Echtzeit-Tracking durch das IoT und KI haben das Supply-Chain-Management völlig revolutioniert ... aber der Gral der Logistik ist heute die Vorhersage.

Denn wenn Echtzeit-Informationen heutzutage unerlässlich sind, ist die Vorhersage bestimmter Ereignisse ein strategischer Vorteil... jetzt haben Sie sie zur Hand. Logistikprognosen sind ein Thema und ein echter Bedarf in der Welt der Lieferkette, um ihre Ressourcen und Abläufe besser zu verwalten. Aber ist es heute möglich, "die Zukunft" zu sehen? Wie antizipiert eine Lieferkette Ereignisse ohne die Hilfe eines Wahrsagers?

Hier kommt die KI ins Spiel....

KI ist in unserem täglichen Leben bereits allgegenwärtig - bei Facebook zur Erstellung von Newsfeeds, in der Bankenwelt zur Erkennung von Betrug oder sogar im Gesundheitswesen - und bietet Unternehmen, die sie einsetzen, ein enormes Potenzial, und das Transportwesen bildet da keine Ausnahme.

Laut dem Bericht von McKinsey & Company wäre die Logistik einer der Sektoren, die am meisten von KI profitieren würden: Es gibt einen Paradigmenwechsel hin zu vorausschauenden und proaktiven Logistikoperationen mit dem Ziel, die Entscheidungsfindung zu optimieren.

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Was sind die Vorteile einer Verkehrsprognose?

Echtzeit-Lieferkettenmanagement ist heutzutage für eine optimale Logistik unerlässlich. Die Rückverfolgbarkeit ihrer Ströme stellt für Logistiker Schlüsseldaten dar, um ihre Operationen besser verwalten zu können.

Aber können wir es besser machen? Sichtbarkeit in Echtzeit ist gut, aber die Fähigkeit, mögliche Verzögerungen oder andere Faktoren vorherzusagen, die Ihre Lieferkette verlangsamen könnten, bedeutet eine Verbesserung Ihres Logistikmanagements!

Echtzeit ermöglicht das tägliche Management, aber die Vorhersage ermöglicht eine noch größere Proaktivität und verbessert die operative Produktivität, aber auch die strategische Entscheidungsfindung.

Wie wir wissen, ist Logistik vor allem eine Frage der Kosten und der Vorlaufzeiten: Es ist notwendig, Ihre Lieferkette gut zu managen, um den besten ROI zu erzielen, indem Sie das Flotten- und Flussmanagement effizient steuern, wobei letzteres sich ständig entsprechend der Nachfrage weiterentwickelt.

Die Logistikvorhersage kann verschiedene Trends oder Zusammenhänge ansprechen, die sich direkt auf den Betrieb der Lieferkette auswirken:

• Nachfrageprognose: Identifizieren Sie mithilfe von KI die Nachfragen und Produkte, die sich am meisten oder am schnellsten verkaufen, indem Sie sich die Verkaufshistorie ansehen. So können Sie den Bestand modellieren und Überbestände reduzieren. Die Vorhersage der Bestände würde auch die Lieferzeiten reduzieren und damit zu einer besseren Kundenzufriedenheit beitragen.
• Die Vorhersage seiner Logistik ermöglicht ein proaktives Management von unvorhergesehenen Ereignissen, wie z.B. die Antizipation der ETA, die Vorhersage der Verfügbarkeit von Anlagen. Auch Vorhersagen von externen Ereignissen sind möglich, z. B. Wetterbedingungen, soziale Konflikte (Streiks), lokale Störungen oder vorausschauende Wartung.
• Prädiktive Analysen ermöglichen es Unternehmen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und proaktive Entscheidungen zu treffen, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Diese Automatisierung von Entscheidungen erhöht natürlich die Rentabilität und Produktivität des Unternehmens.

Die Berechnung von Logistikprognosen und -trends ist daher zu einer echten Chance in diesem Sektor geworden, um seine Abläufe besser zu steuern und damit die Kosten erheblich zu senken, die die wichtigsten Herausforderungen der Lieferkette der Zukunft darstellen.

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Warum ist KI für die Verkehrsprognose relevant?

Wie wir gesehen haben, bleibt die Vorhersage im Transportwesen aufgrund der Menge der zu berücksichtigenden Daten sowie der hohen Qualitätsanforderungen an diese Daten komplex.

Doch diese Trendvorhersage ist dank KI und Machine Learning möglich. Diese kognitiven Computersysteme lernen über das Geschäft und erkennen intelligent und effizient Branchentrends und Verbraucherbedürfnisse, die traditionelle Analysen nur schwer identifizieren können.

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Die Bedeutung von qualifizierteren Daten

Das Problem der Vorhersage ist hier das der Datenqualifizierung. Tatsächlich ist es heute möglich, Informationen über Ereignisse zu erhalten, aber diese Daten haben nicht immer eine perfekte Qualifikation.

Um diese Ereignisse bereichern zu können, wird es dann notwendig sein, sie auf mehrere Beispiele oder auf bereits erlebte Szenarien zu stützen.

Die Schwierigkeit besteht hier darin, qualifizierte Kontextdaten zu integrieren, um die gewünschten Schätzungen anzupassen, die den tatsächlichen Bedürfnissen der heutigen Logistikakteure entsprechen. KI bietet ihnen diese Daten und ermöglicht es ihnen so, Ereignisse und Unvorhergesehenes zu kontextualisieren und reaktionsfähiger zu sein.

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Große Daten: zu viele Daten zur Verarbeitung

Vorhersage ist möglich dank KI, und KI ist möglich dank Maschinellen Lernens. Maschinelles Lernen ermöglicht es Computersystemen, autonom zu lernen und Muster zu entdecken, um dank einer Reihe bereits erfahrener Beispiele (durch beaufsichtigtes oder unbeaufsichtigtes Lernen) Vorhersagen zu treffen.

Wir wissen, dass einer der Leistungsindikatoren des Verkehrsmanagements die Flexibilität ist. Aufgrund der sich ständig ändernden Ströme und Anforderungen ist die Vorhersage mit großen und komplexen Datenmengen konfrontiert. Aber es reicht nicht mehr aus, einfach eine große Datenmenge zu sammeln, um ein Ergebnis zu erzielen. Darüber hinaus erlaubt ein zu großes Datenvolumen keine proaktive und reaktive "menschliche" Entscheidungsfindung.

Und genau hier kommt die KI ins Spiel. Dank des maschinellen Lernens hat die KI eine starke Fähigkeit, Informationen aus großen Datenmengen zu verarbeiten. Es ist daher leicht, die Verfügbarkeit ihrer Mittel nach verschiedenen Szenarien vorherzusagen.

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Ist KI in der Logistik bald unverzichtbar?

KI sollte die neue Wirtschaft anführen, die als "vierte industrielle Revolution" oder "zweites Zeitalter der Maschine" bezeichnet wird.

Und wir können bereits jetzt sagen, dass die Lieferkette durch die KI und die Logistikprognose viel gewinnen wird. Heute stellt das IoT eine echte Konvergenz zwischen Big Data und KI dar. Dank der KI geht die Lieferkettenindustrie von reaktiven Aktionen zu einem proaktiven und vorausschauenden, automatisierten und maßgeschneiderten Modell über. Das Schlüsselwort der Logistik von morgen ist der Übergang von der Analytik zur prädiktiven Analytik.

Dieses neue Modell ermöglicht ein besseres Verständnis des Geschäfts bei gleichzeitiger Kostensenkung.

Everysens implementiert eine Software zur Transportoptimierung mittels IoT und KI.

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