Leseprobe
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Durch künstliche Intelligenz unterstütztes Logistik Management
Oliver Lang
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Sozialwissenschaften, Recht, Wirtschaft / Betriebswirtschaft
Beschreibung
Masterarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 1,5, Universität Salzburg (University of Salzburg Business School), Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit analysiert explizit die Potenziale und Grenzen von KI (=künstliche Intelligenz) im Segment LKW-Transportlogistik, speziell angesichts der Problemstellung Laderaumknappheit. Gegliedert ist diese beginnend mit der Problemstellung, Zielsetzung und der Methodik, fortgeführt mit ein paar Erläuterungen zu wichtigen Schlüsselbegriffen, gefolgt von der eigentlichen Planung und Durchführung bis hin zur kritischen Auswertung der empirischen Untersuchung. Im Anschluss erfolgt eine auf eigenen Ansätzen basierende Zusammenfassung und (Praxis-) Empfehlungen an Führungsgremien der Branche. KI unterstütztes Logistik Management soll dafür Sorge tragen, die Probleme in dieser Kette zu lösen. In einer Veröffentlichung der IUBH Internationalen Hochschule wird bereits für die Zukunft geworben. Neue Technologien hätten bereits das Potenzial, die dramatische Lage spürbar zu ändern und dafür zu sorgen, dass es freiere Straßen gibt und eine sichere Versorgung gewährleistet werden kann. Dieser Auffassung werde ich auf den Grund gehen und mithilfe eines Fach-Kollegs aus Experten den Potenzialen, aber auch den Grenzen zu KI Lösungsansätzen nachgehen. Die Logistikkette besteht aus etlichen logistischen, informellen und produktionstechnischen Prozessen, die den verschiedenen Stufen der Wertschöpfung zugeordnet sind und an der es gleich mehrere Beteiligte gibt. Die KI würde alle Ebenen beeinflussen und vereinen. Die empirische Untersuchung der Wirkungsweise von KI-Lösungen auf die Logistikkette ist im Rahmen dieser Masterarbeit schlichtweg viel zu umfangreich und wird beruhend auf dieser Studie dann eher ein Thema für eine zukünftige Dissertation werden.
Kundenbewertungen
Autonome Zustellfahrzeuge, autonome Systeme, Chancen, Algorithmen, künstliche Intelligenz, Algorithmische Tourendisposition, Transportlogistik, Logistikmanagement, Maschinelles Lernen, KI, Laderaumknappheit, Fahrermangel, Risiken, Digitalisierung, Logistik, Empirische Untersuchung