Leseprobe
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Künstliche Intelligenz in der Supply Chain. Einsatzmöglichkeiten, Chancen und Herausforderungen
Thomas Schmidt
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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik
Beschreibung
Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Industrie 4.0, Note: 1,3, Hochschule Ansbach - Hochschule für angewandte Wissenschaften Fachhochschule Ansbach , Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel dieser Arbeit ist es, herauszufinden, ob, wie und wo sich Künstliche Intelligenz (K.I.) in der Supply Chain einsetzen lässt. Sie beleuchtet zunächst die Grundlagen des Supply Chain Managements und untersucht im Anschluss das Thema Künstliche Intelligenz. Daraufhin werden einige Einsatzmöglichkeiten der K.I. in der Supply Chain sowie deren Herausforderungen und Zukunftspotentiale im Bereich der Lieferantenkette beleuchtet. Anlässlich der immer weiter fortschreitenden, technologiebasierten und wirtschaftlichen Entwicklung der K.I. wird der Alltag vieler Unternehmen stark von Umstrukturierung und Weiterentwicklung geprägt. Die daraus resultierende globalisierte und vernetzte Wertschöpfung zwingt alle Teilnehmer dazu, sich die dynamisch verändernden technologischen Errungenschaften anzueignen und diese auf Ihre Supply Chain zu übertragen, um somit Wettbewerbsvorteile zu generieren. Durch die derzeitigen Möglichkeiten der Informations- und Umsetzungsgeschwindigkeit, die Industrie 4.0 innerhalb der modernen Supply Chain bietet, werden Potentiale, wie autonome Transportfahrzeuge sowie eine hohe Informationstransparenz für Unternehmen und deren Wertschöpfungskette realisierbar. Um diese Potentiale voll ausschöpfen zu können ist eine hohe Datenverfügbarkeit und Informationstransparenz von fundamentalem Wert. Infolge des zunehmenden Konkurrenzkampfes im Markt ist es für die Lieferantenkette essenziell, die Potentiale und den Fortschritt von K.I. optimal zu nutzen, um den Fortbestand im Wettbewerb sicherzustellen und diesen weiter auszubauen.
Kundenbewertungen
Artificial Intelligence, Digitale Supply Chain, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Künstliche Intelligenz, Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz, Supply Chain Management, Reinforcement Learning, KI, Supply Chain, Deep Learning, Logistik, AI