Milan Tubic’s Post

Die Anforderungen der Kunden an die Verfügbarkeit von Produkten sind höher denn je. Gleichzeitig werden die globalen Lieferketten durch unvorhersehbare Ereignisse immer wieder auf die Probe gestellt – sei es eine Blockade des Suezkanals oder pandemiebedingte Unterbrechungen.    Um unsere Prognoseprozesse entlang der Otto Group Supply Chain zu stärken, setzen wir auf Decision Intelligence – einen datengetriebenen Ansatz, der KI, Datenanalyse und maschinelles Lernen kombiniert – und beziehen immer öfter KI in unsere Entscheidungen mit ein.   Was bedeutet das konkret?    👉 Erfahrungswerte treffen auf riesige Datenmengen  👉 Unsere Absatzprognosen sind dank KI wesentlich genauer  👉 Ein noch besseres Kundenerlebnis.    Für uns ist klar: Es geht nicht darum, die menschliche Intuition zu ersetzen, sondern sie durch datenbasierte Technologie zu ergänzen. Schritt für Schritt automatisieren wir Entscheidungsprozesse und schaffen so Effizienzgewinne – ohne den Blick für langfristige Potenziale zu verlieren. 🚀    Mehr erfahrt ihr in meinem Interview gemeinsam mit unserem Partner paretos in der Frankfurter Allgemeine Zeitung: https://lnkd.in/eMWBRepB    #Logistik #KI #DigitalTransformation #Innovation #OttoGroup 

Künstliche Intelligenz im Operationellen Handling einer Spedition In einer zunehmend digitalen Welt spielt Künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Geschäftsprozessen. Insbesondere in der Speditionsbranche eröffnen KI-Technologien neue Möglichkeiten, um Arbeitsabläufe zu automatisieren, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen schneller und fundierter zu fällen. Dieses Seminar bietet Ihnen eine umfassende Einführung in die Anwendung von KI im operativen Handling einer Spedition. Sie lernen, wie KI-basierte Tools und Systeme eingesetzt werden können, um Prozesse wie Routenplanung, Lagerverwaltung, Frachtkalkulation und das Echtzeit-Tracking von Sendungen effizienter zu gestalten. Lernziele Nach dem Seminar werden die Teilnehmer in der Lage sein: Die Grundlagen und Anwendungsfelder von KI in der Spedition zu verstehen. Potenziale für den Einsatz von KI in ihrem eigenen Unternehmen zu identifizieren. Konkrete Schritte zur Implementierung von KI-basierten Lösungen zu planen und umzusetzen Einführung in Künstliche Intelligenz: Grundlegende Konzepte und Technologien, die im Speditionswesen relevant sind. Automatisierung und Effizienzsteigerung: Wie KI wiederkehrende Aufgaben automatisieren kann, um die Produktivität zu erhöhen und Fehlerquoten zu reduzieren. Predictive Analytics: Einsatz von KI zur Vorhersage von Nachfrage, Verspätungen und Störungen im Transportablauf. Optimierung der Routenplanung: Wie KI-basierte Algorithmen die schnellsten und kosteneffizientesten Routen berechnen. Anwendungsbeispiele aus der Praxis: Erfolgreiche Implementierung von KI-Lösungen in bestehenden Logistiknetzwerken. Inhalte - Einführung in Künstliche Intelligenz, Konzepte und Technologien - Automatisierung und Effizienzsteigerung - Predictive Analytics - Optimierung der Routenplanung - Anwendungsbeispiele aus der Praxis https://lnkd.in/dV2KMHHw #Lobraco #Logistik #Logistic #HR #Spedition #Management

#Manufacturing-Expert:innen aufgepasst: Wie kann #GenAI Produktionsprozesse optimieren? Wie sollten Unternehmen bei der Implementierung vorgehen? 🤔 Unsere Expert:innen geben in einem Whitepaper die Antworten! Die Key Takeaways?     ✅ Keine Zeit verschwenden: Jedes Unternehmen kann und sollte heute mit seiner #KI-Transformation beginnen, unabhängig von seinem digitalen oder datenbezogenen Reifegrad.    ✅ Vorteile realisieren: GenAI unterstützt Sie bei der Optimierung der Arbeitsqualität, Steigerung der Effizienz und Effektivität sowie Automatisierung von Prozessen.    ✅ Ausbalanciert: Bei jeder GenAI-Anwendung muss das Potenzial zur Wertschöpfung gegen die inhärenten Risiken und den erforderlichen Aufwand zur Bereitstellung hochwertiger und zugänglicher Daten abgewogen werden.    ✅ Auf die Basis kommt es an: GenAI-Anwendungen müssen auf der richtigen Grundlage aufgebaut werden, sowohl aus technischer als auch aus datentechnischer Sicht.    Mit unserem Framework unterstützen wir Sie ganz konkret bei der Priorisierung von GenAI Use Cases und der Konzeption einer Implementierungs-Roadmap.     Bereit fürs nächste Level?     Sichern Sie sich gleich unser aktuelles Whitepaper und revolutionieren mit GenAI Ihre Produktion: https://lnkd.in/e82UR-sy  

𝗪𝗶𝗲 𝗸𝗮𝗻𝗻 𝗺𝗮𝗻 𝗯𝗲𝗶 𝗱𝗲𝗿 𝗱𝗶𝗴𝗶𝘁𝗮𝗹𝗲𝗻 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘁𝗲𝘂𝗿𝗲 𝗙𝗲𝗵𝗹𝗲𝗿 𝘃𝗲𝗿𝗺𝗲𝗶𝗱𝗲𝗻? 💡 In meinem Gespräch mit Jan Rother, Head of AI bei der Witt-Gruppe, haben wir genau diese Frage diskutiert. Jan hat besonders betont, wie wichtig es ist, zunächst eine fundierte Datenbasis zu schaffen, bevor man mit der Implementierung startet: „𝗢𝗵𝗻𝗲 𝗲𝗶𝗻𝗲 𝘃𝗲𝗿𝗻𝘂̈𝗻𝗳𝘁𝗶𝗴𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗲𝗻𝗴𝗿𝘂𝗻𝗱𝗹𝗮𝗴𝗲 𝘂𝗻𝗱 𝗗𝗮𝘁𝗲𝗻𝘀𝘁𝗿𝘂𝗸𝘁𝘂𝗿 – 𝗱𝗮𝘀 𝗴𝗶𝗹𝘁 𝗮𝘂𝗰𝗵 𝗳𝘂̈𝗿 𝗱𝗲𝗻 𝗢𝘂𝘁𝗽𝘂𝘁 𝗮𝘂𝘀 𝗱𝗶𝗲𝘀𝗲𝗻 𝗞𝗜-𝗟𝗼̈𝘀𝘂𝗻𝗴𝗲𝗻 – 𝘄𝗶𝗿𝗱 𝗲𝘀 𝗻𝗶𝗰𝗵𝘁 𝗳𝘂𝗻𝗸𝘁𝗶𝗼𝗻𝗶𝗲𝗿𝗲𝗻. 𝗠𝗮𝗻 𝘀𝗰𝗵𝗲𝗶𝘁𝗲𝗿𝘁 𝗶𝗺 𝗣𝗿𝗶𝗻𝘇𝗶𝗽, 𝗯𝗲𝘃𝗼𝗿 𝗺𝗮𝗻 𝘂̈𝗯𝗲𝗿𝗵𝗮𝘂𝗽𝘁 𝗮𝗻𝗴𝗲𝗳𝗮𝗻𝗴𝗲𝗻 𝗵𝗮𝘁.“ Auch die menschliche Komponente ist entscheidend. Transparenz, Akzeptanz und das Verständnis aller Beteiligten sind unerlässlich. Jan betont, dass man immer das ‚Warum‘ hinterfragen sollte: Brauchen wir wirklich KI in unseren Prozessen, oder lässt sich ein Problem auch einfacher lösen?🤔 Diskutieren Sie gerne mit uns: https://lnkd.in/e76hsryN #DigitaleTransformation #KI #Innovation #ChangeManagement #Wandel

🗝️🌐 Erst Daten, dann AI-Anwendungen!   In der aktuellen Ausgabe unserer jährlichen Studie „Industrie 4.0 Barometer“ – zusammen mit der Ludwig-Maximilians-Universität München München – liegt der Fokus auf Industrial AI. Die Einführung von Künstlicher Intelligenz in der Fertigungsindustrie verspricht Effizienzsteigerungen, doch verschiedene Hemmnisse bremsen die zielgerichtete Umsetzung.   Darunter beispielsweise: - eine zu geringe technische Reife - hohe Vorlaufkosten - mangelnde Benutzerakzeptanz - weitverbreiteter Fachkräftemangel   Hinzu kommt, dass die notwendigen Voraussetzungen bezüglich Dateninfrastruktur, Datenbereitstellung, Datennutzungsstrategie sowie datengetriebene Unternehmenskultur nicht oder nur teilweise geschaffen wurden. Dies zwingt Unternehmen dazu, neu zu denken.   Deshalb gehen wir in der nächsten Ausgabe des Industrie 4.0 Barometers von MHP – A Porsche Company auf die Grundlagen von Industrie 4.0: Daten! Das Fokusthema „Datengesteuerte Produktion“ beschreibt einen Ansatz, der die umfassende und gezielte Nutzung von Daten in der Produktion und in angrenzenden Bereichen darlegt, um Entscheidungsfindungs- und Geschäftsprozesse eines Unternehmens zu verbessern und die Unternehmensziele zu erreichen. Durch die Aufbereitung und Interpretation von Daten können wertvolle Informationen entstehen, die nützliches und umsetzbares Wissen hervorbringen.   Doch wie ist der Status quo der datengesteuerten Produktion? Welche Herausforderungen müssen bewältigt werden? Stay tuned für die nächste Ausgabe des Industrie 4.0 Barometers! #MHP #Industrie40 #IndustrialAI #OneMHPTeam

𝗪𝗲𝗯𝗶𝗻𝗮𝗿: 𝗘𝗿𝗳𝗼𝗹𝗴𝗿𝗲𝗶𝗰𝗵𝗲 𝗱𝗶𝗴𝗶𝘁𝗮𝗹𝗲 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗶𝗻 𝗱𝗲𝗿 𝗶𝗻𝗱𝘂𝘀𝘁𝗿𝗶𝗲𝗹𝗹𝗲𝗻 𝗙𝗲𝗿𝘁𝗶𝗴𝘂𝗻𝗴 Wie können Unternehmen digitale Projekte effizient umsetzen und gleichzeitig ihre Prozesse optimieren? Das zeigen Regina Pötsch (Liferay) und Jan Rodan (PRODYNA) in unserem kostenlosen Webinar, moderiert von Rudolf Loidl, (INDUSTRIEMAGAZIN). 🚀 💡 Praxisnahe Strategien 🤖 Einsatz von KI zur Prozess- und Customer Journey-Optimierung 🏆 Best Practices aus der Industrie: TAG, Gebrüder Weiss & Putzmeister Melden Sie sich an und gestalten Sie die Zukunft Ihrer Produktion! 📅 Datum: 10. Oktober 2014, um 10:00 Uhr 🔗 Hier anmelden: https://lnkd.in/d7_rxgkB

🤖 KI-Strategien für den Mittelstand: Einfach und effektiv 🏢 Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht nur für die großen Player. Auch kleine und mittelständische Unternehmen (KMUs) können die Vorteile der KI nutzen, um Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. In unserem neuesten Blog-Beitrag räumen wir mit den häufigsten Missverständnissen über KI auf und zeigen, wie KMUs von KI profitieren können, ohne ihre gesamte Struktur umkrempeln oder große Investitionen tätigen zu müssen. https://lnkd.in/du68FrFU Entdecke praktische Beispiele für den Einsatz von KI, von der schnelleren Erstellung von Angeboten mit ChatGPT bis hin zur Erstellung maßgeschneiderter Chatbots mit Low-Code-Plattformen. Erfahre, wie du dein Team einbinden und eine Kultur der Innovation schaffen können. Verpasse nicht die Chancen, die KI bietet. Lies jetzt unseren Blog und erfahre, wie KI dein Unternehmen transformieren kann! 🌟 #KI #KünstlicheIntelligenz #KMU #Mittelstand #Innovation #BusinessGrowth #DigitalTransformation #Technologie #Effizienz #Zukunft #Unternehmertum #Strategie

𝐖𝐨 𝐬𝐨𝐥𝐥𝐞𝐧 𝐆𝐞𝐧𝐀𝐈-𝐋𝐨̈𝐬𝐮𝐧𝐠𝐞𝐧 𝐢𝐧𝐧𝐞𝐫𝐡𝐚𝐥𝐛 𝐞𝐢𝐧𝐞𝐬 𝐔𝐧𝐭𝐞𝐫𝐧𝐞𝐡𝐦𝐞𝐧𝐬 𝐚𝐧𝐠𝐞𝐬𝐢𝐞𝐝𝐞𝐥𝐭 𝐰𝐞𝐫𝐝𝐞𝐧? 𝐈𝐬𝐭 𝐞𝐢𝐧𝐞 𝐳𝐞𝐧𝐭𝐫𝐚𝐥𝐞 𝐨𝐝𝐞𝐫 𝐝𝐞𝐳𝐞𝐧𝐭𝐫𝐚𝐥𝐞 𝐒𝐭𝐫𝐚𝐭𝐞𝐠𝐢𝐞 𝐝𝐢𝐞 𝐛𝐞𝐬𝐭𝐞 𝐖𝐚𝐡𝐥, 𝐮𝐧𝐝 𝐬𝐨𝐥𝐥𝐭𝐞 𝐝𝐢𝐞 𝐕𝐞𝐫𝐚𝐧𝐭𝐰𝐨𝐫𝐭𝐮𝐧𝐠 𝐛𝐞𝐢 𝐝𝐞𝐫 𝐈𝐓- 𝐨𝐝𝐞𝐫 𝐝𝐞𝐫 𝐁𝐮𝐬𝐢𝐧𝐞𝐬𝐬-𝐒𝐞𝐢𝐭𝐞 𝐥𝐢𝐞𝐠𝐞𝐧?   Diese Fragen bekomme ich in den letzten Monaten sehr häufig von unseren Kunden gestellt.   Unsere beiden Enterprise-Strategen, Matthias Patzak und Tom Godden, haben dazu einen ausgezeichneten Artikel verfasst, dem ich voll und ganz zustimmen kann.   Für die Wahl der passenden Strategie und zur Sicherstellung eines Business Values sollten drei Schlüsselfragen beantwortet werden:   ● Welche kritischen Geschäftsprobleme oder Chancen könnte generative KI adressieren? ● In welchen organisatorischen Bereichen oder Funktionen würde der Einsatz generativer KI den größten Nutzen bringen? ● Über welche einzigartigen Daten und Fachkenntnisse verfügt die Organisation, um differenzierte KI-Lösungen zu schaffen (z. B. für einen Wettbewerbsvorteil)?   𝐒𝐩𝐨𝐢𝐥𝐞𝐫: Meine beiden Kollegen empfehlen ein hybrides Modell, das die Stärken beider Ansätze kombiniert – Grundlagen zentralisieren und gleichzeitig Innovation dezentralisieren.   Ich freue mich auf die weitere Diskussion darüber, welche Strategie in Ihrem Unternehmen zum Einsatz kommt.   Edmund Hoischen, Michael Hanisch, Maren Suilmann, Jannis K., Hans Schätzle   #AWS #GenAI #GenAIStrategy #AIML

Daten sind essenziell für den Einsatz von KI-Anwendungen Aber genauso wichtig ist der Zustand der #Prozesse im Unternehmen. Mit diesem Aspekt haben sich das Handelsblatt Research Institute und Celonis in einem aktuellen Report auseinandergesetzt. Eine Grundlage für die Analyse ist eine Umfrage unter Unternehmensentscheider:innen. Damit die Unternehmen das Potenzial der intelligenten Anwendungen bestmöglich ausschöpfen, müssen sie vorab ihre „Hausaufgaben“ machen. Dazu gehört, die Prozesse effizient aufzustellen. Wertvolle Einblicke in den Einsatz von KI-Anwendungen und die Bedeutung der Prozesse liefern außerdem die Interviews mit Marco Goergmaier von der BMW Group sowie Stephan Bloehdorn und Elias Hagemann von IBM. Der Report ist zum kostenlosen Download hier verfügbar: https://lnkd.in/gXFZsFgD Handelsblatt Media Group, Handelsblatt, WirtschaftsWoche, Dennis Huchzermeier, CIIA, CEFA, Dr. Sven Jung, Barbara Burk, Simon Brauer, Dr. Frank Christian May, Marius Prauß, Jan Kleibrink, Julia Ehlert-Hoshmand, Kristine Reimann, Christina W., Julia Herriger, Isabel Ferreira, Sarah Lörz, Tatjana Moos, Matthias Hinzmann