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In the course of the energy transition, both the energy sector and the logistics industry are facing radical changes. Providing renewable energy is subject to natural fluctuations, which leads to continuous over- and undersupply. Besides, the insufficiency of clarity concerning the requirements of renewable energy as well as the extent of charging networks poses a tremendous problem. Especially in terms of mobility, many questions remain unaddressed. Despite the immense benefits of electrification within the industrial freight transport, companies have serious concerns about converting their fleets. The lack of transparency regarding the current status of charging infrastructure as well as its possibilities to expand, causes the inadequate acceptance of electric mobility in multimodal logistic chains. In order to profit from the far-reaching potential of the energy sector, a synergistic interaction of the “energy” and “mobility” sectors has to be conceived.
Im Rahmen des Forschungsvorhabens ‚iP4MoVE‘ will das FIR eine Intelligente Plattform konzeptionieren und entwickeln, um die beiden Sektoren Mobilität und Energie für eine Smarte Mobilität optimal zu verbinden. Mit der Definition eines idealen Elektrifizierungsgrades im Lastverkehr soll eine grundsätzliche Akzeptanz für Elektromobilität in multimodalen Logistikketten geschaffen werden.
Dabei steht die Konzeptionierung einer Intelligenten Plattform zur Ermittlung des energie-/preis- und emissionsoptimalen Einsatzes von Elektrofahrzeugen im Vordergrund. So tragen die Ergebnisse des Forschungsvorhabens dazu bei, die Elektromobilität ökologisch und ökonomisch zu gestalten und eine nachhaltige Quartiersbildung sicherzustellen. Gleichzeitig soll die Integration regenerativer Energiequellen und Speichertechnologien die Treibhausgasemissionen reduzieren.
Im Fokus dieses Artikels steht die Frage, inwiefern ein Ausbau beziehungsweise eine Umstrukturierung der aktuellen Ladeinfrastruktur das Voranschreiten der logistischen Elektrifizierung dynamisiert. Dabei gilt es, die bislang diametrale Relation von Angebot und Nachfrage mit Blick auf regenerative Energieträger zu diskutieren. Wie die logistischen Anforderungen die Ausgestaltung und Platzierung der Ladeparks beeinflussen, lautet eine weitere wichtige Frage.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich über die letzten Jahre stetig zu einem Thema mit strategischer Priorität für Unternehmen entwickelt. Das zeigt sich nicht zuletzt in der gesteigerten Investitionsbereitschaft deutscher Unternehmen in KI-Projekte. Wirtschaftliche Akteure haben erkannt, dass durch eine sinnvolle Nutzung von KI-Technologien Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Die vorliegende Studie legt das Augenmerk auf den industriellen Einsatz einer KI-Technologie, die bereits heute von vielen Unternehmen erfolgreich genutzt wird: Die natürliche Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, kurz NLP). Die wirtschaftlichen Potenziale der Technologie liegen dabei in ihrer Fähigkeit, betriebliche Abläufe zu automatisieren und die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und zu vereinfachen. Ziel der Studie ist es, die Potenziale der NLP-Technologie für Unternehmen nutzbar zu machen, indem konkrete Anwendungsfälle und allgemeine Handlungsempfehlungen sowie Nutzen und Risiken aufgezeigt werden.
Prinzipien zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
In Zeiten des zunehmenden globalen Wettbewerbs und hoch vernetzter Wertschöpfungsketten entwickelt sich Künstliche Intelligenz zu einem immer wichtiger werdenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen am Wirtschaftsstandort Deutschland. Durch den Einsatz von KI-Verfahren können nicht nur interne Geschäftsprozesse kostensenkend optimiert, sondern auch neue, digitale Geschäftsfelder und -modelle erschlossen werden. Es lassen sich zum einen Trends identifizieren, denen der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen folgt. Zum anderen zeigt sich, dass sich KI unterschiedlich stark auf verschiedene Dimensionen innovativer Geschäftsmodelle auswirkt. Insgesamt lassen sich so Prinzipien ableiten, die die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen beschreiben.
Neue Technologie- und Anwendungstrends kennzeichnen KI-Nutzung
Die tatsächliche KI-Landschaft in den Wertschöpfungsketten von KI-nutzenden Unternehmen ist durch Trends gekennzeichnet. Diese lassen sich in Technologie- und Anwendungstrends unterteilen. Experteninterviews zeigen beispielsweise, dass KI-Anwendungen bevorzugt auf Cloud-Infrastrukturen entwickelt und bereitgestellt werden. Das wiederum rückt die Frage nach der Wahrung der Datensouveränität in den Vordergrund. Anwendung findet KI tendenziell zur Prognose und Überwachung.
Sechs Prinzipien beeinflussen die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
Fallstudien über ein breites Spektrum der deutschen Wirtschaft beleuchten, welche Aspekte eines KI-basierten Geschäftsmodells den größten Effekt auf das Unternehmen haben. Hier lässt sich ein besonders hoher Einfluss von KI auf das Nutzenversprechen neuartiger, digitaler Leistungen der Unternehmen an die Kundinnen und Kunden feststellen. So lassen sich sechs Erfolgsprinzipien zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien identifizieren, um die wirtschaftliche Nutzung von KI für Unternehmen in Deutschland im globalen Wettbewerb weiter zu steigern. So empfiehlt es sich zum Beispiel – neben der Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalles – ebenfalls darauf zu achten, dass die KI-Anwendung sowohl den Anbietenden wie auch den Anwendenden nützt. Diese und weitere Erfolgsprinzipien werden detailliert in der Studie Künstliche Intelligenz – Geschäftsmodellinnovationen und Entwicklungstrends beschrieben.