StartseiteAuto und VerkehrBearingPoint-Studie Intelligent unterwegs – Machine Learning im Transportmanagement

BearingPoint-Studie Intelligent unterwegs – Machine Learning im Transportmanagement


BearingPoint-Studie Intelligent unterwegs – Machine Learning im Transportmanagement
Infografik “KI im Transportmanagment”, Quelle: BearingPoint. Weiterer Text über ots und www.presseportal.de/nr/68073 / Die Verwendung dieses Bildes ist für redaktionelle Zwecke honorarfrei. Veröffentlichung bitte unter Quellenangabe: “obs/BearingPoint GmbH”

Frankfurt am Main (ots)

Aktuelle Umfrage von BearingPoint: Für über 80 Prozent der befragten Logistikexperten gehört Transportmanagement zur Kernkompetenz ihrer Unternehmen. Allerdings nutzen 7 von 10 Unternehmen noch keine Künstliche Intelligenz im Transportmanagement

Von der Produktion bis zum Kunden und manchmal auch zurück – Waren werden in möglichst kürzester Zeit von A nach B transportiert. Für Firmen ist ein optimiertes Transportmanagement ein unschlagbarer Wettbewerbsvorteil, der darüber hinaus Zeit und Geld sparen kann. In der aktuellen Umfrage von BearingPoint unter 200 europäischen Experten aus dem Bereich Logistik und Supply Chain Management gaben 84 Prozent an, dass sie Transportmanagement als eine Kernkompetenz in ihrem Unternehmen sehen.

Extern, intern – wer plant und überwacht eigentlich den Transport?

Die Wichtigkeit dieser Kernkompetenz und die Unterstützung mit geeigneten Systemen zeigen jedoch eine deutliche Diskrepanz. Von den Befragten aus dem Bereich Manufacturing arbeiten nur bei 42 Prozent der Unternehmen eigene Mitarbeiter an Transportplanung und -überwachung, bei den Retailern bzw. Serviceunternehmen sind es immerhin 53 Prozent. Ein eigenes Transportmanagementsystem kommt nur bei 35 Prozent der produzierenden Unternehmen und 56 Prozent der Retail-/Serviceunternehmen zum Einsatz. Der Rest vergibt diese Aufgaben ganz oder zumindest teilweise an Externe.

Künstliche Intelligenz – der Weg der Zukunft

In einer digitalisierten Welt liegt es nahe, die bereits existierenden Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) auch im Transportmanagement auszuschöpfen. Bislang nutzen jedoch nur rund 31 Prozent der Befragten KI-Microservices dafür.

“Unsere Umfrage bestätigt, dass viele Unternehmen das große Potenzial von Machine Learning und künstlicher Intelligenz im Transportmanagement noch nicht erkannt haben. Sie verschenken hier ihren Vorteil”, so Stefan Penthin, globaler Leiter Operations bei BearingPoint.

Wer KI-Microservices jedoch jetzt schon nutzt, wird es sehr wahrscheinlich auch in Zukunft tun. So geben 84 Prozent der Befragten, die KI bereits einsetzen, an, es auch weiterhin zur Stärkung der Lieferzuverlässigkeit nutzen zu wollen. Weitere 87 Prozent planen, über diesen Weg Frachtkosten einzusparen. Es ist zu erwarten, dass somit die Anwendung von KI-Technologien in der Lieferkette in den nächsten Jahren signifikant ansteigen wird. Das Transportmanagement wird dabei eine zentrale Rolle einnehmen.

“Wir erwarten eine Entwicklung hin zu einer Zweiklassengesellschaft im Transportmanagement. Vordenker prüfen ihre aktuelle Prozessstrategie und handeln zukunftsfähig. Zögerliche Unternehmen werden mit hohen Kosten und geringerer Kundenakzeptanz Wettbewerbskompetenz verlieren”, so Stefan Penthin.

“Zum Heben versteckter Optimierungspotenziale sollten zwingend KI-basierte selbstlernende Microservices im Transportmanagement genutzt werden. Damit wird die eigene Wettbewerbskraft sichergestellt”, fügt Joachim Getto, Director bei BearingPoint und Experte für digitale Logistik.

Über die Studie

Befragt wurden 200 Experten aus dem Bereich Logistik und Supply Chain Management. Die Online-Befragung fand vom 28. Februar bis 4. März 2019 in Deutschland, Frankreich, Italien, Schweden und Spanien statt.

Über BearingPoint

BearingPoint ist eine unabhängige Management- und Technologieberatung mit europäischen Wurzeln und globaler Reichweite. Das Unternehmen unterstützt seine Kunden sowohl bei strategischen als auch technologischen Herausforderungen rund um die Transformation ihres Unternehmens. BearingPoint agiert dabei in vier Bereichen: Consulting, Solutions, Business Services und Ventures. Consulting umfasst das klassische Beratungsgeschäft; Solutions entwickelt eigene Software-Lösungen für die Bereiche Digitale Transformation, Advanced Analytics und regulatorische Anforderungen; Business Services bietet Unternehmen Dienstleistungen auf Basis der Software-Lösungen; Ventures treibt die Finanzierung und Entwicklung von Start-ups voran. Zu BearingPoints Kunden gehören viele der weltweit führenden Unternehmen und Organisationen. Das globale Netzwerk von BearingPoint mit mehr als 10.000 Mitarbeitern unterstützt Kunden in über 75 Ländern und engagiert sich gemeinsam mit ihnen für einen messbaren und langfristigen Geschäftserfolg.

Weitere Informationen: Homepage: www.bearingpoint.com LinkedIn: www.linkedin.com/company/bearingpoint Twitter: @BearingPoint_de

Pressekontakt:

Alexander Bock
Global Manager Communications
Telefon: +49 89 540338029
E-Mail: alexander.bock@bearingpoint.com

Original-Content von: BearingPoint GmbH, übermittelt durch news aktuell

Der Beitrag BearingPoint-Studie Intelligent unterwegs – Machine Learning im Transportmanagement erschien zuerst auf Presseverteiler CarPr.de | Auto News | Automagazin Portale | Auto-PR | PR Marketing für die Automobilbranche.

Disclaimer/ Haftungsausschluss: Für den oben stehend Pressemitteilung inkl. dazugehörigen Bilder / Videos ist ausschließlich der im Text angegebene Kontakt verantwortlich. Der Webseitenanbieter Onprnews.com distanziert sich ausdrücklich von den Inhalten Dritter und macht sich diese nicht zu eigen.

- News Veröfentlichen -

- Mehr für Ihre Nachricht-

Möchten Sie mehr Reichweite und Sichtbarkeit für Ihre Pressemitteilung?

Publizieren Sie Ihre Pressemitteilung an bis zu 200 Online Presseportale

Profitieren Sie von maximaler Reichweite – denn unabhängig davon, wo der Kunde nach Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung sucht, wird er Sie finden durch die Presseportale, erreichen Sie mehr relevante Kunden und Leserschaft für Ihr Unternehmen.

Neueste Artikel
Lesen Sie mehr zum Thema
Mehr vom Autor

VW-Dieselabgasskandal

VW-Dieselabgasskandal: Verbraucherfreundliche Rechtsprechung setzt sich vehement fort Mönchengladbach (ots) - Selbst das...

SKODA AUTO fertigt dreimillionsten EA211-Motor

Produktionsjubiläum in Mladá Boleslav: SKODA AUTO fertigt dreimillionsten EA211-Motor Mladá Boleslav (ots)...
- weitere Pressemitteilungen -
Mehr wie das

Kooperation zwischen Zuse-Institut Berlin und FICO

Zusammenarbeit erschließt neue Möglichkeiten für mathematische Optimierung BERLIN, 20. April 2023 - Wie können Algorithmen und Optimierungsmodelle Unternehmen dabei unterstützen, resilienter mit unvorhergesehen Krisen umzugehen und ihre Prozesse an disruptive Herausforderungen anzupassen? Auf dem 4. EURO Practitioners" Forum, das der Analytics-Softwareanbieter FICO in Kooperation mit dem Zuse-Institut...

Ressourcen sparen mit Software von Lantek – Teil 3 der Serie

Lantek Analytics - mit intelligenter Datenanalyse Ineffizienzen erkennen und Potenzial für kosten- und energiesparende Prozesse erschließen Vitoria-Gasteiz/Darmstadt, 16. März 2023 - Die Preise für Rohstoffe und Energie sind im vergangenen Jahr enorm gestiegen. Auch wenn sich die Situation aktuell etwas entspannt, so bleibt doch für Unternehmen in der...

Exasol: Analytics-SaaS-Datenbank mit neuen Produktfunktionen inklusive ETL-Integration

Die Produktneuheiten umfassen ein strategisches und nahtloses Data Stack-as-a-Service-Angebot von Keboola sowie zusätzliche strategische Ökosystem-Integrationen Nürnberg, 5. Mai 2022 - Ab sofort bekommt die hoch skalierbare, verbrauchsabhängige und auf Amazon Web Services (AWS) laufende SaaS-Datenbank von Exasol eine native Schnittstelle zu Keboola, einer Cloud-basierten Data Stack-as-a-Service-Plattform....

Neues Whitepaper von TWAICE zur Relevanz von Einsichten in den Batteriezustand

Steigende Benzinpreise, Abhängigkeit von Rohstofflieferanten und eine zunehmende Zerstörung unserer ökologischen Ressourcen macht einen Umstieg auf Elektromobilität unausweichlich. Doch der Wechsel von Verbrennungsmotoren auf alternative Antriebe verläuft nicht ohne Herausforderungen: Leistungsfähigkeit und Lebensdauer der Batterie müssen gesteigert und transparent gestaltet werden - hier kann der Einsatz von...

Sie lesen gerade die Pressemitteilung - BearingPoint-Studie Intelligent unterwegs – Machine Learning im Transportmanagement