Wenn man über KI und ihre ungünstigen Aspekte liest, wie zum Beispiel, dass die Rechenzentren von Amazon jährlich über 2,5 Milliarden Gallonen Wasser verbrauchen und KI Arbeitsplätze im Technologiebereich wegnimmt, verfällt man leicht in Pessimismus. Allerdings hat KI auch positive Seiten, insbesondere wenn sie in den richtigen Händen ist. Beispielsweise hat ein ehemaliger Walmart-Lkw-Fahrer (jetzt regionaler Ladungsmanager), Leo Garcia, eine KI-Anwendung entwickelt, die das Problem der „leeren Meilen“ für Lkw-Fahrer löst.
Nach Abschluss eines Google-KI-Zertifizierungsprogramms, das Walmart seinen Mitarbeitern anbot, entwickelte der Ladungsmanager in Bentonville eine App, die automatisch nach LKW-Ladungen an einem bestimmten geografischen Standort sucht. Es identifiziert fünf ideale Ladungen, die LKW-Fahrer auf dem Heimweg abholen können, um Leerkilometer zu begrenzen. Dies sind die ineffizienten Aspekte der Arbeit, mit denen die meisten Fahrer im Laufe ihrer Karriere konfrontiert waren: Sie konnten auf ihrer Heimfahrt keinen Anschluss für die Rückfahrt finden.
Um die Leistung der App zu veranschaulichen, erzählte Garcia die Geschichte eines Fahrers, der auf der Heimfahrt einen Lieferwagen abholen sollte, aber erfuhr, dass dieser erst in drei Stunden bereit sein würde. Mithilfe der KI-Anwendung von Garcia fand der Fahrer fünf Meilen entfernt eine andere Ladung, die bereit war, zum selben Ort zu fahren. Dadurch konnte der Fahrer seinen Zeitplan einhalten und pünktlich nach Hause kommen.
Wie KI Logistikprobleme löst
Gibt es außer der Walmart-Lkw-Fahrer-App noch andere ähnliche Fälle, in denen KI tatsächlich am Arbeitsplatz hilft? Auch wenn Unternehmen wie Amazon Lieferfahrer durch humanoide Roboter ersetzen, sind nicht alle KI-Lösungen darauf ausgelegt, Menschen Arbeitsplätze wegzunehmen. Einige ersetzen menschliche Arbeitskräfte und begrenzen den logistischen Aufwand für Unternehmen. DHL Express hat beispielsweise KI-basierte Roboter erfolgreich eingesetzt, um kleine Pakete zu sortieren. Nach Angaben des Unternehmens können die Roboter mehr als 1.000 dieser Pakete in einer einzigen Stunde sortieren.
Obwohl der Prozess von Menschen überwacht wird, hat dieser kombinierte Ansatz die Sortierkapazität von DHL um mehr als 40 % erhöht. Frito-Lay löste ein Logistikproblem mit vorausschauender Wartung. Durch den Einsatz von IoT-Sensoren in den Fabriken können Manager mechanische Ausfälle vorhersagen, lange bevor die Produktion eingestellt wird. Das Ergebnis war, dass es im ersten Jahr zu keinen unerwarteten Geräteausfällen kam.
Von der Optimierung von Routen bis zur Identifizierung von Engpässen in der Produktion bietet KI viele Einsatzmöglichkeiten in der Logistik, die dem Geist der stimmungscodierten Anwendung von Leo Garcia entsprechen. Sobald Sie die apokalyptische Erzählung hinter sich gelassen haben, ist KI ein Werkzeug, das bei korrektem Einsatz gut funktionieren kann. Natürlich bleiben Probleme bestehen und wir werden uns ihnen auch in Zukunft stellen müssen, aber es lässt sich kaum leugnen, wie nützlich KI sein kann, wenn sie unser Leben (und unsere Arbeit) einfacher macht.
