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KI in der Logistik
Die Inhalte im Detail:
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Machine Learning
- Datenanalyse als Basis für KI – Datenqualität, Datenflüsse und Kennzahlen
- KI-Anwendungen entlang der Supply Chain (Prognosen, Planung, Automatisierung)
- Praxisbeispiele aus Disposition, Bedarfsplanung, E-Mail-Automatisierung, Produktionsplanung und Paketvolumenprognosen
- Generative KI in der Logistik – Einsatzmöglichkeiten und Risiken
- Automatisierungspotenziale in Lager und Transport
- Digitalisierungsstrategien und Vorgehensmodelle für die Einführung von KI
- Governance, Ethik, EU AI Act und rechtliche Rahmenbedingungen
- Aktuelle Trends und Innovationen (Digitaler Zwilling, Simulation, smarte Supply Chains)
- Logistik-Mitarbeiter:innen und Führungskräfte, die sich über moderne Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz informieren möchten.
- Logistiker:innen aus unterschiedlichen Bereichen, die ein grundlegendes Verständnis für KI-Anwendungen in Supply Chain, Transport und Lagerlogistik erwerben wollen.
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Timo Steigner, BSc, absolvierte das Studium Logistics – Diagnostics and Design an der Hochschule Kaiserslautern und verfügt über eine fundierte Ausbildung sowie Praxiserfahrung entlang der gesamten logistischen Wertschöpfungskette – von der operativen Lagerlogistik bis zur strategischen Netzwerkplanung. Er ist als Logistik Consultant bei der Xvise Innovative Logistics GmbH tätig und begleitet Lagerplanungs und Automatisierungsprojekte in der Intralogistik, führt Prozessoptimierungen entlang der Supply Chain durch und entwickelt datenbasierte Lösungen in den Bereichen Transport, Bestands- und Netzwerkmanagement. Sein fachlicher Schwerpunkt liegt dabei auf der Analyse und Visualisierung komplexer Logistikprozesse sowie der Nutzung digitaler und KI gestützter Methoden zur Entscheidungsunterstützung. Sein Anliegen: „Logistik durch Daten, Transparenz und KI smarter machen – weg vom Bauchgefühl, hin zu fundierten Entscheidungen.“