Aufgrund der ständig steigenden Kundenanforderungen und des harten Wettbewerbs zwischen Unternehmen in international vernetzten Märkten ist es für die meisten Unternehmen unerlässlich geworden, ihre gesamten Logistikaktivitäten zu bündeln. Jede logistische Bewegung generiert Daten mit wichtigen Informationen, die effizient entdeckt, verarbeitet und genutzt werden müssen. Werden Daten dabei neu oder besser verknüpft, kann automatisiert mehr Wissen generiert werden.
Die operative Effizienz ist ein entscheidender Aspekt der Logistik, bei dem gezielte Datenanalysen die Transparenz in Unternehmen deutlich erhöhen können. Mit steigender Vernetzung innerhalb der Logistikketten werden Daten umfassender verfügbar und weisen auf bisher unbekannte Zusammenhänge hin. Diese Transparenz unterstützt die Datennutzer bei der Führung des Unternehmens und bei fundierten Entscheidungen, was zu einer höheren Prozessqualität und Agilität führt.
Flexible Prozessabläufe sind entscheidend, da Störungen wie Streiks, Staus, Engpässe, Unwetterereignisse oder plötzliche Nachfragespitzen entlang der Lieferkette auftreten können. Mit Hilfe von Echtzeitdaten kann die logistische Verarbeitung jedoch weiter optimiert werden. AI kann eingesetzt werden, um Übergabezeitfenster in der optimalen Reihenfolge schnell und effizient zu ordnen und interne Ressourcen wie Fahrzeuge und Personal bestmöglich zu verteilen, wodurch das Risiko von Störungen gemindert werden.
Vorhersage von Ausfällen an Eisenbahnweichen auf Basis historischer und aktueller Daten zur Optimierung von Wartung und Erneuerung.
Automatisierte Verarbeitung von Verkehrsmeldungen mit Large Language Model (LLM) basierten Systemen.
Nutzung eines serverlosen PaaS-Dienstes in Azure zur Implementierung von BI‑, Big Data- und Machine Learning-Pipelines für eine beliebte europäische Billigfluggesellschaft.
Unterstützung eines führenden Luftfahrtkonzerns bei der Erschließung des Werts seiner Daten durch die Bearbeitung und Anreicherung von Datensätzen mit Hive, Dataiku und Impala.
Implementierung eines „Invoice to cash“-Prognosemodells zur Vorhersage der Zahlungsverzögerung ausstehender Rechnungen für ein weltweit führendes Seelogistik- und Hafenbetriebsunternehmen.
Modernisierung des bestehenden Data Warehouse für ein weltweites maritimes Logistikunternehmen, um die Umsetzung einer globalen Unternehmens-BI-Strategie zu ermöglichen.
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