Physische Operationen sind zentral für unsere Wirtschaft und prägen den Alltag durch den nahtlosen Fluss von Waren und Dienstleistungen – sei es im Transport, in der Infrastrukturentwicklung oder im Versorgungsmanagement. Diese Sektoren umfassen Branchen wie Bauwesen, Transport, Logistik und Lebensmitteldistribution und machen insgesamt über 40 % des US-BIP aus. Trotz ihrer Bedeutung haben diese Industrien traditionell nur begrenzte Aufmerksamkeit von Technologie erhalten, die auf ihre spezifischen Herausforderungen zugeschnitten ist.
Während die meisten Sektoren technologische Fortschritte angenommen haben, stützen sich physische Operationen häufig auf veraltete papierbasierte Systeme und manuelle Prozesse. Doch ein Wandel ist im Gange. Technologische Innovationen ermöglichen die Erfassung großer Datenmengen von Betriebsmitteln und fördern den Übergang von manuellen zu digitalen, vernetzten Abläufen.
Organisationen, die diese digitale Transformation annehmen, können nun von einer wachsenden Reihe von KI- und Machine-Learning-Tools profitieren, die die Ergebnisse für Kunden, Mitarbeiter und die Unternehmensbilanz verbessern.
Warum sind diese Branchen ideal für die KI-Transformation? Der Schlüssel liegt in den Daten. Unternehmen im Bereich physische Operationen verarbeiten enorme Datenmengen – oft im Petabyte-Bereich – die in der Cloud gespeichert werden und am Rand (Edge) erheblich anwachsen. Diese Daten sind vielseitig und umfassen verschiedene Arten, darunter Temperaturmessungen, Ausgaben von inertialen Sensoren, Text- und Video-Dateien. Die Komplexität und der Reichtum dieser Informationen erfordern eine umfassende Analyse für umsetzbare Erkenntnisse. KI ist besonders gut geeignet, um aus diesen Betriebsdaten Wert zu schöpfen und tiefere Einblicke in kürzerer Zeit zu bieten als traditionelle Analytik.
Grundlagenmodelle sind ein vielversprechender Ausgangspunkt für Unternehmen jeder Größe. Diese Modelle können schnell an die firmeneigenen Daten angepasst oder in spezialisierte Modelle verfeinert werden, die auf spezifische Abläufe zugeschnitten sind, was eine kosteneffiziente Implementierung, selbst am Edge, ermöglicht.
Darüber hinaus arbeiten viele Beschäftigte in diesen Branchen außerhalb traditioneller Büroumgebungen. Während einige Managementrollen im Büro stattfinden, ist ein großer Teil der Belegschaft in praktischen Tätigkeiten beschäftigt – sei es bei der Abfallentsorgung, im Straßenbau, bei der Lebensmittellieferung oder im Fernverkehr. KI-gestützte präventive Erkenntnisse und Echtzeitwarnungen sind entscheidend, um diese Mitarbeiter an vorderster Front zu unterstützen, die auf effektive Kommunikation aus der Ferne angewiesen sind.
Ingenieurteams, die Modelle für diese Umgebungen entwickeln, müssen sicherstellen, dass ihre spezialisierten Modelle effizient über verschiedene Aufgaben, Ausrüstungen, Klimabedingungen, Sprachen und Maßsysteme hinweg arbeiten können. Zudem müssen die Modelle multimodal sein und verschiedene Datentypen aus dem Feld integrieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren.
KI für Wirkung: Beschleunigung von Erkenntnissen und Verbesserung von Ergebnissen. Transformative KI in physischen Operationen sollte den realen Einfluss über die bloße Implementierung von Technologie priorisieren. Ziel ist es, konkrete Ergebnisse zu liefern – von Echtzeitwarnungen bis hin zu prädiktiven Risikobewertungen. Zu den bemerkenswerten Anwendungsfällen gehören:
Sicherheitsverbesserungen: KI-Modelle können Dashcam-Aufnahmen von Nutzfahrzeugen analysieren, um unsichere Fahrverhalten zu identifizieren und sofortige akustische Warnungen zur Korrektur auszulösen. Beispielsweise haben Samsara-Produkte im Jahr 2022 120.000 Unfälle verhindert. Kunden wie DHL Express berichteten von einer 26 %igen Reduktion der Unfälle und einem 49 %igen Rückgang der Kosten nach der Integration von KI-Dashcams.
Von präventiver zu prädiktiver Wartung: KI kann Organisationen von präventiver Wartung zur prädiktiven Wartung überführen. Durch die Analyse historischer Datentrends können Machine-Learning-Modelle vorhersagen, wann Geräte gewartet werden müssen, und proaktive Warnungen ausgeben. Dieser Ansatz minimiert nicht nur Reparaturkosten, sondern ermöglicht es den Wartungsteams auch, effizienter zu arbeiten.
Automatisierte Workflows: Viele operative Mitarbeiter sind auf mobile Geräte für tägliche Aufgaben angewiesen, wie zum Beispiel für Lieferscheine und Fahrzeuginspektionsberichte (DVIRs). KI kann diese Aktivitäten optimieren, indem sie spezifische Aufgaben automatisiert und maßgeschneiderte Workflows bereitstellt, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter nur die erforderlichen Informationen zur richtigen Zeit erhalten.
Was bringt die Zukunft? Die Zukunft der KI in physischen Operationen konzentriert sich auf die Überbrückung von Wissenslücken und die Automatisierung wesentlicher Workflows. Viele Organisationen verlassen sich noch auf Papierprotokolle oder veraltete Tabellenkalkulationen; KI kann unerkannt gebliebene Trends innerhalb operativer Daten aufdecken und diese Informationen in zugänglichen und umsetzbaren Formaten präsentieren.
In Bezug auf große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT oder Llama wird erwartet, dass diese kleinere, spezialisierte Modelle hervorbringen, die auf spezifische Anwendungen in der Industrie zugeschnitten sind. Die Integration von KI-Copiloten wird ebenfalls bedeutend sein, da sie es LLMs ermöglicht, kontextreichere Assistenz zu bieten und routinemäßige Verwaltungsaufgaben zu automatisieren. Diese Fähigkeit ist entscheidend, um Laien zu empowern, komplexe Technologien mit Alltagsprache zu navigieren.
Die Landschaft der physischen Operationen ist komplex und entwickelt sich ständig weiter. Während die Analyse unterschiedlicher Datenformate für KI-Teams herausfordernd sein kann, bestehen erhebliche Chancen, diese Prozesse zu optimieren und zu verbessern.
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