Selbstoptimierende Adaptive Logistische Netzwerke

Leistungsfähige Versorgungsnetzwerke sind ein zentrales Element im Wirtschaftsleben. Sie stellen sicher, dass das richtige Gut zur richtigen Zeit am richtigen Ort den richtigen Kunden im richtigen Zustand und zu den richtigen Kosten erreicht. Ohne eine ausgefeilte Logistik wären keine wirtschaftlichen Prozesse in Industrie, Handel und öffentlichem Raum möglich. 

Gleichzeit erlebt die Logistik enormes Wachstum (u.a. durch E-Commerce) in einem immer dynamischer werdenden Umfeld, getrieben durch die neuen Möglichkeiten der Digitalisierung und Vernetzung. Heutige Entscheidungsprozesse in der Logistik werden den genannten Entwicklungen kaum gerecht, da Entscheidungen oftmals isoliert voneinander und nur auf Basis eines Ausschnitts der relevanten Daten gefällt werden. Hierdurch werden zwar Subsysteme (z. B. Lagerprozesse) optimiert, aber nicht das gesamte logistische Ökosystem mit seinen Wechselwirkungen betrachtet.

In der Applikation »Selbstoptimierende Adaptive Logistische Netzwerke« werden KI-Verfahren entwickelt, die öffentlich verfügbare Datenquellen (z. B. Intrastrukturen, Marktentwicklungen, Kaufkraft, Bevölkerungsentwicklungen, Wetter, usw.) nutzen, um Mehrwert für Geschäftsentscheidungen zu generieren.
Hierbei sollen insbesondere Unternehmensdaten der relevanten Stakeholder des Logistikökosystems untereinander vernetzt und mit den öffentlich verfügbaren Marktdaten fusioniert werden.
Durch die Identifikation signifikanter Veränderungen können mittels KI-Trigger notwendige Anpassungen von Geschäftsprozessen ermittelt werden. Auf dieser Basis können Regelkreise für Entscheidungen implementiert werden. Dazu werden geeignete mathematische Optimierungsmodelle entwickelt, um Entscheidungen bzgl. des Gesamtsystems zu ermöglichen.