Artificial Intelligence & Machine Learning

LOGISTICS NEXT LEVEL: Die Antwort von Strauss auf die Frage „Wie gelingt echte Logistiktransformation“?

Die Zukunft der Dokumentenverarbeitung hat begonnen – mit KI-Sachbearbeitern, die Frachtbriefe, Rechnungen und Zolldokumente eigenständig lesen, prüfen und verarbeiten. Die vergangenen Monate haben eindrucksvoll gezeigt: Klassische OCR-Tools und starre SaaS-Produkte gehören der Vergangenheit an. Holger Trittenbach (Head of Product bei ExB) zeigt in seinem Vortrag, wie Anna – eine virtuelle KI-Sachbearbeiterin – Dokumente nicht nur verarbeitet, sondern versteht. In einer Live-Demo erkennt sie Unstimmigkeiten in echten Unterlagen und überträgt strukturierte Daten direkt ins TMS oder ERP-System – nahtlos integriert, in wenigen Tagen einsatzbereit. Für alle, die Prozesse intelligenter gestalten, Teams entlasten und mit KI die nächste Automatisierungsstufe erreichen wollen.
 

Prognosen sind gut – aber was wäre, wenn Ihre Supply Chain selbst erkennen würde, was kommt?Diese Keynote zeigt, warum der Weg von Forecasting zu echter Demand Intelligence nicht optional ist, sondern entscheidend.Und warum es dabei nicht nur um Algorithmen geht – sondern um eine völlig neue Art, Entscheidungen in der Supply Chain zu treffen.

Erleben Sie, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Zukunft der Supply Chain Planung durch die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine neu gestaltet. In dieser Session zeigen wir praxisnahe Anwendungen intelligenter KI-Agenten, die weit über reine Automatisierung hinausgehen - sie verbessern Entscheidungsprozesse, steigern die Agilität und befähigen Planer dazu, schneller, intelligenter und widerstandsfähiger zu agieren. Erfahren Sie, warum Collaborative Intelligence kein Schlagwort ist, sondern ein echter Wettbewerbsvorteil.

KI-Systeme wirken oft wie eine „Black Box“. Der Open-Source-Gedanke bietet hier eine Möglichkeit zur Öffnung: Durch das Teilen von Trainingsdaten, vortrainierten Modellen und Software entsteht ein offenes Innovationsökosystem. Unternehmen stehen vor der Make-or-Buy-Entscheidung, bei der etablierte Technologieanbieter zunehmend auch Open-Source-Schnittstellen bieten. Die „Make“-Entscheidung, also die Entwicklung eigener KI-Lösungen, bietet mehr Kontrolle und Anpassungsmöglichkeiten, während Technologieanbieter mit bewährter Infrastruktur und Skalierbarkeit punkten. Firmen treffen ihre Wahl basierend auf strategischen Überlegungen zu Marktposition, Sicherheit und den Vorteilen einer transparenten, gemeinschaftlich entwickelten Lösung.