Künstliche Intelligenz und damit verbunden lernfähige Maschinen werden essentiell für unser Informationszeitalter werden. Potentielle Anwendungsbereiche sind vielfältig und dabei Sektor unabhängig.
Ein Bereich, der vor allem von neuen Anwendungen in diesem Segment profitieren dürfte, ist Logistik. Hier sind es vor allem Konsumgüterunternehmen, Zulieferer aber auch Kommunen, Länder und Städte, die „künstliche Intelligenz“ Software aber auch lernfähigen Maschinen zukünftig einsetzen werden.
Technologie- und Maschinenunternehmen mit Fokus auf diesen Bereich dürften in den nächsten Jahren von überproportional hoher Nachfrage gekennzeichnet sein und und konsequenterweise stark wachsen.
Bis vor kurzem waren es vor allem Bücher, Schuhe und Bekleidung, welche online geordert wurden. Heute sind es zusätzlich Kühlschränke, Fernseher, Möbel etc.. Ein Ende des Wachstums ist nicht absehbar. Auch Lebensmittel werden vermehrt online bestellt. So plant zum Beispiel Amazon mit „amazon fresh“ in München ein online Lebensmittelangebot anzubieten, dass innerhalb von 1-2 Stunden, die frischen Produkte zum Kunden bringt. Andere Städte werden in den nächsten Jahren folgen.
Allerdings ist die Lagerhaltung bei Firmen und die Verteilung von Waren an Endkunden immer noch ineffizient und zu kostenintensiv. Firmen besitzen oft kein optimiertes Bestell- und Warenverteilsystem. Kunden erhalten die Waren verspätet oder an nicht optimale Orte geliefert.
Aber auch für Länder, Kommunen und Städte wird eine Logistikoptimierung zwingend werden. Verkehrsstaus, Unfälle, Störungen im öffentlichen Nahverkehr aber auch Ineffizienzen im Bereich Entsorgung sorgen für hohe Kosten.
Große aber vor allem auch kleine Technologie-Unternehmen haben dieses Dilemma erkannt und entwickeln Produkte und Software im Bereich Künstliche Intelligenz bzw. lernfähige Maschinen für den Logistik Bereich.
In der Lagerverwaltung werden kleine Roboter und lernfähige Maschinen den Unternehmen helfen, ihr Inventar optimal zu verwalten. Lagerkosten werden somit reduziert. „Künstliche Intelligenz“ Software wird zu einer Verbesserung der Zustellung führen. Routenwege werden optimiert, Staus und Unfälle vermieden, um so Zeit und Kosten zu sparen.
Auch bei Kommunen und Städten ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz vielfältig.
Ein Beispiel unter vielen sind Kosteneinsparungen im Bereich Müllentsorgung. Städte verfügen, über tausende von Müllbehälter, die periodisch geleert werden müssen. Aktuell geschieht dies immer noch auf ineffiziente und kostenintensive Weise. Halbleere Behälter werden unnötigerweise geleert, die Wege der Entsorgungsautos sind nicht optimiert.
Die Carl Data Solutions, ein kanadisches Big Data as a Service Unternehmen hat hierfür eine Lösung entwickelt. Sie stattet Müllbehälter mit Sensoren aus, die beim Erreichen eines bestimmten Level oder bei Defekten, einen Hinweis bzw. Signal an die Verwaltung senden. Diese kann somit die Entsorgung optimal planen. Abholzeiten und Wege werden verringert. Erhebliche Kosteneinsparung sind möglich. Carl Data Solutions testet ihr Produkt bereits erfolgreich in Indien und den USA. Erste Aufträge sollten folgen.
Das Unternehmen ist bereits börsennotiert und wird in Kanada, USA sowie an den Börsen in Frankfurt und Stuttgart gehandelt (Kanada: CRL; USA: CDTAF; Frankfurt 7C5; WKN: A14231).
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