Zusammenfassung
Anwendungsfälle wie intelligente Routenoptimierung und fortschrittliche Simulationsalgorithmen repräsentieren das riesige Einsatzspektrum von Methoden der künstlichen Intelligenz. Steigende Anforderungen an Liefertermintreue, Flexibilität und Transparenz wie bspw. Emissionsverfolgung, erfordern zunehmend den Einsatz von KI. Die Nutzung dieser Schlüsseltechnologie und die Hebung der Potenziale scheitern oft an der Komplexität in Bezug auf die Eingrenzung und Identifikation von wirtschaftlich relevanten Anwendungsfällen. Unternehmen müssen den Business Fit zwischen den wirtschaftlichen Erfolgsaussichten und den dafür benötigten digitalen Bausteinen herstellen. Mit dem Digital-Architecture Management lassen sich die relevanten KI-basierten Anwendungsfälle identifizieren und eine Roadmap aufbauen, um die datenbasierte Entscheidungsfähigkeit in der Logistik zu verbessern.
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- 1.
Alle anderen Ansätze laufen Gefahr, technisch elegant, jedoch kaum nützlich zu sein.
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Stich, V., Benning, J.A. (2023). Mit künstlicher Intelligenz zu mehr Entscheidungsfähigkeit in der Logistik. In: Voß, P.H. (eds) Die Neuerfindung der Logistik. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-41084-1_15
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