Sie stehen vor der Entscheidung, ob Sie für Ihre Firma eine KI-Lösung anschaffen möchten?
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Was erwartet Sie
Meine Diplomarbeit untersucht die Potenziale und Vorzüge von On-Premise-KI-Lösungen im Unternehmensumfeld und gibt Empfehlungen für deren Anwendung. Das Ziel ist es, eine verlässliche Entscheidungsgrundlage bei der Auswahl einer geeigneten KI-Infrastruktur zu schaffen.
Die Vor- und Nachteile, die technischen Bedingungen sowie die sicherheits- und datenschutzrechtlichen Anforderungen von On-Premise KI-Lösungen wurden in einer ausführlichen Analyse der Ausgangssituation betrachtet. Es wurden Verfahren wie die Blue Ocean Strategie, das Six-Paths-Framework und das KANO-Modell genutzt, um die Möglichkeiten einer On-Premise-Lösung für unterschiedliche Geschäftsprozesse zu untersuchen. Durch Kundeninterviews mittels Fragebogen konnten zusätzliche Informationen über mögliche Anwendungsfälle gewonnen werden.
Schlüsseleinsichten
On-Premise KI-Lösungen bieten in zahlreichen Anwendungsfeldern klare Vorteile gegenüber Cloud-Lösungen. Sie ermöglichen es Unternehmen sich Wettbewerbsvorteile zu sichern indem sie sensible Daten sicher und unabhängig verwalten. On-Premise KI-Lösungen können erhebliche Effizienzgewinne erzielen und den Datenschutz verbessern. Branchen, die bisher wenig digitalisiert sind, bieten hier besonders viel Potenzial, wobei das Geschäftsfeld dabei eine eher geringe Bedeutung einnimmt. Bei fast allen Anwendungsfeldern ist die On-Premise-Lösung der Cloudlösung überlegen. Daten zu bewirtschaften, wird zunehmend heikel und der Datenschutz kann gefährdet sein. Viele Unternehmen sind sich dieser Problematik aber gar nicht bewusst. Natürlich gibt es auch Risiken bei einer On-Premise KI-Lösung. Die Integration in bestehende Systeme kann sehr komplex sein oder Mitarbeiter können durch die schnelle technologische Veränderung abgehängt werden. Und zumindest im Moment sind die Investitionskosten für solch eine Lösung noch recht hoch.
Lessons Learnt
Ich habe viel Zeit und Aufwand in eine gründliche Analyse investiert, um eine solide Basis für die Ideenfindung zu schaffen. Die Zielscheibe half mir dabei, den Fokus auf die wichtigen Punkte zu richten. Da die Endziele stets greifbar waren, konnte ich in Momenten der Unklarheit immer wieder darauf zurückgreifen. Eine der grössten Herausforderungen war die Planung und Einhaltung des Projektablaufs. Schnell hat sich mir gezeigt, dass vieles sehr viel mehr Zeit benötigt als vielleicht anfangs gedacht. Besonders interessant fand ich es, die im Fach Projektmanagement erlernten Instrumente wie die Präfe-renzmatrix und die Nutzwertanalyse in der Projektumsetzung anzuwenden und ihre Effektivität erneut zu erleben.
Fazit
Ich habe gelernt, dass eine Idee mehr als nur ein Gedanke ist und dass die Zeit sehr viel schneller ver-geht, als einem lieb ist. Dies werde ich für künftige Arbeiten und Projekte stets im Hinterkopf behalten
On-Premise KI-Lösung
https://blog.shipcloud.io/cloudbasierte-vs-on-premise-serverbasierte-versandsoftware/
/ https://www.fibermall.com/de/blog/why-gpu-is-need-for-al-training.htm?srsltid=AfmBOoptVVgiGiAFs_Bx7Rz5wXLH0cp3BPk96i_s8oK_cCdt6bbZJSUR / chatgpt.com, Frage: Was sind die Keypoints für eine On-Premise KI Infrastruktur?
https://www.faz.net/pro/digitalwirtschaft/kuenstliche-intelligenz/chefs-denken-dass-ki-50-prozent-mehr-zeit-sparen-kann-als-arbeitnehmer-19859711.html
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https://www.faz.net/pro/digitalwirtschaft/kuenstliche-intelligenz/chefs-denken-dass-ki-50-prozent-mehr-zeit-sparen-kann-als-arbeitnehmer-19859711.html
Die ausgearbeitete Variante "AI Freight Solutions" umfasst sechs Themenfelder zur Optimierung der logistischen Prozesse eines Logistikunternehmens. Diese Themenfelder identifizieren eindeutige Prozesse, welche durch die On-Premise KI gelöst werden sollen. Sie wurden aufgrund der Grobvariante weiter verfeinert. Weiter ist definiert, welche mögliche Infrastruktur dazu geeignet ist. Das Ziel der Variante "AI Freight Solutions" ist es, die spezifischen Szenarien zu identifizieren und zu analysieren und damit aufzuzeigen, wie ein erheblicher Mehrwert für ein Unternehmen generiert werden kann. Und diese sechs Themenfelder möchte ich hier näher vorstellen.
Harmonisierung internationaler Zolltarifnummern
Wird eine Ware Zollpflichtig, dann kommen immer die sogenannten HS (Harmonized System)-Codes zum Einsatz. Sie sind zwar auf der ganzen Welt vorhanden, aber nicht wirklich einheitlich gestaltet. HS-Code steht für das „Harmonisiertes System zur Beschreibung und Kodierung von Waren". Hierbei handelt es sich um eine Liste von Nummern, die von Zollbehörden verwendet werden, um ein Produkt zu klassifizieren. Die KI könnte darauf trainiert werden, die spezifischen Webseiten in ein Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modell gestellt werden. Der Zusammenzug aktueller Daten aus dem Internet ins RAG liefert der KI die jeweils neuesten Daten. So kann auch bei speziellen Abfrageszenarien sichergestellt werden, dass die Antworten richtig sind.
Verfügbarkeiten von Lagermöglichkeiten oder Lieferketten
In der heutigen Zeit sind Lieferketten zwar sehr gut optimiert, aber im Laufe der Zeit sind sie auch immer verzahnter und komplexer geworden. Jedoch stellte sich diese Komplexität schnell einem Ausnahmezustand gegenüber und offenbarte seine Schwachstellen. Schon jetzt ist es möglich, KI-Technologien wie die Bilderkennung zu nutzen. Zuerst überprüft sie die Lieferdaten im Lieferschein und kann das Produkt daher direkt der korrekten Bestellung zuordnen. Ein grosser Schritt Richtung Zukunft ist der umfassende Ansatz des Smart Warehouse. Dies sind “intelligente” Lager, welche hochmoderne Technologien und automatisierte Systeme nutzen, um die Effizienz, Genauigkeit und Transparenz in der Lagerverwaltung zu steigern.
Zollpapiere / AWB (Air Waybill)
Zollpapiere gibt es viele verschiedene, dass dazu eine eigene Arbeit geschrieben werden könnte. Die AWB (Air Waybill) sind die Frachtpapiere für Flugfracht. Hier kann die On-Premise KI ihre Stärke voll ausspielen und die Daten in einem Workflow von der Bestellung bis zur Zustellung handeln und die nötigen Papiere ausfüllen. Also ein System, dass von der Rechnung an den Kunden, dem Packing-Slip und dem Frachtbrief alles macht. Meiner Meinung nach sollte eine KI absolut in der Lage sein, ein AWB mit den Daten aus einem DMS oder einem ECM-System abzufüllen. Schon heute verknüpfen wir in der BWO Systems AG ohne KI die Daten aus dem DMS M-Files mit verschiedenen Buchhaltungssoftwaren. Wenn ich mir den Ablauf einer Sendung überlege, könnte eine KI Dokumente aus den Vorhandenen Daten erstellen und Lagerlogistik, Lieferketten, sowie Wege durch geschickte Planung optimieren. Die AWB ist in dem ganzen Prozess tief eingebettet, da Daten aus der Bestellung, Rechnung und vom Zoll benötigt werden.
Auftragserfassung / Versandetiketten und Dokumente
Die Auftragserfassung ist ein kleiner Teil der ganzen Lieferkette. Die KI kann durch ihre Vernetzung in den Systemen sowohl auf die Auftragsdaten, die Kunden-daten sowie alle relevanten Daten der Carrier zugreifen. Dadurch kann sie Bestellungen aus ver-schiedenen Kanälen wie E-Mails, Online-Shops, ERP-Systemen oder über APIs empfangen. Mit NLP und optischer Zeichenerkennung (OCR) liest die KI automatisch relevante Informationen (Kundendaten, Artikelnummern, Menge, Versandadresse) aus den Bestellungen. und prüft diese auf Inkonsistenzen (z. B. fehlende oder fehlerhafte Adressdaten) und fordert eine Korrektur an, falls Informationen fehlen.
Basierend auf den Adressdaten formatiert die KI die Versandetiketten gemäss den Anforderungen des Versanddienstleisters.
Motion-Mining
Ein sehr interessanter Aspekt ist das so genannte Motion-Mining. Dabei werden Daten gesammelt zu Bewegungen, sei es von Frachtstücken, Lagerfahrzeugen, Lastwagen oder Mitarbeitern. Daraus kann die KI Vorhersagemodelle entwickeln und zum Beispiel Lieferketten optimieren, damit wird die Effizienz gesteigert und Kosten reduzieren. Sensoren messen die Bewegungen von Mitarbeitern, Flurförderfahrzeugen oder von Paketen. Aus den so gewonnen Daten errechnet die KI ob Transportwege, Lagerplätze oder die Ergonomie effizient und richtig gelegt sind.
Predictive Maintenance
Eine KI kann Wahrscheinlichkeitsberechnungen anstellen, wann ein Bauteil eine Wartung benötigt oder sogar ausgetauscht werden muss. Sie kann also vorhersehen, wann ein Maschinenausfall droht. Ungeplante Ausfallzeiten von Produktionsanlagen kosten Geld und schmälern den Gewinne auf lange Sicht beträchtlich. Fest steht, dass Ausfälle von Maschinen und Anlagen eine ernsthafte Bedrohung für die Industriebranche darstellen. Predictive Maintenance soll zu Kosteneinsparungen gegenüber routinemässiger, intervall- oder zeitbasierter vorbeugender Wartung führen, da Arbeiten nur im Bedarfsfall ausgeführt werden.
