Der digitale Materialfluss
Digitale Logistik: Eine ganzheitliche Sicht
- Ziele und Herausforderungen der Digitalisierung
- Rollen und Aufgaben
- Entscheidungs- und Informationswege
Digitalisierung zur Optimierung von Logistikprozessen
- Optimierungspotentiale in der Logistik
- Logistikprozesse analysieren, planen und optimieren
- Digitale Unterstützung von Logistikprozessen
- Einsatz von neuen Technologien – Was ist wirklich effizient?
- Prozesse optimal gestalten:
- Methoden zur Optimierung
- Praxisbeispiele
- Prozesskostenbewertung als Entscheidungsrundlage für Investitionen
Materialfluss: Prozessoptimierung durch Datengenerierung und Analyse mittels Sensorik
- Big Data Analytics: Optimierung von Transportprozessen
- Identifikation von Aufwandstreibern in der Logistik
- Echtzeit-Daten Generierung
- Tracking und Tracing in der Intralogistik
Automatisierung in der Logistik
- Definition von Zielsetzungen und Ergebnissen
- Welche Prozesse können automatisiert werden?
- Praxisbeispiele aus div. Branchen
Dipl.-Ing. Christoph Ecker
Geschäftsbereichsleiter Logistik und Supply Chain Management, Fraunhofer Austria GmbH
KI in der Logistik
Demistify KI: Die Grundlagen verstehen
- Anwendungsbeispiele zu Supervised, Unsupersived und Reinforcement Learning
- Generative KI: Der Weg zum Chatbot in der Produktion
Der KI Lifecycle: Cross Industry Standard Process for Data Mining
- Business und Data Understanding: Klarheit über Vorhaben schaffen
- Datenaufbereitung und Modellbildung: Vom Labelling zum funktionierenden Modell
- Durch MLOps zur KI im Produktivsystem
- Responsible und Ethical KI im Kontext des EU AI Act
Dipl.-Ing. Philipp Besinger
Projektleiter Digitalisierungs- und Kompetenzmanagement, Fraunhofer Austria GmbH
Gastvortrag
Toyota Material Handling
- Automatisierung der Intralogistik in der Praxis
- Trends und Herausforderungen in der Automatisierung
- Use Case: KI-basierte Piece-Picking Lösung
Dipl.-Ing. Lukas Schönauer
Group Leader Field Sales East & Project Consulting, Toyota Material Handling Austria GmbH
Hands on: KI in der Logistik
Generative KI
- Prompt Engineering: Antwortqualität der KI steigern
- Konfiguration eines Use-Case spezifischen GPT-Modells
Dipl.-Ing. Philipp Besinger
Projektleiter Digitalisierungs- und Kompetenzmanagement, Fraunhofer Austria GmbH
