Überblick über zentrale Technologien:
- Innovative Automatisierungsansätze in Lager & Kommissionierung
- Einsatz von mobiler Robotik in der Intralogistik
- Künstliche Intelligenz: Grundlagen & Anwendungsbeispiel
- Nachhaltigkeit in der Logistik: Verpackungslösungen. Circularity & Reverse Logistics
Beispiele für praktische Anwendungen in der Industrie
Methoden zur strukturierten Datenerhebung und Datenquellen in der Logistik
Grundlagen der Datenqualität sowie Ursachen mangelhafter Datenqualität und mögliche Gegenmaßnahmen
Methodische Vorgehensweise bei der Auswertung sowie Visualisierung von Logistikdaten zur Entscheidungsunterstützung
Anwendungsmöglichkeiten und Fallbeispiele aus der Praxis
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Überblick über zentrale Technologien:
- Innovative Automatisierungsansätze in Lager & Kommissionierung
- Einsatz von mobiler Robotik in der Intralogistik
- Künstliche Intelligenz: Grundlagen & Anwendungsbeispiel
- Nachhaltigkeit in der Logistik: Verpackungslösungen. Circularity & Reverse Logistics
Beispiele für praktische Anwendungen in der Industrie
Methoden zur strukturierten Datenerhebung und Datenquellen in der Logistik
Grundlagen der Datenqualität sowie Ursachen mangelhafter Datenqualität und mögliche Gegenmaßnahmen
Methodische Vorgehensweise bei der Auswertung sowie Visualisierung von Logistikdaten zur Entscheidungsunterstützung
Anwendungsmöglichkeiten und Fallbeispiele aus der Praxis
Diskussion: Daten als Entscheidungsgrundlage vs. Bauchgefühl
Kurzer Ausblick auf KI-Methoden zur Abgrenzung
Einführung in zentrale Begriffe und Abgrenzung der Konzepte
Grundlagen der Funktionsweise und Anwendungsgebiete von KI und digitaler Zwillinge in der Logistik
Überblick über Voraussetzungen an Datenmenge. -qualitäten und Strukturen als Grundlage von KI-Lösungen
Erläuterung typischer IT-Architekturen und Datenpipelines für den KI-Einsatz
Vorstellung von Digitalen Zwillingen in Planung und Monitoring sowie Einführung in simulationsbasierte Analyse von Logistiksystemen
Praxisbeispiele: Einsatz von KI in Transportplanung. Bestandsmanagement oder Lagerbetrieb
Erfolgsfaktoren und Stolpersteine bei KI-Projekten
Projektarbeit zur Vertiefung der gelernten Inhalte
schriftliche Abschlussprüfung
Praxistag mit einzigartigen Einblicken in aktuellste Trends und Forschungen am Lehrstuhl der TUM

Teilnehmerkreis: Fach- und Führungskräfte aus dem logistischen Umfeld

Abschluss: Zertifikat TÜV/TUM

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