„Ich bin mir sicher, Künstliche Intelligenz wird sich in allen Bereichen, nicht nur in der Transportlogistik durchsetzen. Daher ist es für uns extrem wichtig auch in diesem Bereich führend zu sein,“ sagt CEO Hansjörg Haller im Bericht „Neue Ansätze durch KI“ und ergänzt: „Als innovatives Unternehmen für Logistiksoftware verwenden wir seit 2011 pretrained transformer models. Das ist die gleiche Technologie, auf der auch ChatGPT basiert.“
Es wurden hunderte Dokumente mit Student*innen vortrainiert und Auftragsdokumente von verschiedenen Kunden analysiert. Dem Modell wurde beigebracht, wo die relevanten Daten im Dokument zu finden sind. So ist es möglich, Inhalte von Dokumenten richtig zu detektieren, zuzuordnen und zu erkennen, um welche Art von Dokument es sich dabei handelt. Das Resultat ist die automatische OCR-Texterkennung.
Eine weitere Anwendung von Machine Learning ist die automatisierte Zuordnung von Stammdaten, den Kronjuwelen einer jeden Spedition. Um eine Zuordnung zu ermöglichen, mussten die Stammdaten früher in Matchingtabellen aufwändig vorkonfiguriert werden. Dieser aufwändige Schritt fällt durch den Einsatz von KI weg. Die Technologie von translogica basiert auf Community Learning. „Die Daten unserer Kunden trainieren den Algorithmus laufend weiter und verbessern diesen dadurch laufend,“ ergänzt Marc Pfaffenberger, Geschäftsführer von Translogica Deutschland.
Die automatisierten Workflows in dotiga basieren ebenfalls auf dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Die Workflow-Engine ermöglicht es Aufgaben, die von einer Person ausgeführt werden, zu eliminieren, sobald die KI einen Schwellenwert von 90 % Sicherheit in der Entscheidungsfindung übersteigt. Viele Aufgaben werden dadurch schrittweise und automatisch abgebaut.
Die neueste Erweiterung von translogica in puncto Künstlicher Intelligenz ist die Integration von ChatGPT. „Unsere Kunden können gewünschte Prozessautomatisierungen in natürlicher Sprache beschreiben und von ChatGPT in den entsprechenden Quellcode übersetzen lassen. So ist kein Programmierer mehr für solche Anpassungen mehr notwendig,“ erklärt Marc Pfaffenberger die aktuelle Softwareerweiterung.
Weitere Informationen zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in translogica/dotiga finden Sie in unserer Broschüre zu diesem Thema: InfPro_KI_Folder_WEB_neu.pdf (translogica.net)
