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KI und verwandte Technologien sind in der Logistik auf dem Vormarsch

Neue Computertechnologien und KI dringen in das Logistik-Management vor. Teradata möchte mit neuen KI-orientierten Angeboten dieses Feld abdecken.

Die Logistikbranche galt lange Zeit als nicht besonders technologiefreudig. Selbst beim besonders wichtigen Operations-Management waren statische Informationen der Regelfall. Diese wurden von besonders erfahrenen Einsatzleitern nur als Hilfsmittel für ihre Entscheidungen und Planungen herangezogen.

Doch nun dringen neue IT-Anwendungen auf praktisch allen Stufen der Logistik in die Wertschöpfungskette ein. Im Wesentlichen gibt es zwei Ursachen dafür. Ein stärkerer Konkurrenzdruck sowie neue Technologien, die eine neue Qualität des Transport-Managements ermöglichen.

Welthandel: Entwicklung uneinheitlich

Der Welthandel als Ganzes verzeichnet aktuell nur magere Wachstumsraten. Laut einer Untersuchung von KPMG gab es im vorigen Jahr nur ein Plus von 1,7 Prozent. Besonders kritisch ist die Lage im Container-Geschäft, wo KPMG für dieses Jahr einen Branchenverlust von rund fünf Milliarden Dollar erwartet.

Völlig anders dagegen die Situation im Luftverkehr. Sowohl Lufthansa als auch die führenden US-Fluggesellschaften haben positive Geschäftszahlen veröffentlicht. Auch bei der Endkundenlogistik gab es positive Geschäftsergebnisse. UPS meldete ein Gewinnplus von 18,4 Prozent.

Investitionen im Passierverkehr und auf der „letzten Meile“

Der Passagierverkehr und die „letzte Meile“ sind die beiden Segmente, in denen der Einzug von neuen Technologien am schnellsten voranschreitet.

Generell basieren die neuen Lösungen auf Big Data Analytics, künstlicher Intelligenz (KI) sowie verschiedenen Vorhersagemodellen. Das alles macht die Transportabläufe nicht nur profitabler, sondern auch umweltschonender.

„Mit dem konsequenten Einsatz von KI kann man zum Beispiel auf 30 bis 40 Prozent der LKWs und Leichttransporter auf den Straßen verzichten“, sagt Steve Twydell, Chef des englischen Beratungs- und Software-Hauses 3T. Eine solche bessere Auslastung käme zwar einem Erdrutsch in der Logistik gleich, doch Twydell sieht bereits konkrete Hinweise, dass das keine allzu ferne Zukunftsmusik mehr ist. „Die Technologie ist vorhanden und es gibt erste Anwender. Das erhöht jetzt den Druck auf den Rest der Market Player.“

Doch es gibt auch Experten, die das nicht so schnell kommen sehen. Laut einer Untersuchung von DHL wird es wohl noch mindestens fünf Jahre dauern, bis sich KI als Mainstream in der Logistik etabliert hat. Einen ähnlich langen Zeitraum sieht man bei DHL auch bei der Ausbreitung von Drohnen in der professionellen Logistik.

Predictive Maintenance öffnet neue Geschäftsmodelle

Einen breiten Bereich wird in Zukunft Predictive Maintenance bei den wichtigsten Transportmitteln einnehmen. Hierzu entstehen völlig neue Geschäftsmodelle. Zum Beispiel übernimmt Siemens aufgrund seiner Vorhersagemodelle bei den spanischen Hochgeschwindigkeitszügen eine Verfügbarkeitsgarantie. Basierend darauf kann die spanische Eisenbahngesellschaft Renfe ihrerseits eine Pünktlichkeitsgarantie an die Fahrgäste weitergeben: Falls ein Zug mehr als 15 Minuten Verspätung hat, wird der gesamte Fahrpreis erstattet.

Erreicht wird die Pünktlichkeit, indem das zugehörige Programm auf bestimmte Komponenten verweist, die alsbald ausfallen werden. Diese werden zu einer Zeit ausgewechselt, in der der Zug ohnehin nicht im Einsatz ist. Somit gibt es keine reparaturbedingte Downtime. Für diese Big Data Analytics nutzt man bei Siemens die KI-Tools von Teradata, die in der AWS-Cloud implementiert sind.

Auch Lufthansa setzt bei ihrer KI-Lösung auf die Teradata-Software, die bei der Airline in verschiedenen Einsatzbereichen zur Anwendung kommt. „Wir konzentrieren uns vorwiegend auf Verhaltensanalysen unserer Passagiere und versuchen, mit den gewonnenen Erkenntnissen unsere Partner besser zu informieren“, sagt Heiko Merten, zuständig bei der Lufthansa für deren KI-Anwendungen.

Teradata: Trend erkannt und neu fokussiert

Für Teradata sind diese neuen Anwendungen Teil einer veränderten Unternehmensstrategie: Weg vom reinen Data-Warehouse-Technologie-Anbieter und hin zu mehr KI-orientierten Lösungen, die nicht nur On-Premises, sondern vor allem in hybriden Cloud-Umgebungen verfügbar sind und mit AWS- oder Microsoft Azure betrieben werden können.

Die Grundlage dafür ist die Unified Data Architecture (UDA) von Teradata, bei der er sich um eine Referenzarchitektur handelt, mit der sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten über verschiedene Plattformen hinweg einheitlich verarbeitet werden können. Hierzu gehört auch ein umfangreiches Consulting-Angebot über den optimalen Einsatz von KI-Technologien.

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„Unsere Kunden stufen unser Technologie- und Marktwissen hoch ein. Deshalb werden wir immer häufiger mit der kompletten Planung und Umsetzung von komplexen KI-Projekten beauftragt“, sagt der neue Teradata CEO Victor Lund. Besonders aktiv ist man bei der Unterstützung des Marketings durch Big Data Analytics.

„Viele Unternehmen haben große Probleme mit den immensen Datenmengen über ihre Kunden. Hierzu bieten wir viele Lösungspakete an, mit denen die Marketing-Chefs schnell Trends und Probleme erkennen können“, sagt Dan Harrington, Vice President und Chef der Beratungsgruppe. Parallel dazu gibt es auch schon vertikale Ausrichtungen. Hierzu zählen die Branchen Logistik, Gesundheitswesen und der Finanzbereich.

Technologie weiterhin im Angebot

Trotzdem sieht Teradata-Chef Lund das Consulting-Angebot nicht als Konkurrenten zu den klassischen IT-Beratungshäusern. „Wir haben nicht das breite Spektrum, wie zum Beispiel Accenture“, sagt er über die neue Ausrichtung. Ein solcher Anspruch wäre auch gefährlich, denn Accenture ist einer der wichtigsten Teradata-Partner.

Außerdem hat man noch ein eigenes Technologieportfolio, womit man sich deutlich vom klassischen Beratungsgeschäft abhebt. So wurde jüngst auf der Teradata Universe die neue Version der IntelliFlex Datenbank-Engine vorgestellt. Das neue System ist eine All-Memory-SSD-Plattform, die beachtliche Leistungssteigerungen aufweist: 7,5-fache Rechenleistung, 4,5-fache Data-Warehouse-Leistung, 3,5-fache Datenkapazität und eine doppelte Leistung pro Kilowatt.

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Artikel wurde zuletzt im April 2017 aktualisiert

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