- Innerhalb des Lagers: Innerhalb des Lagers wird sich unsere Roadmap auf die Erhebung von Daten konzentrieren, um eine automatische Optimierung der Lagerabläufe zu ermöglichen. Es gibt so viele Daten, auf die innerhalb des Lagers zugegriffen werden könnte, aber viele davon werden heute nicht genutzt. Die Aufwertung dieser Daten, die Ermöglichung von Datentransparenz für unsere Kunden und die Anwendung von KI- und ML-Funktionen zur Nutzung dieser Daten sind entscheidend für die Steigerung der Effizienz im Lager.
- Außerhalb des Lagers: Wenn wir uns außerhalb des Lagers umsehen, wird der Ansatz ebenfalls in Daten eingebettet sein. Die Absicht besteht darin, die Lieferkette eines Unternehmens mit allen Daten zu verbinden, diese Daten aufzuwerten, Sichtbarkeit für diese Daten zu schaffen und es dem Unternehmen zu ermöglichen, Entscheidungen auf der Grundlage dieser Daten über einen Kontrollturm zu treffen, d.h. ein vernetztes Dashboard mit wichtigen Geschäftskennzahlen über die Lieferkette eines Kunden. Sobald ein Unternehmen die Daten seiner eigenen Lieferkette vernetzt hat und darauf reagiert, beginnen wir, die Datenpunkte mit den vor- und nachgelagerten Partnern und Kunden des Kunden zu verbinden. Jetzt können wir die Daten dieser Partner nutzen, um ein noch tieferes Verständnis dafür zu gewinnen, wie Entscheidungen die Effizienz in der gesamten Lieferkette steigern, möglicherweise über mehrere Kontrolltürme.
KI-gestützte Logistik der Zukunft
