Masterarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 1,5, Universitaet Salzburg (University of Salzburg Business School), Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit analysiert explizit die Potenziale und Grenzen von KI (=kuenstliche Intelligenz) im Segment LKW-Transportlogistik, speziell angesichts der Problemstellung Laderaumknappheit. Gegliedert ist diese beginnend mit der Problemstellung, Zielsetzung und der Methodik, fortgefuehrt mit ein paar Erlaeuterungen zu wichtigen Schluesselbegriffen, gefolgt von der eigentlichen Planung und Durchfuehrung bis hin zur kritischen Auswertung der empirischen Untersuchung. Im Anschluss erfolgt eine auf eigenen Ansaetzen basierende Zusammenfassung und (Praxis-) Empfehlungen an Fuehrungsgremien der Branche. KI unterstuetztes Logistik Management soll dafuer Sorge tragen, die Probleme in dieser Kette zu loesen. In einer Veroeffentlichung der IUBH Internationalen Hochschule wird bereits fuer die Zukunft geworben. Neue Technologien haetten bereits das Potenzial, die dramatische Lage spuerbar zu aendern und dafuer zu sorgen, dass es freiere Strassen gibt und eine sichere Versorgung gewaehrleistet werden kann. Dieser Auffassung werde ich auf den Grund gehen und mithilfe eines Fach-Kollegs aus Experten den Potenzialen, aber auch den Grenzen zu KI Loesungsansaetzen nachgehen. Die Logistikkette besteht aus etlichen logistischen, informellen und produktionstechnischen Prozessen, die den verschiedenen Stufen der Wertschoepfung zugeordnet sind und an der es gleich mehrere Beteiligte gibt. Die KI wuerde alle Ebenen beeinflussen und vereinen. Die empirische Untersuchung der Wirkungsweise von KI-Loesungen auf die Logistikkette ist im Rahmen dieser Masterarbeit schlichtweg viel zu umfangreich und wird beruhend auf dieser Studie dann eher ein Thema fuer eine zukuenftige Dissertation werden.
