Mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen die Logistikleistung steigern und Risiken reduzieren

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine wesentliche Schlüsseltechnologie für die Zukunft auch in der Logistik. Vor allem das maschinelle Lernen (ML) ist ein wesentlicher Baustein in jeder KI-Strategie. Für die Logistik ergeben sich sehr viele Möglichkeiten, datenbasiert Prozesse zu optimieren und proaktiv zu gestalten. Signifikante Leistungssteigerungen in Prozessen und die Reduzierung von Risiken sind die Folge.

Ihr Nutzen

Das Seminar vermittelt Ihnen einerseits die Grundlagen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz und macht Sie andererseits mit den gängigen Tools und Frameworks sowie der Einbettung in die IT-Landschaft vertraut. Anhand von Beispielen werden konkrete Einsatzmöglichkeiten illustriert. Im Rahmen einer „Sprechstunde“ diskutieren Sie mit den Experten mögliche Anwendungsfälle: Sie nennen Ihren Anwendungsfall, die Experten schlagen Lösungsansätze vor, die dann in der Runde diskutiert werden. So vertiefen Sie vielfältige, praxisrelevante Ideen und können diese auf Ihre Situation im Unternehmen unmittelbar übertragen.

Inhalt

• KI und maschinelles Lernen in der Logistik: Disruption oder kontinuierliche Verbesserung?
• Grundlagen des maschinellen Lernens und Einbettung ins übergreifende Gebiet der künstlichen
  Intelligenz
• Workshop: Visualisierung und Use Cases
• Verlässlichkeit und Bewertung von ML-Verfahren
• Konkrete Umsetzung: Tools und Frameworks im Kontext der Unternehmens-IT
• Anwendungsszenarien von KI und ML in der Logistik und deren Umsetzung
• Workshop: Mögliche Anwendungsfälle für KI und ML bei Ihnen im Unternehmen in der Logistik
  Moderierter Aktiv-Workshop in Form einer „Sprechstunde“ zwischen den Teilnehmern und Experten

Referenten

Prof. Dr.-Ing. Harald Augustin, Leiter Steinbeis-Transferzentrum Prozessmanagement, Gomaringen
Prof. Dr. Volker Reichenberger, Leiter Steinbeis-Transferzentrum Data Analytics und Predictive Modelling, Stuttgart
Prof. Dr. Dirk Schieborn, Leiter Steinbeis-Transferzentrum Data Analytics und Predictive Modelling, Stuttgart