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Künstliche Intelligenz in der Logistik

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Zusammenfassung

Der Logistik kommt seit Anfang der 90er Jahre für die Planung und Implementierung global verteilter Produktion eine Schlüsselrolle zu. Die hierbei zu bewältigenden Aufgaben beinhalten durch die Integration unterschiedlichster Akteure eine inhärente Komplexität, die mit konventionellen Ansätzen nicht oder nur mit erheblichen Kosten beherrschbar ist. Daher stellt die Logistik eine herausfordernde Domäne für die Untersuchung und Entwicklung von Methoden der Künstlichen Intelligenz dar. Dies schließt sowohl die Identifikation von theoretischen Fragestellungen sowie die Anwendung von State-of-the-Art-Technologien ein.

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  1. http://www.sfbtr8.spatial-cognition.de/ailog-2010/.

Literatur

  1. Baumgarten H (1989) Logistik in den 90er Jahren – eine neue Dimension. In: Bäck H (Hrsg) Logistikkosten und Logistikleitung. 6. Logistik-Dialog, Schriftenreihe Praxiswissen Logistik. Verlag TÜV Rheinland, Köln

    Google Scholar 

  2. Baumgarten H, Darkow I-L, Walter S (2000) Die Zukunft der Logistik – Kundenintegration, globale Netzwerke und e-Business. In: Hossner R (Hrsg) Jahrbuch der Logistik 2000. Verlagsgruppe Handelsblatt, Düsseldorf, S 12–23

    Google Scholar 

  3. Baumgarten H, Walter S (2000) Trends und Strategien in Logistik und E-Business. Logistik Unternehm 14(10):6–10

    Google Scholar 

  4. Bergmann R (2002) Experience management foundations, development methodology, and internet-based applications. Lecture notes in computer science, Bd 2432. Springer, Berlin/Heidelberg

    MATH  Google Scholar 

  5. Brady M (1985) Artificial intelligence and robotics. Artif Intell 26(1):79–121

    Article  Google Scholar 

  6. Bräysy O, Gendreau M (2005) Vehicle routing problem with time windows, part ii: metaheuristics. Transp Sci 39(1):119–139

    Article  Google Scholar 

  7. Davidsson P, Henesey L, Ramstedt L, Törnquist J, Wernstedt F (2005) An analysis of agent-based approaches to transport logistics. Transp Res C 13:255–271

    Article  Google Scholar 

  8. Fensel D, Omelayenko B, Ding Y, Klein M, Flett A, Schulten E, Botquin G, Brown M, Dabiri G (2002) Intelligent information integration in B2B electronic commerce. The Kluwer international series in engineering and computer science, Bd 710. Kluwer Academic, Boston

    Google Scholar 

  9. Fox MS, Barbuceanu M, Teigen R (2000) Agent-oriented supply-chain management. Int J Flex Manuf Syst 12:165–188

    Article  Google Scholar 

  10. Freitag M, Herzog O, Scholz-Reiter B (2004) Selbststeuerung logistischer Prozesse – Ein Paradigmenwechsel und seine Grenzen. Ind Manag 20(1):23–27

    Google Scholar 

  11. Fujita K, Ohtani S (2001) Hierarchical context for emergent layout design synthesis: preliminary development of agent-based plant layout design system. In: Butala P, Ueda K (Hrsg). In: Proceedings of the 3rd intl workshop on emergent synthesis, S 145–153, Bled, Slovenia

  12. Gabel T, Riedmiller M (2007) Adaptive reactive job-shop scheduling with learning agents. Int J Inf Technol Intell Comput 2(4)

  13. Gehrke JD, Wojtusiak J (2008) Traffic prediction for agent route planning. In: International conference on computational science 2008, Krakow, Poland. Springer, Berlin

    Google Scholar 

  14. Henesey L, Davidsson P, Persson JA (2009) Agent based simulation architecture for evaluating operational policies in transshipping containers. Auton Agents Multi-Agent Syst 18(2):220–238

    Article  Google Scholar 

  15. Henesey L, Davidsson P, Persson JA (2009) Evaluation of automated guided vehicle systems for container terminals using multi agent based simulation. In: Multi-agent-based simulation IX. Lecture notes in computer science, Bd 5269. Springer, Berlin/Heidelberg, S 85–96

    Chapter  Google Scholar 

  16. Langley P, Simon HA (1995) Applications of machine learning and rule induction. Commun ACM 38(11):54–64

    Article  Google Scholar 

  17. Lattner AD, Bogon T, Schumann R, Timm IJ (2008) Temporal pattern mining in logistics. In: Pawar KS, Lalwani CS, Banomyong R (Hrsg) Proceedings of the 13 international symposium on logistics (ISL 2008), Bangkok. Centre for Concurrent Enterprise Nottingham University, Nottingham, S 308–316

    Google Scholar 

  18. Piller FT (2000) Mass Customization. Ein Wettbewerbskonzept für das Informationszeitalter. Gabler Verlag, Wiesbaden

    Google Scholar 

  19. Pontrandolfo P, Gosavi A, Okogbaa OG, Das TK (2002) Global supply chain management: a reinforcement learning approach. Int J Prod Res 40(6):1266–1317

    Article  Google Scholar 

  20. Sauer J (1993) Wissensbasiertes Lösen von Ablaufplanungsproblemen durch explizite Heuristiken. Dissertationen zur Künstlichen Intelligenz (DISKI), Bd 37. Infix-Verlag, St. Augustin

    Google Scholar 

  21. Tasgetiren MF, Liang Y-C, Sevkli M, Gencyilmaz G (2007) A particle swarm optimization algorithm for makespan and total flowtime minimization in the permutation flowshop sequencing problem. Eur J Oper Res 177(3):1930–1947

    Article  Google Scholar 

  22. Timm IJ, Hellingrath B, Kindsmüller M, Wache H (Hrsg) (2004) Proceedings of the first international workshop on applied artificial intelligence and logistics, special focus on mobile solutions. 27th german conference on artificial intelligence (KI-2004) workshop. Universität Ulm, Ulm

    Google Scholar 

  23. Timm IJ, Knirsch P, Kreowski H-J, Timm-Giel A (2007) Autonomy in software systems. In: Hülsmann M, Windt K (Hrsg) Understanding autonomous cooperation & control in logistics: the impact on management, information and communication and material flow. Springer, Berlin, S 255–273

    Chapter  Google Scholar 

  24. Timm IJ, Knirsch P, Müller H-J, Petsch M, Abchiche N, Davidsson P, Demazeau Y, Garijo FJ, Herzog O, Kirn S, Petrie C, Tessier C (Hrsg) (2000) Agent technologies and their application scenarios in logistics. 14th ECAI workshop notes (13), Berlin

  25. Timm IJ, Knirsch P, Petsch M, Visser U, Fischer K, Herzog O, Kirn S, Zelewski P (Hrsg) (1999) Proceedings des KI’99-Workshops Agententechnologie – Multiagentensysteme in der Informationslogistik und wirtschaftswissenschaftliche Perspektiven der Agenten-Konzeptionalisierung. TZI-Bericht Nr. 16. Universität Bremen, Bremen

    Google Scholar 

  26. Timm IJ, Lattner AD, Schumann R (2009) Reflection and norms: Towards a model for dynamic adaptation for MAS. In: Boella G, Noriega P, Pigozzi G, Verhagen H (Hrsg) Normative multi-agent systems, No. 09121 Dagstuhl Seminar Proceedings, Dagstuhl, Germany. Leibniz-Zentrum für Informatik, Schloss Dagstuhl

    Google Scholar 

  27. Timm IJ, Schleiffer R, Davidsson P, Kirn S (Hrsg) (2002) Proceedings of workshop 20: agent technology in logistics. 15th european conference on artificial intelligence (ECAI), Lyon, France

  28. Triebig C, Credner T, Klügl F, Fischer P, Leskien T, Deppisch A, Landvogt S (2005) Simulating automatic high bay warehouses using agents. In: Pechoucek M, Petta P, Varga LZ (Hrsg) Multi-agent systems and applications iv. 4th international central and eastern european conference on multi-agent systems, CEEMAS 2005, Budapest, Hungary, September 15–17, 2005, proceedings. Lecture notes in computer science, Bd 3690. Springer, Berlin, S 653–656

    Google Scholar 

  29. Uschold M, King M, Moralee S, Zorgios Y (1998) The enterprise ontology. Knowl Eng Rev 13(1):31–89

    Article  Google Scholar 

  30. von der Heydt A (1999) Handbuch efficient consumer response. Konzepte, Erfahrungen, Herausforderungen. Vahlen, München

    Google Scholar 

  31. Warnecke H-J, Braun J (Hrsg) (1999) Vom Fraktal zum Produktionsnetzwerk – Unternehmenskooperation erfolgreich gestalten. Springer, Berlin

    Google Scholar 

  32. Wilppu E (1999) Neural networks and logistics. Technical Report TUCS-TR-311, Turku Centre for Computer Science, Turku School of Economics and Business Administration, Finland

  33. Zadek H (2001) Strategische Neuausrichtung von Logistikdienstleistern – Steuerung globaler Produktions- und Dienstleistungsnetzwerke. Ind Manag 17(5):28–32

    Google Scholar 

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Timm, I.J., Lattner, A.D. Künstliche Intelligenz in der Logistik. Künstl Intell 24, 99–103 (2010). https://doi.org/10.1007/s13218-010-0022-6

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