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.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Supply Chain Management
- Digitale Supply Chain
- Künstliche Intelligenz
- Was ist K.I.?
- Machine Learning (Maschinelles Lernen)
- Supervised Learning (Überwachtes Lernen)
- Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen)
- Reinforcement Learning (Verstärkendes Lernen)
- Deep Learning
- Einsatzmöglichkeiten
- Nachfrageprognose
- Fulfillment
- Optimierung der Routenplanung
- Autonome Vehikel
- Chancen und Risiken der K.I. in der Supply Chain
- Chancen
- Risiken
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Studienarbeit befasst sich mit den Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz (K.I.) in der Supply Chain. Sie analysiert die Potenziale und Herausforderungen, die mit der Integration von K.I.-Technologien in die Wertschöpfungskette verbunden sind. Das Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis der relevanten Themenbereiche zu vermitteln und einen Überblick über die aktuellen Entwicklungen im Bereich der K.I.-gestützten Supply Chain zu geben.
- Einführung in das Konzept der Supply Chain und die Rolle der digitalen Supply Chain
- Erklärung der Funktionsweise von K.I. und deren verschiedenen Teilbereiche (Maschinelles Lernen, Deep Learning)
- Analyse der Einsatzmöglichkeiten von K.I. in der Supply Chain, wie z.B. Nachfrageprognose, Fulfillment und Routenplanung
- Bewertung der Chancen und Risiken, die mit der Implementierung von K.I. in der Supply Chain verbunden sind
- Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse und Schlussfolgerungen
Zusammenfassung der Kapitel
Die Arbeit beginnt mit einer Einführung in das Thema K.I. in der Supply Chain und beleuchtet die Bedeutung der Digitalisierung im Kontext der Wertschöpfungskette. Im nächsten Kapitel wird das Konzept der Supply Chain und die Funktionsweise der digitalen Supply Chain detailliert erläutert. Im dritten Kapitel wird K.I. definiert und in verschiedene Teilbereiche wie Machine Learning, Deep Learning und Reinforcement Learning unterteilt. Das vierte Kapitel untersucht verschiedene Einsatzmöglichkeiten von K.I. in der Supply Chain, darunter Nachfrageprognose, Fulfillment, Routenplanung und autonome Vehikel. Das fünfte Kapitel befasst sich mit den Chancen und Risiken der K.I. in der Supply Chain. Die Arbeit schließt mit einem Fazit ab, das die wichtigsten Erkenntnisse zusammenfasst.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Supply Chain Management, Digitale Supply Chain, Machine Learning, Deep Learning, Nachfrageprognose, Fulfillment, Routenplanung, Autonome Vehikel, Chancen, Risiken.
- Quote paper
- Thomas Schmidt (Author), 2020, Künstliche Intelligenz in der Supply Chain. Einsatzmöglichkeiten, Chancen und Herausforderungen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1141998
