Lieferketten nutzen KI für schnellere, reibungslosere Lieferungen und stärken die Marken-Kunden-Beziehungen. Erfahren Sie, wie KI die Datenanalyse verbessert und Abläufe optimiert.
Lieferketten werden in den kommenden Jahren zunehmend KI als monumentale Lösung für schnellere und reibungslosere Lieferungen einsetzen. Maschinelles Lernen ist ein zentraler Bestandteil der modernen Optimierung im Vertriebsprozess. Diese Technologie führt zu stärkeren Beziehungen zwischen Marken und Verbrauchern. Hier erfahren Sie, wie KI die Verbindung zwischen Marken und Verbrauchern durch verbesserte Datenanalyse revolutioniert.
KI für Grafik- und Strukturdesign
Einige der größten Fortschritte für Hersteller im vergangenen Jahrzehnt betrafen Grafik- und Strukturdesign, dank KI. Maschinelles Lernen sammelt enorme Datenmengen aus verschiedenen Quellen innerhalb eines Systems, analysiert dann den Prozess, um Stärken und Schwächen zu identifizieren. Es kann außerdem verwendet werden, um Lösungen zur Beseitigung von Ineffizienzen im Produktions- und Verpackungsprozess zu generieren.
Das Ergebnis von Investitionen in KI zeigt sich in einer besseren Nutzung von Verpackungen, um durch visuelle Elemente die Aufmerksamkeit der Verbraucher zu gewinnen. Diese verbesserte Verpackung kann schärfere Schriftarten, Betonung von Farben und deren Eigenschaften sowie relevantere Botschaften umfassen, die das Produkt darstellen. Das Produkt selbst kann durch KI verbessert werden, indem schnellere Prototypen erstellt werden, die Zeit und Geld sparen.
KI kann letztlich verwendet werden, um Ingenieuren und Designern einen Rahmen zu bieten, um neue Ideen zur Innovation von Produkten zu erkunden. Sie kann Kreativen Werkzeuge bereitstellen, die zu effizienteren Prototypen führen, die schneller getestet werden können als traditionelle Prozesse. Darüber hinaus erlaubt sie die Erstellung mehrerer Prototypen zu den geringstmöglichen Kosten.
Urheberrechtsbedenken
Ein großes Anliegen, das alle KI-Nutzer beachten sollten, ist die mögliche Verletzung von geistigem Eigentum wie Betriebsgeheimnissen und vertraulichen Daten. Ein wichtiger Aspekt der KI-Revolution besteht daher darin, dass Anbieter Maßnahmen ergreifen, um die Rechte der Eigentümer geistigen Eigentums zu respektieren. Eine sorgfältige Prüfung muss sicherstellen, dass urheberrechtlich geschützte Daten nicht in einer Weise verwendet werden, die zu Verletzungsfällen führt.
Mit anderen Worten: KI sollte nicht dazu verwendet werden, urheberrechtlich geschützte Inhalte ohne die Erlaubnis des Rechteinhabers zu sammeln und zu verbreiten. Das bedeutet, dass IoT-Sensoren nur dort platziert werden sollten, wo sie keine Privatsphäre verletzen, und nicht zur Erhebung nicht autorisierter Daten genutzt werden dürfen.
Effizienzsteigerung in der Fertigung
Hersteller aller Art können durch den Einsatz von KI zur Untersuchung und Optimierung von Produktionsprozessen eine höhere Effizienz erreichen. Durch den Einsatz von IoT-Geräten im gesamten Produktionssystem zur Überwachung jedes Schritts des Prozesses lassen sich Verschwendungen identifizieren. Es können Teile des Prozesses erkannt werden, die durch automatisierte Lösungen beschleunigt werden können, um Redundanzen zu beseitigen. Je mehr Automatisierung menschliche Eingriffe ersetzt, desto genauer können Bestandsdaten erfasst werden. Die Reduzierung von Bestandsfehlern kann Lagerkosten senken und Prognosen verbessern.
Die Verpackungseffizienz kann verbessert werden, indem KI zur Durchführung von Verbraucherfeedback-Umfragen eingesetzt wird. Diese Interaktion sollte darauf abzielen, mehr darüber zu erfahren, wie Verbraucher auf Verpackungen reagieren. Viele Verbraucher sind sich Umweltproblemen bewusst und möchten zur Abfallreduzierung beitragen. Es gibt auch eine wachsende Anzahl von Käufern, die mehr darüber erfahren möchten, ob Produktinhaltsstoffe umweltfreundlich sind. Die umfangreiche Datensammlung durch maschinelles Lernen kann zu geeigneterer Etikettierung führen, die bei Verbrauchern Anklang findet.
KI-Methoden können darüber hinaus lernen, wie Verbraucher in Einzelhandelsgeschäften mit Verpackungen interagieren. Digitale Heatmaps können erstellt werden, um Einzelhändlern zu zeigen, welche Bereiche in ihren Geschäften die meiste Aufmerksamkeit der Kunden auf sich ziehen.
Automatisierte Funktionen in der Lieferkette
Mehrere Funktionen innerhalb einer Lieferkette können durch Maschinen automatisiert werden, die bessere Ergebnisse als Menschen liefern. Maschinen können auch Verletzungen am Arbeitsplatz reduzieren, indem sie für unsichere Aufgaben wie das Bewegen schwerer Objekte eingesetzt werden. Menschliche Arbeitskräfte können für sicherere und weniger monotone Aufgaben wie Verifikation und Analyse verwendet werden.
Die Zustellung auf der letzten Meile kann insbesondere durch den Einsatz von Robotern verbessert werden, die organisieren, wohin Pakete gesendet werden. Roboter sind über drahtlose Übertragung mit Datenbanken und intelligenten Sensoren verbunden, die ihren Betrieb überwachen. Dieses System gibt Lieferketten-Managern mehr Wissen und Kontrolle darüber, wie schnell Lieferungen die Verbraucher erreichen.
Die Tatsache, dass jedes Produkt in einem Lager oder Einzelhandelsgeschäft jetzt mit einem digitalen Code versehen werden kann, der von einem Scanner gelesen wird, macht den Vertriebsprozess zuverlässiger und vertrauenswürdiger. Verschiedene Parteien, einschließlich Verbraucher, die Waren online bestellen, können die Lieferung ihrer gekauften Artikel genau verfolgen.
Wettbewerbsvorteile Erreichen
Marken, die KI einsetzen, um Abläufe zu optimieren, insbesondere innerhalb der Lieferketten, werden klare wirtschaftliche Vorteile gegenüber Wettbewerbern erzielen, die dies nicht tun. Verbraucher werden wahrscheinlich den Unterschied zwischen KI-orientierten Systemen, die ihre Erwartungen erfüllen, und Unternehmen bemerken, die nicht mit moderner Technologie Schritt halten. Deshalb sollten Markenmanager immer auf dem Laufenden bleiben, da sich KI-Trends weiterentwickeln werden.
