicher Prozesse erhöhen, die Qualität ihrer Dienstleistungen verbessern und das Kundenerlebnis optimieren. Mit einer passenden KI-Strategie, Maßnahmen zur KI-Weiterbildung, externer KI-Beratung sowie maßgeschneidertem Data Science Consulting können Unternehmen ihre Supply Chain auf das nächste Level heben.
AI in der Supply Chain spielt eine entscheidende Rolle in der vorausschauenden Wartung und im Qualitätsmanagement, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Zuverlässigkeit zu erhöhen. KI in der Supply Chain ermöglicht auch die Optimierung von Routen und die Verbesserung der Liefergenauigkeit. Durch KI-basierte Analysen können Unternehmen ihre Transportwege effizienter gestalten und somit Kosten senken und die Umweltbelastung reduzieren.
KI-Algorithmen analysieren historische und aktuelle Verkehrsdaten und Güterverkehrsströme, um die besten Routen für Lieferfahrzeuge zu berechnen. Dies führt zu kürzeren Fahrtzeiten, geringeren Treibstoffkosten und einer Reduktion der CO2-Emissionen. Durch den Einsatz von KI-Logistiksystemen können Verspätungen vorhergesagt und Lieferungen pünktlicher und zuverlässiger erfolgen, was die Kundenzufriedenheit erheblich steigert.
Ein wichtiger Einsatz von AI in der Supply Chain sind Forecastings und Logistik-Disposition. KI-Algorithmen analysieren historische Verkaufsdaten, Marktsegmentierungund externe Faktoren wie Wetterbedingungen, um genaue Vorhersagen über die zukünftige Nachfrage zu treffen. Dies ermöglicht eine proaktive Planung und reduziert das Risiko von Über- oder Unterbeständen. Durch die Integration von AI in die Supply Chain können Unternehmen ihre Ressourcen besser nutzen und ihre Reaktionsfähigkeit auf Marktveränderungen verbessern.
Ein weiteres spannendes Anwendungsgebiet von AI in der Supply Chain ist die Automatisierung von Prozessen. Von der Auftragsabwicklung über das Predictive Steering bis hin zur Preiselastizitätsberechnung – KI kann Unternehmen dabei unterstützen, manuelle Aufgaben zu automatisieren und dadurch die Effizienz zu steigern und Fehler zu minimieren. Diese Entwicklungen tragen maßgeblich dazu bei, die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
LLM-Workshop und Inhouse-Datenanalysen für Experts
Unser Kunde wollte seine Datenexpert:innen in einem praxisorientierten Workshop schulen, um ein vertieftes Verständnis für moderne LLMs und deren Anwendungspotenzial auf unternehmenseigene Daten zu erlangen.
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Dynamic Pricing in der Luftfahrt
In enger Zusammenarbeit mit unserem Kunden haben wir in diesem Projekt ein neu entwickeltes Modell zur Berechnung von Preiselastizitäten überprüft und optimiert.
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Demand Forecasting Logistik
In diesem Projekt haben wir eine Machine Learning Model Factory zur Prognose von Kundennachfrage im B2B-Bereich entwickelt und in die IT-Struktur des Kunden implementiert.
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Predictive Steering in der Luftfahrt-Industrie
Um zukünftige Risiken in den Operations einer Airline einzuschätzen, haben wir gemeinsam mit dem Kunden eine Applikation entwickelt, welche durch Machine Learning vorausschauende Handlungssicherheit bietet.
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Analyse von Güterverkehrsströmen in R Shiny
Bei diesem Projekt haben wir unseren Kunden bei der Produktion und Evaluation von Prognoseergebnissen von Güterverkehrsströmen unterstützt. Entwickelt wurde eine R Shiny Applikation für interaktive grafische und tabellarische Analysen.
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R Shiny App zur Logistik-Disposition
In diesem Projekt haben wir eine interaktive Web-App zur Disposition von Transportbedarfen in R Shiny und JavaScript entwickelt und in der IT-Landschaft unseres Kunden implementiert.
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Skalierung von Forecasting-Modellen
In diesem Projekt haben wir eine bestehende Model Factory zum Demand Forecasting von über 10.000 Entitäten parallelisiert in die IT-Infrastruktur unseres Kunden implementiert.
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Vorhersage von Flugverspätungen
In diesem Projekt haben wir gemeinsam mit unserem Kunden ein Machine Learning Modell entwickelt, das Verspätungen von Flügen vorhersagt, um das Team der Ground Operations zu unterstützen.
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Dynamic Pricing mit Reinforcement Learning
In diesem Projekt haben wir ein autonomes Pricing-System entwickelt, das den Bid-Preis von Kontinentalflügen automatisch steuern kann.
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Unsere Stärke
Unser Ökosystem ermöglicht eine ganzheitliche Betrachtung von Daten & KI.
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Tools, Partnerschaften & Technologien
10+
Jahre Erfahrung in Data Science, ML und KI
100+
Kunden aus 10 Industrien und weiter wachsend
85+
Expert:innen aus mehr als 17 Studienrichtungen
1.000+
Daten- und KI-Projekte erfolgreich umgesetzt
Whitepaper: KI in der Logistik
Unsere Services
KI-Beratung
Wir beraten Sie bei der Identifikation geeigneter Data Science und KI-Anwendungsgebiete, der Auswahl von Technologien, dem Aufbau von Datenarchitekturen und der Entwicklung Ihrer individuellen Daten-und KI-Strategie.
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KI-Einstiegsangebote
Sie stehen noch am Anfang Ihrer Daten- und KI-Reise? Bei uns finden Sie verschiedene Workshops, Trainings und schnell einsatzbereite KI-Lösungen, die sich perfekt für die ersten Schritte mit Data Science und KI eignen.
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KI-Lösungen
Wir entwickeln auf Ihre Anforderungen zugeschnittene Data Science und KI-Lösungen. Dabei unterstützen wir Sie von der Idee bis zur produktiven Lösung. Anschließend sorgen wir für den reibungslosen Betrieb.
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KI-Weiterbildung
Ob technische oder methodische Fähigkeiten, Data Literacy oder Datenkultur - unsere Formate setzen auf interaktive und inspirierende Lernmethoden. Wir schulen Einsteiger:innen, Spezialist:innen und Führungskräfte.
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Mit AI Logistics-Prozesse auf ein neues Level heben
Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz und Data Science in der Logistik lassen sich zahlreiche Aufgaben und Prozesse optimieren. Diese Vorteile beginnen bereits mit der Analyse großer Datenmengen, aus denen wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden können, die zur Optimierung von Prozessen und zur Entwicklung innovativer Lösungen beitragen.
Ein Beispiel hierfür ist die Optimierung von Lieferketten mit AI Logistics. Durch die Auswertung von Daten aus verschiedenen Quellen können Engpässe und Ineffizienzen identifiziert und behoben werden. Dies führt zu einer effizienteren Produktion und einer besseren Auslastung der Ressourcen. Ein weiteres Anwendungsgebiet für AI Logistics ist die Personalisierung des Kundenerlebnisses. Durch die Analyse von Nutzerdaten können Logistikunternehmen maßgeschneiderte Dienstleistungen und Services anbieten, die genau auf die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden zugeschnitten sind.
Wenn Unternehmen AI in Logistics einsetzen, dann immer öfter im Bereich Predictive Maintenance. Durch die kontinuierliche Überwachung von Maschinen- und Fahrzeugdaten können KI-Algorithmen potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und Wartungsmaßnahmen vorschlagen, bevor es zu Ausfällen kommt. KI in der Logistik erhöht die Zuverlässigkeit und Lebensdauer der Maschinen und reduziert die Wartungskosten.
Die Zukunft der Logistik ist digital. KI und Data Science sind die Schlüssel zu dieser Transformation. Data Science und Künstliche Intelligenz in der Logistik ermöglichen innovative Services und neue datengetriebene Geschäftsmodelle, wodurch zusätzliche Einnahmequellen erschlossen werden. Personalisierte, datengetriebene Services und Angebote, unterstützt durch KI und Daten, können die Kundenloyalität stärken und das Gesamterlebnis verbessern.
Nutzen Sie die Expertise von statworx, um Ihre Logistik mit KI (AI) und Daten zu revolutionieren und Ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu steigern.
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Unser maßgeschneidertes Projektteam kümmert sich um Ihre Anliegen.
Häufige Fragen und Antworten
Wie verbessert KI die Effizienz von Lieferketten in der Logistikbranche?
KI ermöglicht die Echtzeitüberwachung und Vorhersage von Supply Chain Prozessen, was zu einer verbesserten Planung und Reduzierung von Engpässen führt. Unternehmen können schneller auf Veränderungen reagieren und so die Wettbewerbsfähigkeit erhöhen.
Welche Rolle spielt KI bei der Routenoptimierung in der Logistik?
KI analysiert Daten und Prognosen, um Transportrouten und -kapazitäten zu optimieren. Dies führt zu effizienteren Transportwegen, Kostensenkungen und einer Reduzierung der Umweltbelastung.
Wie kann KI die Qualität von Transportgütern überwachen?
KI ermöglicht die automatisierte und Echtzeit-Qualitätskontrolle von Transportgütern vom Wareneingang bis zur Auslieferung. Dies gewährleistet eine konstante Qualitätssicherung und steigert die Kundenzufriedenheit.
Inwiefern unterstützt KI die Nachfrageprognose in der Logistik?
Durch den Einsatz von KI können Logistikunternehmen die zukünftigen Transportbedarfe ihrer Kunden zuverlässig und frühzeitig prognostizieren. Dies erlaubt eine proaktive Planung und Ressourcenallokation, um Engpässe zu vermeiden.