Eine AGI ist in der Lage, ein breites Spektrum kognitiver Aufgaben auf menschlichem Niveau zu bewältigen. Im Gegensatz zur spezialisierten KI, die für spezifische Anwendungen entwickelt wird (wie z.B. Sprachübersetzung oder Bilderkennung), kann AGI flexibel auf unterschiedliche Problemstellungen reagieren, Wissen aus verschiedenen Domänen kombinieren und eigenständig lernen. Innerhalb des Megatrends Künstliche Intelligenz stellt AGI den nächsten evolutionären Schritt dar, mit dem Potenzial, zahlreiche Branchen grundlegend zu transformieren.

AGI-Systeme können komplexe Lieferketten in Echtzeit analysieren und optimieren, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Wetterberichten, Verkehrslagen und geopolitischen Ereignissen verarbeiten. Durch diese umfassende Analyse können sie eigenständig Entscheidungen treffen, um beispielsweise alternative Routen vorzuschlagen oder Lagerbestände dynamisch anzupassen, was zu einer erhöhten Effizienz und Resilienz der Lieferkette führt.

Unternehmen wie Agility Robotics haben humanoide Roboter entwickelt, die mithilfe von AGI physische Aufgaben in Lagerhäusern übernehmen können. Diese Roboter sind in der Lage, sich in dynamischen Umgebungen zu bewegen, Waren zu transportieren und mit menschlichen Mitarbeitern zu interagieren, wodurch sie den Arbeitskräftemangel in der Logistikbranche adressieren.

AGI ermöglicht es, historische Verkaufsdaten, Markttrends und externe Faktoren wie Wetterbedingungen zu analysieren, um zukünftige Nachfragen präzise vorherzusagen. Dies führt zu einer optimierten Lagerhaltung, reduziert Überbestände und minimiert das Risiko von Fehlbeständen, was letztendlich die Kundenzufriedenheit erhöht und Kosten senkt.

Quantum Machine Learning (QML) ist ein interdisziplinäres Forschungsfeld, das Quantenmechanik mit maschinellem Lernen (ML) kombiniert. Ziel ist es, klassische ML-Algorithmen mithilfe von Quantencomputern schneller, effizienter oder leistungsfähiger zu machen. Klassische ML-Algorithmen brauchen bei riesigen Datenmengen oder sehr komplexen Mustererkennungen viel Rechenzeit. Quantum ML versucht, diese Prozesse durch die parallele Rechenlogik eines Quantencomputers drastisch zu beschleunigen.

QML-Algorithmen analysieren riesige Liefernetzwerke mit Hunderten Standorten, Produkten und Routen. Sie erkennen Muster und Optimierungspotenziale deutlich schneller als klassische ML-Modelle. In der Lebensmittellogistik können so z. B. Kühltransporte zwischen Zentrallagern und Filialen effizienter geplant werden – unter Berücksichtigung von Lieferzeiten, Kühlketten, Engpässen und Saisonspitzen.

Quantum-enhanced ML kann helfen, extrem viele Einflussfaktoren gleichzeitig zu berücksichtigen – etwa Wetter, Feiertage, regionale Events, lokale Verkaufsdaten. Dadurch entstehen noch präzisere Forecasts, z. B. für verderbliche Waren wie Obst, Frischfleisch oder Molkereiprodukte. Das reduziert Food Waste und Lagerkosten.

In Kühlfahrzeugen, Lagern oder Produktionsstätten werden kontinuierlich Temperatur-, Feuchte-, Erschütterungs- und GPS-Daten erfasst. Klassische ML-Modelle stoßen bei der Verarbeitung solcher hochdimensionalen, synchronisierten Daten an Grenzen. QML kann diese Daten simultan analysieren, z. B. um kritische Abweichungen frühzeitig zu erkennen und proaktiv vor Verlusten durch Verderb oder Temperaturverfall zu warnen.

Computer Vision bezeichnet ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), das es Computern ermöglicht, visuelle Informationen aus Bildern oder Videos zu interpretieren und darauf basierend Entscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens können Computer Objekte identifizieren, Bewegungen verfolgen und Muster erkennen, ähnlich wie das menschliche Sehvermögen. In der Logistikbranche wird Computer Vision eingesetzt, um Prozesse zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und Fehler zu reduzieren.

Logivations ist ein Unternehmen, das Computer-Vision-Lösungen für die Logistikbranche entwickelt. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Computer Vision ermöglicht Logivations die automatisierte Erkennung und Verarbeitung von Objekten in logistischen Prozessen. bietet die Erstellung eines digitalen Zwillings der Lagerumgebung an, der in Echtzeit mit der physischen Umgebung synchronisiert wird. Dies ermöglicht eine präzise Überwachung und Optimierung von Lagerprozessen

Durch den Einsatz von Computer Vision werden Pakete in Echtzeit auf Beschädigungen, Verformungen oder fehlerhafte Etikettierungen geprüft. Kamerasysteme erfassen jedes Paket beim Warenein- oder -ausgang und eine KI-gestützte Bildanalyse erkennt automatisch Transportschäden, falsche Barcodes oder fehlende Labels. Fehlerhafte Pakete werden aussortiert oder für Nachbearbeitung markiert, ohne dass menschliches Personal jedes Paket manuell prüfen muss. Unternehmen wie Cognex setzen solche Systeme bereits in großen Distributionszentren ein.

DHL nutzt Computer Vision, um verschiedene logistische Prozesse zu verbessern. Beispielsweise werden vorhandene CCTV-Systeme (Videoüberwachungsanlagen) verwendet, um die Sicherheit und Effizienz in Lagern zu erhöhen. Durch die Analyse von Videodaten können Bewegungsmuster erkannt und Arbeitsabläufe optimiert werden.

AI-Agenten sind intelligente Softwareprogramme, die eigenständig Aufgaben ausführen und Entscheidungen treffen können, ohne dass ständig menschliches Eingreifen erforderlich ist. Im Gegensatz zu traditionellen Programmen, die nur vordefinierte Befehle ausführen, sind AI-Agenten in der Lage, ihre Umgebung wahrzunehmen, Daten zu analysieren und darauf basierend angemessene Aktionen zu initiieren.

Das Unternehmen Pando bietet einen KI-Agenten namens Pi an, der verschiedene Aufgaben im Transportmanagement übernimmt. Pi verwaltet den gesamten Ausschreibungsprozess für Frachten, von der Identifikation relevanter Routen bis hin zur Vertragsfinalisierung mit Spediteuren. Zudem unterstützt Pi bei der Kapazitätsplanung, Routenoptimierung und Echtzeitverfolgung von Sendungen, was zu einer erhöhten Effizienz und Kosteneinsparungen führt.

Swarm Logistics hat den DataMorpher AI-Agenten entwickelt, der unstrukturierte Daten wie Bestellungen, Rechnungen und Lieferscheine aus verschiedenen Formaten (E-Mails, PDFs, Faxen) in strukturierte, maschinenlesbare Formate umwandelt. Diese Lösung ermöglicht eine nahtlose Integration in bestehende DMS-, TMS- und ERP-Systeme und verbessert die Effizienz der Datenverarbeitung in der Logistik erheblich.

Das Startup Augment hat den KI-Assistenten „Augie“ entwickelt. Augie kann Aufgaben wie das Beantworten von E-Mails und Slack-Nachrichten, das Führen von Telefonaten und das Verwalten von Workflows übernehmen. Ziel ist es, insbesondere in der fragmentierten Transportbranche Prozesse zu automatisieren und die Effizienz zu steigern.

GPT, oder Generative Pre-trained Transformer, ist eine leistungsstarke KI-Technologie, die auf maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung basiert. Es handelt sich um ein neuronales Netzwerk, das auf großen Mengen an Textdaten trainiert wurde, um Texte zu generieren, Fragen zu beantworten, Übersetzungen durchzuführen und vieles mehr. GPT verwendet Transformer-Architekturen, um Kontext und Beziehungen in Texten zu verstehen und menschenähnliche Texte zu erzeugen. Es hat breite Anwendung in Bereichen wie Chatbots, automatisierte Textgenerierung und maschinelles Übersetzen gefunden und spielt eine wichtige Rolle in der Entwicklung fortschrittlicher KI-Anwendungen.

ChatGPT ist ein interaktiver Chatbot eines fortschrittliches Sprach-KI-Modells, basierend der GPT-3.5-Architektur. Er wurde vom Unternehmen OpenAI entwickelt und Ende 2022 veröffentlicht. OpenAI wurde 2015 gegründet und spezialisiert sich auf die Entwicklung von künstlicher Intelligenz und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Die Modelle von OpenAI, darunter auch ChatGPT, haben eine breite Palette von Use-Cases, von automatisierter Textgenerierung bis hin zur Unterstützung in Kundenservice-Chatbots und vielem mehr. ChatGPT ist ein Beispiel für OpenAIs Engagement für die Weiterentwicklung von KI-Technologie und deren Integration in praktische Anwendungen.

Microsoft 365 Copilot ist ein KI-unterstützter Assistent mit direkter Integration in Office-Apps wie Word, Excel, Teams oder Outlook. Diese Innovation nutzt die Kombination aus leistungsstarken Large Language Models (LLM) und Daten aus dem Microsoft Graph, um die Art und Weise, wie wir arbeiten, zu transformieren. Mithilfe des Business Chats können Benutzer komplexe Aufgaben an den Copilot übergeben. Er nutzt natürliche Sprache, um auf Microsoft 365 Apps und Daten wie Kalender oder E-Mails zuzugreifen, und kann beispielsweise Mitteilungen oder Dokumente basierend auf vorherigen Meetings und Kommunikationen generieren.

Das generative Text-to-Image-Tool Midjourney basiert auf einer künstlichen Intelligenz (KI) und kann zur Erschaffung von KI-Kunst verwendet werden. Die AI wurde Mitte 2022 vom gleichnamigen Forschungsinstitut in einer offenen Beta veröffentlicht. Die Bedienung erfolgt über einen Chatbot innerhalb der Chat-App Discord und unterstützt verschiedene Sprachen. Midjourney generiert zuerst eine Vorschau mit vier potenziellen Entwürfen. Anschließend kann der Benutzer diese Entwürfe nach Bedarf auswählen, bearbeiten oder sogar alle vier verwerfen und alternative Bilder anfordern.

Multimodale Künstliche Intelligenz (KI) ist ein aufkommender Makrotrend, der die Fähigkeit von KI-Systemen beschreibt, Informationen aus verschiedenen Modalitäten oder Datentypen – wie Text, Bild, Audio und Video – zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Diese Entwicklung spiegelt einen signifikanten Fortschritt in der KI-Forschung und -Anwendung wider, da sie darauf abzielt, Maschinen ein umfassenderes und menschenähnlicheres Verständnis von Informationen zu ermöglichen. Multimodale KI-Systeme können Informationen aus einer Vielzahl von Quellen und Formaten gleichzeitig verarbeiten und integrieren. Beispielsweise kann ein System sowohl die gesprochenen Worte in einem Video verstehen als auch die dargestellten visuellen Informationen interpretieren. Multimodale KI ermöglicht eine breite Palette von Anwendungen, von fortgeschrittenen Chatbots und virtuellen Assistenten, welche natürlichsprachige Konversationen mit visuellen Hinweisen kombinieren.

Diese multimodale KI ist Googles fortschrittlichstes und leistungsfähigstes KI-Modell, das in Zusammenarbeit mit DeepMind entwickelt wurde. Es ist multimodal konzipiert, was bedeutet, dass es unterschiedliche Informationsarten wie Text, Code, Audio, Bilder und Videos verarbeiten kann. Gemini zeichnet sich durch seine Flexibilität aus und kann effizient auf einer breiten Palette von Geräten, von Rechenzentren bis hin zu mobilen Geräten, eingesetzt werden. Gemini besteht aus mehreren Varianten, darunter Gemini Ultra, Pro und Nano, die jeweils für unterschiedliche Anwendungsbereiche und Geräte optimiert sind. Gemini Ultra ist das leistungsfähigste Modell, das für hochkomplexe Aufgaben eingesetzt wird, während Gemini Pro für eine breite Palette von Aufgaben skalierbar ist und Gemini Nano besonders effizient auf mobilen Geräten läuft.

GPT-4o („o“ für „omni“) ist die neueste Version des fortschrittlichen Sprachmodells von OpenAI, das noch leistungsfähiger und vielseitiger ist als seine Vorgänger. Es zeichnet sich durch eine verbesserte Fähigkeit zur natürlichen Sprachverarbeitung und -generierung aus, was zu noch präziseren und kontextbezogeneren Antworten führt. Ein herausragendes Merkmal von ChatGPT-4o ist die Omnidirektionalität, die bedeutet, dass das Modell Kontextinformationen in alle Richtungen berücksichtigt, was zu einer noch besseren Kohärenz und Genauigkeit führt. Es akzeptiert als Eingabe und Ausgabe jede Kombination aus Text, Audio, Bild und Video. Besonders beeindruckend ist seine Fähigkeit, auf Audioeingaben in nur 232 Millisekunden zu reagieren, was der menschlichen Reaktionszeit in Gesprächen sehr nahekommt. GPT-4o schlägt erneut die Performance des Vorgänger-Models und ist dabei in der API ca. 50 % günstiger . Zudem ist es besonders leistungsfähig in der Bild- und Audioverarbeitung im Vergleich zu bestehenden Modellen.

Die Integration von Sensordaten (z.B. Temperatur, Vibration), Bildern (für visuelle Inspektionen) und Wartungsaufzeichnungen ermöglicht es multimodalen KI-Systemen, den Zustand von Fahrzeugen und Ausrüstungen zu überwachen. Durch die Vorhersage potenzieller Ausfälle können so Wartungsarbeiten proaktiv geplant werden, um Ausfallzeiten zu minimieren.

Mit Machine Learning Code Generation kann aus natürlicher Sprache automatisch der notwendige Quellcode für die Softwareentwicklung generiert werden. Als Input wird in natürlicher Sprache beschreibend formuliert, welche Funktion die Software ausführen soll. Anschließend wird der Input via Machine Learning Algorithmen analysiert und daraus ausführbarer Quellcode generiert.

GitHub Copilot ist ein KI-basierter Programmierassistent, der in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt wurde und Entwicklern hilft, effizienter Codes zu schreiben. Es bietet Vorschläge für ganze Zeilen oder Funktionen basierend auf dem Kontext des aktuellen Codes und unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen, besonders Python, JavaScript, TypeScript, Ruby und Go. Das Tool lernt von dem individuellen Codierstil des Anwenders und bietet Alternativen zur Problemlösung. Die Anwendug ist direkt in den Editor integriert, wobei die Visual Studio Code-Erweiterung am häufigsten verwendet wird Die Technologie hinter GitHub Copilot, OpenAI Codex wurde speziell für Code-Generierung trainiert und besitzt ein tiefgreifendes Verständnis der Code-Nutzung.

CodeT5 ist ein Open-Source-Programmiersprachenmodell, das von Forschern bei SalesForce entwickelt wurde. Es basiert auf dem T5-Framework von Google (Text-to-Text Transfer Transformer). Um CodeT5 zu trainieren, hat das Team über 8,35 Millionen Beispiele von Programmcode, einschließlich Nutzerkommentaren, aus öffentlich zugänglichen GitHub-Repositories beschafft. Ein Großteil dieser Datensätze stammt aus dem CodeSearchNet-Datensatz, der Ruby, JavaScript, Go, Python, PHP, C und C# umfasst, sowie aus zwei C- und C#-Datensätzen von BigQuery.

Es ist nicht mehr notwendig, die Programmierumgebung zu verlassen, um zu suchen, wie eine bestimmte Funktion zu erstellen ist. Blackbox macht es leicht, den richtigen Codeschnipsel zu finden, ohne dass die Umgebung verlassen werden muss, mehrere Registerkarten geöffnet und Webseiten mit Dokumentation und Ressourcen zu durchsuchen. Geben Sie einfach eine Frage ein, und Blackbox AI generiert automatisch den richtigen Codeschnipsel, in jeder Programmiersprache!

Sind Daten wirklich der Rohstoff der Zukunft? Wenn ja, dann gilt es jetzt für Unternehmen, diesen Schatz auch zu heben. Process Mining ist bei dieser „Rohstoffgewinnung“ ein neues, mächtiges Werkzeug. Es handelt sich dabei um einen innovativen digitalen Ansatz, der Data Mining und Prozessoptimierung verbindet. Gestützt auf reale Daten fördert er wertvolle detaillierte Einsichten über die Entscheidungsprozesse eines Unternehmens zu Tage und zeigt Wege zu ihrer Verbesserung auf. Faktisch ist nahezu jeder Vorgang in Datensätzen dokumentiert. Alles, was einen Zeitstempel hat, kann nun potenziell von Process-Mining-Anwendungen durchforstet werden. Das ermöglicht umfassende Transparenz, Realtime-Kontrolle und Adherence-Checks gegenüber definierten Soll-Prozessen. Es wird nachvollziehbar, welche Entscheidungsvorgänge im Unternehmen wirklich ablaufen – und wo die Ursachen auftretender Probleme konkret liegen. Im realen Event-Kontext können sie dann präzise und nachhaltig gelöst werden.

Das Dortmunder Start-up Motion-Mining® ermöglicht eine automatische und anonyme Analyse manueller Arbeitsprozesse hinsichtlich ihrer Ergonomie und Effizienz, in einem weiten Feld von Anwendungsbereichen wie Logistik, Produktion bis hin zu Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen. Diese reichen von ortsspezifischen Analysen, über Aktivitätskennzahlen bis hin zur Beurteilung der Ergonomie eines Arbeitsprozesses. Auch die Fahrzeug- und Hilfsmittelnutzung kann dabei umfassend ausgewertet werden.

Das Münchener Start-up Smartlane hat eine Software entwickelt, mit der Transportprozesse optimiert werden können. Die Software ermittelt durch „Transport Mining“, wie Unternehmen Lkw´s und Personal einsetzen können, um Aufträge optimal zu erfüllen. Dabei wird die Auftragsliste eines Logistikdienstleisters samt Adressen, Lieferzeitfenster, Präferenzen des Endkunden, Kapazitäten der Fahrer und Flottegröße von „Smartlane“ analysiert, wonach ein Algorithmus den optimalen Transportprozess errechnet.

Celonis ist eine Software, mit der Unternehmen ihre Geschäftsprozesse auf Basis realer Systemdaten analysieren können. Dazu nutzt die Software Logdaten aus IT-Systemen wie SAP, Oracle oder anderen ERP-/CRM-Systemen. Anhand dieser Daten rekonstruiert Celonis den tatsächlichen Ablauf eines Prozesses – Schritt für Schritt. Dadurch wird sichtbar, wo Abweichungen vom Soll-Prozess auftreten, etwa Verzögerungen, Umwege, Doppelschleifen oder manuelle Eingriffe.

Die intelligente Nutzung von Daten wird zu einer der wichtigsten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Unternehmen beginnen mit Hilfe von Smart-Data-Verfahren, Kundendaten nach verborgenen Mustern zu durchsuchen. Entscheider in der Wirtschaft schätzen datenbasierte Erkenntnisse zunehmend, denn harte Zahlen wiegen schwerer als vage Aussagen. Die Datenanalysen von internen und externen Daten lassen die Transparenz innerhalb der Supply Chain immer weiter steigen. In Kombination mit einer schnellen Analyse, möglichst in Echtzeit, können vor allem Logistikdienstleister ihre Prozesse äußerst dynamisch gestalten und managen. Die intelligente Nutzung von Daten bietet daher ein massives Potenzial, um die betriebliche Effizienz zu steigern, Kundenerfahrung zu verbessern, Risiken zu reduzieren und neue Geschäftsmodelle zu schaffen.

Ein aktuelles Anwendungsbeispiel für den Trend Big Data in der Logistik ist die Route-Optimierung durch UPS. UPS nutzt das System ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), um die Routen ihrer Fahrer zu optimieren. Dieses System analysiert historische Daten und Echtzeitinformationen, um die effizientesten Routen zu berechnen, was zu einer Reduzierung von Treibstoffverbrauch und CO2-Emissionen führt. Seit der Einführung von ORION hat UPS über 100 Millionen Meilen eingespart.

Das US-amerakanische Start-up CARTO entwickelt eine Mobilitätsplanungslösung zur Optimierung des Supply-Chain-Netzwerks. Ihr System verwendet eine riesige Menge an Standortdaten und künstliche Intteligenz, um die Supply Chain zu analysieren und zu optimieren, was Zeit und Ressourcenspart. CARTO ist die weltweit führende Location Intelligence Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, räumliche Daten und Analysen für effizientere Lieferrouten, besseres verhaltensorientiertes Marketing, strategische Ladenplatzierungen und vieles mehr zu nutzen.

Das tschechische Start-up ECOTEN erstellt Temperatur-Karten für Großstädte, um die Auswirkungen des Klimawandels zu visualisieren. In einer ersten Kooperation mit der Stadt Wien wurde eine Temperatur-Karte für die Stadt entworfen, die besonders gefährdete Bezirke kennzeichnet. Diese sind durch die höchsten Temperaturen, wenige Grünflächen und einen großen Anteil von Senioren und Kindern gekennzeichnet. Für die Karten verwendet das Start-up Satellitendaten und ein geografisches Infomationssystem, das Flächendaten analysiert. Den betroffenen Städten werden zudem Lösungsansätze geboten, die in der Stadtplanung berücksichtigt werden sollen.

Machine Learning ist eine Subdisziplin der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Der Begriff umfasst sämtliche Techniken, die Algorithmen selbstständiges Lernen durch exemplarischen Dateninput ermöglichen. Diese Systeme wandeln die Erfahrungen aus Beispielen in Wissen um und erkennen Muster darin. Ziel im Machine Learning ist die stetige Verbesserung der Modelle, etwa bei Empfehlungssystemen in Onlineshops. Bekannte Methoden des Machine Learning sind künstliche neuronale Netze inkl. der Ausprägung Deep Learning. Sie wurden von den Prozessen des menschlichen Gehirns inspiriert. Beim Deep Learning werden mit Hilfe zusätzlicher Ebenen noch bessere Ergebnisse erzielt. Machine Learning ist Ausgangspunkt für eine Fülle von Einsatzgebieten – von Sicherheitssystemen über Robotics bis hin zu Echtzeitübersetzern im Ohr des Nutzers. Ein zentraler Fortschrittsbereich ist Computer Vision, eingesetzt bei der Gesichtserkennung und der maschinellen Bildverarbeitung, die autonomes Fahren möglich macht.

Mittels Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) ermöglicht Walmart eine nahtlose Beladung von Anhängern und eine effiziente Routenplanung. Diese KI-gesteuerte Logistiklösung als Software-as-a-Service (SaaS) Plattform optimiert Fahrtrouten, gestaltet die Beladung von Anhängern effizient und minimiert die Fahrtstrecken . Das Ergebnis? Eine signifikante Reduzierung von CO2-Emissionen und eine Steigerung der Lieferketteneffizienz.

Ein neues KI-Modell des MIT optimiert mittels Deep Learning die Koordination von Robotern in Lagerhäusern, um Effizienz und Sicherheit in Lagerhäusern zu steigern. Diese Fortschritte in der KI-Technologie ermöglichen eine präzisere und schnellere Lagerverwaltung, reduzieren Betriebskosten und optimieren die Logistikprozesse. Das besondere an diesem neuen deep-Learning ist, dass diese KI hunderte Roboter auf einmal viermal schneller als bisherige Systeme steuern kann.

Amazon Web Services hat die allgemeine Verfügbarkeit von „Amazon Lookout for Vision“ bekannt gegeben. Konkret handelt es sich dabei um einen neuen Dienst, der Bilder via Computer Vision und maschinellem Lernen zur Erkennung von Produkt- oder Prozessfehlern und -anomalien in hergestellten Produkten analysiert. Benötigt werden dabei von Anwendern lediglich 30 Basisbilder, mit denen sich das KI-Modell trainieren lässt. Genutzt wird das System bereits von Unternehmen, um beispielsweise die Inspektion von Produktionslinien zu automatisieren und festzustellen, ob Produkte den Qualitätsvorgaben entsprechen.