2021/08/31 by Straßer, Thomas, Axmann, Bernhard
#Digitalisierung #Ingenieurwissenschaften (DDC 620) #Künstliche Intelligenz #Maschinelles Lernen #Mobil #Prädiktive Analytik #Robotik #chatbot #machine learning #smart wearable
paper · doi:10.2195/lj_notrev_strasser_de_202108_01
Es werden für eine große Anzahl von Einsatzgebieten derzeit KI-Anwendungen entwickelt und erprobt. Aber wie weit, also wie reif sind diese Anwendungen für den täglichen, industriellen Betrieb. Demnach ist das Ziel dieses Artikels für den Bereich Logistik effizienzsteigernde KI-Anwendungsszenarien zu beschreiben und zu bewerten. Zu diesem Zweck werden mit der empirischen Methode „Analytischer Hierarchieprozess“ KI-Anwendungen durchleuchtet, um als Ergebnis vier Anwendungsfälle auszuwählen. Diese vier KI-Anwendungsfälle werden in Form von Steckbriefen detailliert beschrieben und bewertet. Die Bewertung orientiert sich an den Kriterien des 5D - Digital Technology Assessment Cycles. Neben dem Einsatz von Smart Wearable Technologien sind insbesondere text- und sprachbasierte Informationseingaben mittels Chatbots zu nennen. Auch der frühzeitigen Erkennung von Ineffizienzen mittels prädiktiver Analysemethoden (Routenoptimierung) sowie der Inanspruchnahme mobiler robotischer Systeme (Kommissionierung) können hohes Anwendungspotenzial beigemessen werden. Mit Blick auf die Veränderung logistischer Prozesse im Zuge zunehmend KI-optimierter Produktions- und Logistiksysteme, kann dem Einsatz intelligenter Technologien demnach enormes Potenzial attestiert werden.