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Industrielle Intelligenz im Supply Chain Network Design

Das Thema Supply Chain Optimierung ist sehr komplex. Um Wertschöpfungspotenziale in Ihrer Logistikkette identifizieren zu können, sind in der Regel sehr viele verschiedene Daten(-quellen) miteinander abzugleichen. Genau hier liegen die Stärken Künstlicher Intelligenz. 

Mittels eingesetzter Algorithmen und einer spezifischen Programmierung werden Computer dazu gebracht innerhalb kürzester Zeit umfassende Auswertungen und Prognosen für konkrete Anwendungsprobleme zu liefern. Dazu setzen wir im PSI Konzern verschiedene KI-Methoden ein, wie zum Beispiel Deep Qualicision und Maschinelles Lernen.

Ihr Nutzen

Das Potenzial KI-basierter Methoden in PSIglobal

  • Analyse von Prozessdatenströmen durch Qualitatives Labeln zur Anomalienerkennung und Verbesserung der Planungsqualität durch Künstliche Intelligenz (KI)
  • Datenharmonisierung in M&A-Projekten zur Beschleunigung der Integration
  • Analyse des Kundenbestellverhaltens zur Reduktion der Logistikkosten
  • Auswertung von Sendungsdaten zur Erzeugung von mehrkriteriellen Transporttarifen
  • Prognose von saisonalen/volatilen Auftrags- und Sendungsdaten zur Erhöhung der Planungssicherheit

    Neue und verbesserte Auswertungsmöglichkeiten durch Deep Qualicision

    Erkennung von Anomalien in Stammdaten

    Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bietet die Möglichkeit, vollautomatisiert große Datenvolumen miteinander abzugleichen und zum Beispiel Anomalien in Stammdaten festzustellen. So können Fehler in den Basisdaten frühzeitig erkannt und bereinigt sowie in den Quellsystemen korrigiert werden.

    KI analysiert Datenströme

    Geschäftsprozesse in direkt messbare Daten auf Basis von maschinellem Lernen mit KPIs qualitativ bewerten (z.B. negative Zusammenhänge wie Verspätungen gegenüber Planterminen auf diesen Daten).

    Datenharmonisierung in M&A-Projekten

    Im Rahmen von M&A-Projekten ist in der Regel eine Datenharmonisierung unumgänglich. KI unterstützt in diesem Fall die Zusammenführung zweier Datenbanken, das Matchen von Kunden-/Artikelstammdaten sowie die Identifikation von gleichen Artikeln.

    Analyse Kundenbestellverhalten

    Welche Artikel werden oft zusammen bestellt bzw. zusammen ausgeliefert? KI liefert Antworten. Denn eben diese Artikel sollten möglicherweise an demselben Standort produziert bzw. gelagert werden. Komplexe Logistikprozesse können so optimiert und kostspielige Konsolidierungstransporte vermieden werden – die Basis für das Szenario-Management.

    Erzeugung von mehrkriteriellen Transporttarifen

    Sendungsdaten können detailliert ausgewertet werden, so dass die Bestimmung der Transportkosten differenziert unter der Berücksichtigung verschiedener Kriterien (neben Gewichts- und Entfernungsklassen auch Kriterien wie Quell-/ Zielregionen, Artikeleigenschaften, Zu- oder Abschläge) errechnet werden können.

    Prognose von saisonalen/volatilen Auftrags- und Sendungsdaten

    Durch die Verbindung von Vergangenheitsdaten mit artikel-, regions- oder kundenspezifischen Absatzprognosen sowie mit Demographie- oder Wetter- bzw. Saisondaten, lassen sich exakte Vorhersagen über die zu erwartende Entwicklung von Auftrags- und Sendungsdaten erzeugen.

    Foto oben: © Siarhei/stock.adobe.com