KI-basierte Optimierung der Lieferkette zur Reduzierung von Kosten und Emissionen
Unternehmen stehen in Zeiten der Globalisierung vor der Herausforderung, ihre Lieferketten effizient zu gestalten, um Kosten und Umweltauswirkungen zu minimieren. Das sächsische Unternehmen ULT, spezialisiert auf Anlagen zur Luftreinhaltung, steht vor ähnlichen Herausforderungen: Überbestellungen, lange Lagerzeiten, erhebliche Kapitalbindung und hohe Emissionen durch Transporte. Derzeit wird ein Excel-Tool genutzt, dessen Datenpflege jedoch sehr aufwendig ist. Das gemeinsame KI-Pilotprojekt zielt darauf ab, ein KI-basiertes System zur präziseren Vorhersage von Materialbedarf und Bestellzeitpunkten zu implementierten, um Verschrottungen, Überproduktion und unnötige LKW-Fahrten zu verringern.
Ziel: Datengetriebene Optimierung von Bestellentscheidungen und Beschaffungszeitpunkte
Umsetzung: Entwicklung eines KI-basierten Systems durch vertrauenswürdige und vorausschauende Analyse von Zeitreihen- und Prozessdaten mittels maschinellen Lernens
Effekt: Reduzierung von Materialausschüssen, Lagerflächenbedarf, Gebäude- und CO2-Emissionen sowie logistischer Prozesse
Das KI-Pilotprojekt befindet sich zurzeit in der Umsetzung. Sobald mehr Informationen vorhanden sind, wird diese Seite aktualisiert.
