Künstliche Intelligenz im Supply Chain Management - Potenziale und Grenzen der KI (eBook)
IX, 106 Seiten
Springer Vieweg (Verlag)
978-3-658-44855-4 (ISBN)
Komplexität, Vernetzung und Digitalisierung prägen heute die moderne Geschäftswelt. Die Notwendigkeit für Unternehmen, ihre Liefernetzwerke künftig resilienter gegen externe Einflüsse aufzustellen, ist bereits heute deutlich erkennbar. Veränderungen durch Klimawandel, Pandemien oder Versorgungsengpässe erschweren die Handhabung. KI-Technologien können dabei eine wertvolle Unterstützung leisten. Das vorliegende Buch soll ein grundlegendes Verständnis über die KI-Technologien vermitteln und insbesondere den Fokus auf die Konzeptentwicklung im SCM legen.
Vorwort 6
Inhaltsverzeichnis 7
1 Einleitung 10
1.1Problemstellung 10
1.2Zielsetzung und Vorgehensweise 11
2 Grundlagen der KI 13
2.1Industrie 4.0 13
2.2Historischer Kontext – die Anfänge künstlicher Intelligenz 14
2.3Künstliche Intelligenz – eine Definition 17
2.4Arten und Funktionen Künstlicher Intelligenz 18
2.5Leistungsbestandteile Künstlicher Intelligenz 20
2.5.1Neuronale Netze 20
2.5.2Maschinelles Lernen 22
2.5.3Deep Learning 23
2.6Treiber der Künstlichen Intelligenz 24
2.6.1Big Data 24
2.6.2Internet of Things 25
3 Digitalisierung der Supply Chain 27
3.1Wertschöpfungskette 27
3.1.1Definition und Bedeutung des SCM 28
3.1.2Ziele des SCM 29
3.2Aktuelle Herausforderungen für das Lieferkettenmanagement 31
3.2.1Supply Chain Veränderungstreiber 32
3.2.2Total-Cost-of-Ownership Betrachtung und Transaktionskosten 33
3.2.3Bullwhip Effekt 35
3.3Wertschöpfungspotenziale digitaler Technologien in der Supply Chain 36
3.4KI Potenziale in der Supply Chain 37
3.4.1KI für Erkennungsaufgaben 38
3.4.2KI für Analyseaufgaben 39
3.4.3KI für Planungs- und Entscheidungsaufgaben 40
3.4.4KI für Ausführungsaufgaben 42
4 Anwendungsgebiete und aktuelle Forschung zur künstlichen Intelligenz im SCM 45
4.1Beschaffung 47
4.1.1Rolle in der Wettbewerbsstrategie 48
4.1.2Lieferantenmanagement und Lieferantenbewertung 49
4.1.3Konzept für eine innovative KI-gestützte Beschaffung 50
4.1.3.1 Analyse der Ist-Situation und der internen Anforderungen 51
4.1.3.2 Darstellung eines Konzeptes zur Automatisierung der Beschaffungsprozesse 52
4.1.3.3 Ausgestaltung und Analyse 54
4.1.3.4 Quantifizierung der Situation durch die Zieldimensionen Kosten, Zeit und Qualität 56
4.1.3.5 Konzeptausweitung – Bullwhip Effekt 59
4.1.3.6 Wirtschaftliche Potenziale und Grenzen unter Berücksichtigung der KPIs 60
4.2Lagerung und Kommissionierung 62
4.2.1Rolle in der Wettbewerbsstrategie 63
4.2.2Pick & Place
4.2.3Konzept für eine innovative KI-gestützte Lagerung & Kommissionierung
4.2.3.1 Analyse der Ist-Situation und der internen Anforderungen 66
4.2.3.2 Darstellung eines Konzeptes zur Automatisierung der Lagerungs- und Kommissionierungsprozesse 67
4.2.3.3 Ausgestaltung und Analyse 68
4.2.3.4 Quantifizierung der Situation durch die Zieldimensionen Kosten, Zeit und Qualität 69
4.2.3.5 Konzeptausweitung – Best Practice: Zalando 73
4.2.3.6 Wirtschaftliche Potenziale und Grenzen unter Berücksichtigung der KPIs 74
4.3Planung – Bestandsmanagement 76
4.3.1Rolle in der Wettbewerbsstrategie 78
4.3.2Bedarfsplanung und Bestandssteuerung 80
4.3.3Konzept für ein innovatives KI-gestütztes Bestandsmanagement 82
4.3.3.1 Analyse der Ist-Situation und der internen Anforderungen 82
4.3.3.2 Darstellung eines Konzeptes zur Automatisierung des Bestandsmanagements 83
4.3.3.3 Ausgestaltung und Analyse 84
4.3.3.4 Quantifizierung der Situation durch die Zieldimensionen Kosten, Zeit und Qualität 87
4.3.3.5 Konzeptausweitung – „Out-of-Stock“-Situationen 89
4.3.3.6 Wirtschaftliche Potenziale und Grenzen mit Berücksichtigung der KPIs 91
5 Fazit 94
Literaturverzeichnis/„Zum Weiterlesen“ (Weiterführende Literatur als Tipp für den Leser) 98
| Erscheint lt. Verlag | 19.8.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | IT kompakt |
| Zusatzinfo | IX, 99 S. 17 Abb., 15 Abb. in Farbe. |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Logistik / Produktion | |
| Schlagworte | Bullwhip Effekt • Deep learning • Digitalisierung • Konzepte • Künstliche Intelligenz • Logistik • Maschinelles Lernen • Neuronale Netze • Supply Chain Management • Technologien |
| ISBN-10 | 3-658-44855-5 / 3658448555 |
| ISBN-13 | 978-3-658-44855-4 / 9783658448554 |
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