Auf dem Zukunftskongress Logistik – 41. Dortmunder Gespräche unter dem Motto »Logistics goes AI« haben Logistikforschung und -industrie jetzt in Dortmund einmal mehr aufgezeigt, wie die Künstliche Intelligenz die Branche verändern wird. Die Silicon Economy spielt dabei eine wesentliche Rolle.

In der Logistik gibt es eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten für Künstliche Intelligenz (KI). Die Silicon Economy, verstanden als digitale Infrastruktur für eine KI-basierte Logistik, eröffnet den Unternehmen dabei vielfältige neue Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz für sich zu nutzen, logistische Prozesse zu beschleunigen und die Logistik so effizienter, nachhaltiger und resilienter zu machen. »Die Silicon Economy ist das Ökosystem für Künstliche Intelligenz«, erklärte Prof. Dr. Dr. h. c. Michael ten Hompel, Geschäftsführender Institutsleiter am Fraunhofer IML in seiner Key Note auf dem Zukunftskongress. In dem Großforschungsprojekt sind unter anderem Grundlagen für das »Lernen in Simulationen« geschaffen worden. Solche Ansätze wären ohne Künstliche Intelligenz nicht denkbar. Zudem ist in den meisten der in der Silicon Economy entwickelten Software-Komponenten KI eingebaut.

»KI ist nicht ein weiteres Tool, sondern ein Mindset«, appellierte ten Hompel abschließend an die rund 450 Teilnehmenden des Zukunftskongresses, sich auf einer der »größten Transformationen« der Wirtschaft einzulassen. Dabei verwies er auch darauf, dass Menschen und KI in sozialen Netzwerken zusammenarbeiten – in einer sogenannten Social Networked Industry. KI helfe den Menschen letztlich, datenbasiert bessere Entscheidungen zu treffen.

Auf dem Zukunftskongress wurde auch um den Digital Logistics Awards des Digital Hub Logistics Dortmund gepitcht. Sieben Start-ups, die aus einem Feld von 54 Bewerbern aus 18 Ländern und von vier Kontinenten als Finalisten hervorgegangen waren, stellten ihre innovative Logistiklösungen vor. Auffällig dabei: Viele der Start-ups setzen – wie die Entwicklungen der Silicon Economy – auf Open Source-Lösungen, die von Unternehmen adaptiert werden können.

Foto: Fraunhofer IML