Artificial Intelligence (AI) hat das Potenzial, die Logistikbranche zu revolutionieren. Von der Optimierung von Lieferkettenoperationen bis zur Verbesserung der letzten Meile werden KI-basierte Lösungen von Logistikunternehmen auf der ganzen Welt entwickelt und implementiert. Der Erfolg dieser Projekte hängt jedoch stark von der Verfügbarkeit qualifizierter IT-Talente ab. In diesem Artikel werden die Fortschritte bei der Anwendung von AI in der Logistik, die Herausforderungen bei der Umsetzung dieser Lösungen und wie IT-Nearshoring helfen kann, den Talentmangel zu lindern, untersucht.
Fortschritte bei der Anwendung von AI in der Logistik
AI wird in der Logistik eingesetzt, um Effizienz zu verbessern, Kosten zu senken und die Kundenerfahrung zu verbessern. Hier sind einige Beispiele für AI-basierte Lösungen in der Logistik:
- Vorhersageanalyse – Vorhersageanalyse verwendet historische Daten und Machine-Learning-Algorithmen, um die Nachfrage vorherzusagen und den Lagerbestand zu optimieren. Dies hilft Unternehmen, Ausverkäufe zu vermeiden und überschüssigen Lagerbestand zu reduzieren.
- Routenoptimierung – AI-basierte Routenoptimierungssoftware verwendet Echtzeit-Verkehrsdaten, Lieferbeschränkungen und andere Faktoren, um Lieferwege zu optimieren, die Kraftstoffkosten zu senken und die Lieferzeiten zu verbessern.
- Letzte Meile – AI wird eingesetzt, um die letzte Meile durch den Einsatz von Drohnen und autonomen Fahrzeugen zur Lieferung von Paketen zu verbessern. Dies reduziert die Lieferzeiten und -kosten und verbessert die Kundenerfahrung.
- Supply-Chain-Management – AI-basierte Supply-Chain-Management-Lösungen verwenden Echtzeitdaten, um Beschaffung, Lagerbestandsmanagement und Logistikoperationen zu optimieren.
Herausforderungen bei der Suche nach IT-Talenten für AI-Projekte in der Logistik
Eine der größten Herausforderungen für Logistikunternehmen, die AI-basierte Lösungen implementieren möchten, ist der Mangel an IT-Talenten. AI-Projekte erfordern vielfältige Fähigkeiten, einschließlich Datenanalyse, Machine Learning und Softwareentwicklung. Darüber hinaus konkurrieren Logistikunternehmen mit Technologieunternehmen wie Google und Amazon, die bekannt dafür sind, hohe Gehälter und attraktive Arbeitsumgebungen zu bieten, um Top-Talente anzuziehen. Als Ergebnis haben Logistikunternehmen oft Schwierigkeiten, Top-IT-Talente zu gewinnen und zu halten. Um diese Herausforderung zu überwinden, wenden sich Logistikunternehmen dem IT-Nearshoring zu.
Die Rolle von IT Nearshoring bei der Linderung des Talentmangels
IT Nearshoring ist ein Talent-Sharing-Modell, das es Unternehmen ermöglicht, ihre qualifizierten IT-Experten mit anderen Unternehmen in derselben Branche zu teilen. Es beinhaltet das Auslagern von IT-Dienstleistungen in ein nahe gelegenes Land, wie z.B. die Tschechien, Bulgarien oder Polen, wo es eine große Anzahl von qualifizierten IT-Profis gibt.
IT Nearshoring bietet mehrere Vorteile für Logistikunternehmen, die AI-basierte Lösungen implementieren möchten, einschließlich:
-Kostenersparnis – IT Nearshoring ermöglicht es Logistikunternehmen, qualifizierte IT-Experten zu einem geringeren Preis als bei lokaler Einstellung zu beschäftigen. Dies kann dazu beitragen, die Gesamtkosten von AI-Projekten zu reduzieren.
-Zugang zu qualifizierten Fachleuten – IT Nearshoring bietet Zugang zu einer großen Anzahl von qualifizierten IT-Fachleuten mit Fachkenntnissen in Datenanalyse, maschinellem Lernen und Softwareentwicklung.
-Zeit bis zur Markteinführung – IT Nearshoring kann dazu beitragen, die Zeit bis zur Markteinführung von AI-basierten Lösungen zu verkürzen, indem es Zugang zu qualifizierten IT-Experten bietet, die diese Lösungen schnell entwickeln und implementieren können.
Mehrere Unternehmen haben erfolgreich AI-Projekte in der Logistik mit Hilfe von IT Nearshoring umgesetzt. Zum Beispiel hat Maersk, das größte Container-Schifffahrtsunternehmen der Welt, mit einem Nearshoring-Anbieter zusammengearbeitet, um ein AI-System zu entwickeln, das die voraussichtliche Ankunftszeit (ETA) von Container-Schiffen vorhersagt. Das System verwendet Machine-Learning-Algorithmen, um Daten wie Wetter, Meeresströmungen und Schiffleistung zu analysieren und die ETA genau vorherzusagen.
Ein weiteres Beispiel ist DHL, das mit einem Nearshoring-Anbieter zusammengearbeitet hat, um ein Machine-Learning-System zu entwickeln, das die Beladung von Lieferfahrzeugen optimiert. Das System nutzt Daten über Paketabmessungen, Gewicht und Lieferadressen, um die Belade Abfolge von Lieferfahrzeugen zu optimieren, wodurch die Beladezeit reduziert und die Lieferzeiten verbessert werden.
Schlussfolgerung
Trotz der Herausforderungen bei der Suche nach den richtigen IT-Fachkräften für AI-Projekte in der Logistik bietet IT Nearshoring eine praktikable Lösung für Logistikunternehmen, die AI-Projekte umsetzen möchten. Durch die Zusammenarbeit mit spezialisierten IT-Outsourcing-Unternehmen können Logistikunternehmen auf einen größeren Pool von IT-Fachkräften mit spezialisierten Fähigkeiten in der AI-Entwicklung und -Implementierung zugreifen und gleichzeitig Kosteneinsparungen und verbesserte Kommunikation erzielen. Die Vorteile von AI in der Logistik sind zahlreich, und mit den richtigen IT-Talenten und Outsourcing-Partnern können sich Logistikunternehmen die Leistung von AI zunutze machen, um ihre Abläufe zu verändern und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
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