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#232: Die KI-Transformation: Herausforderungen und Chancen für die Logistik (Miriam Kröger, Thomas Schnur, PwC)
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Heute widmen wir uns noch einmal dem Thema Künstliche Intelligenz in der Logistik. Denn der Wirtschaftsbereich Logistik steckt voller Herausforderungen und Problemstellungen, die heute oder in naher Zukunft mit Hilfe von KI gelöst werden können und sollten.
Wir haben uns zwei Gäste ins Studio geladen, die Unternehmen bei der Nutzung von KI-Anwendungen in der Logistik beratend zur Seite stehen.
Miriam Kröger ist Partnerin Digital Transformation, Transportation & Logistics bei PwC und Thomas Schnur ist Director, Logistics Strategy und Transformation bei PwC.
Gemeinsam mit unserem Host Boris Felgendreher diskutieren die beiden unter anderem folgende Themen:
Der aktuelle Hype um Künstliche Intelligenz
Der Einfluss von Gen-AI und die Bedeutung des Themas Machine Learning für die Logistik
Der Bedarf von Unternehmen, KI zu verstehen und die richtige Technologie zu wählen
Herausforderungen und Chancen von KI, einschließlich regulatorischer, kultureller und ethischer Aspekte
Die Bedeutung der Wahl der richtigen KI-Lösung für die spezifischen Probleme eines Unternehmens
Die hohe Fehlerquote von KI-Projekten und die Notwendigkeit einer neuen Herangehensweise an Technologie
Die drei wesentlichen Hebel von KI: Zugang zu Wissen, schnelle Datenverarbeitung und Automatisierung
Wichtige Anwendungsfelder für KI in der Logistik: Bestandsplanung, Logistikplanung, Auftragsmanagement, Risikomanagement
Der Vergleich der KI-Entwicklung in der Logistikbranche mit anderen Sektoren
Das Beispiel des Claims Managements als Anwendungsbereich für KI.
Die zunehmende Bedeutung von unstrukturierten Daten und die Fähigkeit von KI, diese zu verarbeiten
AI-Powered Hyper-Automation
Die Herausforderungen bei der Integration verschiedener Datenquellen und die Bedeutung von Cloud-basierten Systemen.
Die Zusammensetzung von Teams für KI-Projekte und die Notwendigkeit eines Top-Down-Ansatzes
Die Herausforderungen für den Mittelstand bei der Implementierung von KI
Konkrete Ratschläge für Unternehmen, die KI einsetzen möchten
Beispiele für einfache KI-Anwendungen für den Mittelstand
Die Wahl der richtigen Partner für KI-Projekte: interne Entwicklung, Startups, etablierte Anbieter, branchenfremde Lösungsanbieter
Praktische Demonstration von KI-Anwendungen auf der Supply Chain CX
und vieles mehr
Hilfreiche Links:
BVL Supply Chain CX: https://www.bvl.de/cx
PwC: https://www.pwc.de/de/transport-und-logistik.html
Miriam Kröger auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/miriamkroeger/
Thomas Schnur auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/thomas-schnur-bb58b011/
260 Episoden
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Heute widmen wir uns noch einmal dem Thema Künstliche Intelligenz in der Logistik. Denn der Wirtschaftsbereich Logistik steckt voller Herausforderungen und Problemstellungen, die heute oder in naher Zukunft mit Hilfe von KI gelöst werden können und sollten.
Wir haben uns zwei Gäste ins Studio geladen, die Unternehmen bei der Nutzung von KI-Anwendungen in der Logistik beratend zur Seite stehen.
Miriam Kröger ist Partnerin Digital Transformation, Transportation & Logistics bei PwC und Thomas Schnur ist Director, Logistics Strategy und Transformation bei PwC.
Gemeinsam mit unserem Host Boris Felgendreher diskutieren die beiden unter anderem folgende Themen:
Der aktuelle Hype um Künstliche Intelligenz
Der Einfluss von Gen-AI und die Bedeutung des Themas Machine Learning für die Logistik
Der Bedarf von Unternehmen, KI zu verstehen und die richtige Technologie zu wählen
Herausforderungen und Chancen von KI, einschließlich regulatorischer, kultureller und ethischer Aspekte
Die Bedeutung der Wahl der richtigen KI-Lösung für die spezifischen Probleme eines Unternehmens
Die hohe Fehlerquote von KI-Projekten und die Notwendigkeit einer neuen Herangehensweise an Technologie
Die drei wesentlichen Hebel von KI: Zugang zu Wissen, schnelle Datenverarbeitung und Automatisierung
Wichtige Anwendungsfelder für KI in der Logistik: Bestandsplanung, Logistikplanung, Auftragsmanagement, Risikomanagement
Der Vergleich der KI-Entwicklung in der Logistikbranche mit anderen Sektoren
Das Beispiel des Claims Managements als Anwendungsbereich für KI.
Die zunehmende Bedeutung von unstrukturierten Daten und die Fähigkeit von KI, diese zu verarbeiten
AI-Powered Hyper-Automation
Die Herausforderungen bei der Integration verschiedener Datenquellen und die Bedeutung von Cloud-basierten Systemen.
Die Zusammensetzung von Teams für KI-Projekte und die Notwendigkeit eines Top-Down-Ansatzes
Die Herausforderungen für den Mittelstand bei der Implementierung von KI
Konkrete Ratschläge für Unternehmen, die KI einsetzen möchten
Beispiele für einfache KI-Anwendungen für den Mittelstand
Die Wahl der richtigen Partner für KI-Projekte: interne Entwicklung, Startups, etablierte Anbieter, branchenfremde Lösungsanbieter
Praktische Demonstration von KI-Anwendungen auf der Supply Chain CX
und vieles mehr
Hilfreiche Links:
BVL Supply Chain CX: https://www.bvl.de/cx
PwC: https://www.pwc.de/de/transport-und-logistik.html
Miriam Kröger auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/miriamkroeger/
Thomas Schnur auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/thomas-schnur-bb58b011/
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