ML
Auch: Machine Learning, Maschinelles Lernen, ML-Algorithmen, ML-Modell, maschinelles Lernen
KI-generiert
Machine Learning (ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. In der Intralogistik nutzt man ML vor allem für Bedarfsprognosen, Anomalieerkennung und die Optimierung von Lager- und Transportprozessen.
Das Wichtigste in Kürze
- Machine Learning lernt eigenständig aus historischen Daten und verbessert Vorhersagen, ohne manuell umprogrammiert zu werden.
- In der Intralogistik sind Bedarfsprognose, Anomalieerkennung und Routenoptimierung die häufigsten ML-Anwendungsfelder.
- Die Qualität eines ML-Modells hängt entscheidend von der Menge, Konsistenz und Aktualität der Trainingsdaten ab.
- ML-Modelle müssen nach der Inbetriebnahme regelmäßig überwacht und bei Konzeptdrift neu trainiert werden.
- Der Einsatz von ML erfordert klare Dateneigentümerschaft und definierte Prozesse zur Modellpflege.
Was ist Machine Learning?
Machine Learning bezeichnet eine Klasse von Verfahren, bei denen ein Computermodell Muster und Zusammenhänge eigenständig aus historischen Daten ableitet. Anders als regelbasierte Software benötigt ML keine vollständig vorprogrammierte Logik: Das Modell verbessert seine Vorhersagen iterativ, sobald es mit neuen Daten konfrontiert wird. ML ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) und bildet die technische Grundlage für viele Anwendungen, die unter dem Begriff „KI in der Logistik
Verwandte Begriffe
- AI
Artificial Intelligence (AI) bezeichnet Systeme, die aus Daten lernen, Muster erkennen und auf dieser Basis Entscheidungen unterstützen oder automatisieren.
- Absatzplanung
Absatzplanung bezeichnet die systematische Prognose zukünftiger Verkaufsmengen für definierte Produkte, Regionen oder Kanäle. Sie bildet die Grundlage für alle nachgelagerten Planungsprozesse in Produktion, Beschaffung und Logistik.
- Absatzprognose
Die Absatzprognose schätzt die zukünftige Nachfrage nach Produkten oder Artikeln für einen definierten Zeitraum. Sie bildet die Grundlage für Bestands-, Kapazitäts- und Beschaffungsplanung in Logistik und Einkauf.
- Automatisierung
Automatisierung bezeichnet den Einsatz von Technologien und Systemen, um Prozesse ganz oder teilweise ohne menschliches Eingreifen auszuführen. In der Intralogistik reicht das Spektrum von einfachen Förderanlagen bis zu vollautomatischen Hochregallagern mit autonomen Fahrzeugen.
- BI
Business Intelligence (BI) bezeichnet die systematische Erfassung, Aufbereitung und Analyse von Unternehmensdaten, um fundierte Entscheidungen in Logistik und Supply Chain zu unterstützen.
- Bedarfsplanung
Bedarfsplanung bezeichnet den systematischen Prozess, mit dem ein Unternehmen ermittelt, welche Mengen an Materialien, Waren oder Ressourcen zu welchem Zeitpunkt benötigt werden. Sie bildet die Grundlage für Disposition, Beschaffung und Lagerplanung.
- Datenanalyse
Datenanalyse bezeichnet die systematische Auswertung von Rohdaten aus Logistik- und IT-Systemen, um Leistungskennzahlen zu messen, Ursachen von Abweichungen zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Disposition
Disposition bezeichnet die operative Planung und Steuerung von Ressourcen, Mengen und Aufträgen in der Logistik, etwa in der Transport- oder Materialdisposition. Sie umfasst Zuweisung von Kapazitäten, Terminierung, Priorisierung und Reaktion auf Störungen.