Gerade wenn es um ein Re-Design, eine Optimierung oder die Neuaufstellung von Logistikprozessen geht, kommt es darauf an, alle Chancen der Digitalisierung zu nutzen.

Dabei reicht es nicht, dass lediglich bisher manuelle Prozesse automatisiert werden, sondern es geht auch darum, diese soweit es geht zu autonomisieren. Eine solche weitergehende Digitalisierung gelingt durch den Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) – damit können sich die Prozesse autonom auf sich verändernde Rahmenbedingungen ohne manuellen Eingriff einstellen.

Siemens – Markus Norda, Head Global Warehouse Network (SI LOG GWN), Erlangen
Einsatz künstlicher Intelligenz in der Logistik
– Von der Planung bis zur Umsetzung am Beispiel der Siemens AG, Smart Infrastructure.

Vom Einsatz der KI können in der Logistik alle Prozesse durch Beschleunigung und Reduzierung der Fehler profitieren – von der Planung bis zur Umsetzung im operativen Betrieb.

Der entscheidende Erfolgsfaktor dabei ist der Einsatz der geeigneten KI-Methoden (z.B. Maschinelles Lernen) und deren situationsspezifische Implementierung in den Gesamtablauf und in die Organisation der betroffenen Bereiche.

Deutlich wird dies auch im oben benannten Beitrag von Siemens am 9./10. Oktober auf dem  Herbstkongress des AKJ Automotive in Saarbrücken.

Mehr zu den Beteiligten auf dem Herbstkongress des AKJ Automotive in Saarbrücken auch auf der Website www.akjnet.de/automotiveprozesseit2019.

Hier können Sie auch die weiteren Themen/Beiträge einsehen, die von den Unternehmen BMW, Bosch, Bosch Rexroth, Daimler Truck, Daimler Protics, Ford, Hatz, htw saar, Rhenus Automotive, Schaltbau, Siemens, Schaeffler Technologies, ThyssenKrupp Bilstein, Volkswagen, ZF Friedrichshafen sowie weiteren Unternehmen zu den Themen eingebracht und diskutiert werden.

Eventdatum: 09.10.19 – 10.10.19

Eventort:

Firmenkontakt und Herausgeber der Eventbeschreibung:

AKJ Automotive c/o FITT gGmbH
Saaruferstraße 16
66117 Saarbrücken
Telefon: +49 (681) 95431-0
Telefax: +49 (681) 5867-425
http://www.akjnet.de

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