Masterarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 1,0, Technische Universität Berlin, Sprache: Deutsch, Abstract: Wie kann maschinelles Lernen in Logistikunternehmen eingesetzt werden? Die Potenziale von maschinellem Lernen werden von einem Großteil der Logistikunternehmen noch nicht genutzt. Während Forschungsinstitute die Weiterentwicklung von Methoden des maschinellen Lernens vorantreiben, stehen viele Industrieunternehmen noch vor der Herausforderung, wenigstens die elementaren Kernfunktionen maschinellen Lernens erfolgreich einzusetzen. Der niedrige Implementierungsstand, die zögerliche Haltung, insbesondere das zähe Investitionsverhalten, begründen sich vor allem durch die Komplexität des Vorhabens, maschinelles Lernen unternehmensweit gewinnbringend einzusetzen, durch bestehende Unsicherheiten und durch fehlende Ressourcen.In dieser Masterarbeit werden zunächst Erfolgsfaktoren und Barrieregründe von Machine-Learning Projekten, aktuelle Forschungstrends im Bereich des maschinellen Lernens, sowie eine Anzahl an KI- und ML-Reifegradmodellen auf der Grundlage aktueller, wissenschaftlicher Literatur identifiziert. Auf Basis der erarbeiteten Inhalte wird ein Gestaltungskonzept für den Einsatz von maschinellem Lernen in der Logistik konstruiert. Die wissenschaftliche Entwicklung eines solchen Gestaltungskonzepts kann dazu beitragen, Logistikunternehmen bei dem betrieblichen Einsatz von maschinellem Lernen zu unterstützen.
Das Potenzial von maschinellem Lernen in der Logistik. Ein Gestaltungskonzept für den erfolgreichen Einsatz von Machine Learning
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Description
Masterarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 1,0, Technische Universität Berlin, Sprache: Deutsch, Abstract: Wie kann maschinelles Lernen in Logistikunternehmen eingesetzt werden? Die Potenziale von maschinellem Lernen werden von einem Großteil der Logistikunternehmen noch nicht genutzt. Während Forschungsinstitute die Weiterentwicklung von Methoden des maschinellen Lernens vorantreiben, stehen viele Industrieunternehmen noch vor der Herausforderung, wenigstens die elementaren Kernfunktionen maschinellen Lernens erfolgreich einzusetzen. Der niedrige Implementierungsstand, die zögerliche Haltung, insbesondere das zähe Investitionsverhalten, begründen sich vor allem durch die Komplexität des Vorhabens, maschinelles Lernen unternehmensweit gewinnbringend einzusetzen, durch bestehende Unsicherheiten und durch fehlende Ressourcen.In dieser Masterarbeit werden zunächst Erfolgsfaktoren und Barrieregründe von Machine-Learning Projekten, aktuelle Forschungstrends im Bereich des maschinellen Lernens, sowie eine Anzahl an KI- und ML-Reifegradmodellen auf der Grundlage aktueller, wissenschaftlicher Literatur identifiziert. Auf Basis der erarbeiteten Inhalte wird ein Gestaltungskonzept für den Einsatz von maschinellem Lernen in der Logistik konstruiert. Die wissenschaftliche Entwicklung eines solchen Gestaltungskonzepts kann dazu beitragen, Logistikunternehmen bei dem betrieblichen Einsatz von maschinellem Lernen zu unterstützen.
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