Schlagwort-Archive: Digitalisierung

Fit für die Zukunft? Logistikbranche und Digitalisierung

Warum hat die Logistik-Branche nicht den Ruf als Schrittmacher bei der Digitalisierung, den sie eigentlich verdienen würde? Weil Logistik in Deutschland so perfekt funktioniert, dass sie von vielen einfach als selbstverständlich genommen wird. So zumindest eine These von Dorothee Bär, ihres Zeichens Parlamentarische Staatssekretärin im Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI).

Anlässlich einer Keynote, die sie zur Eröffnung der Fachmesse TransportLogistic im Mai in München hielt, betonte Frau Bär, dass Deutschland nicht nur Fußball-, sondern auch Logistik-Weltmeister ist. Wenig bekannt, und trotzdem wahr: die Logistik ist hierzulande der drittgrößte Wirtschaftsbereich nach Handel und Automobilindustrie. Doch wie gut ist diese Branche für die Herausforderungen der Digitalisierung aufgestellt? Was ist neben technischen Lösungen noch erforderlich, um für die Zukunft gerüstet zu sein? In ihrer rund 11-minütigen Keynote gibt Dorothee Bär interessante Denkanstöße zu diesen Fragen – und zu Stichworten wie Same Day Delivery, vernetzten Verkehrsleitsystemen und geplanten Investitionen in den Breitband-Ausbau:

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Auch Microsoft hat eine Vision

Wenn Google so ein Video macht, dann wird es sofort in großer Zahl gesehen und geteilt. Bei Microsoft dauert das immer ein wenig länger. Warum? Keine Ahnung – aber die Vision die MS hier von einer Lebens und vor allem Arbeitswelt der Zukunft entwirft ist sehenswert…

Monitore in jeder Art und Form sind ein zentraler Bestandteil dieser Idee – aber auch virtuelle Welten. Aber wollen wir das, was man da in den paar Minuten sieht wirklich mit allen Konsequenzen haben? Auch Microsoft hat eine Vision weiterlesen

Semantische Anwendungen (II): Wenn der Mensch „neue“ Daten vom Computer will

Intelligente Spracherkennungssysteme wie von Apple und Google sind nur die Spitze des Eisberges bei semantischen Anwendungen (Teil 1 zu diesem Thema lesen Sie hier). Nach der hochkomplexen Erkennung von Sinn und Kontext muss im Hintergrund die eigentliche Information abgerufen und aufbereitet werden. Das erfordert auch ohne Spracherkennung eine gigantische Rechenleistung. Im Folgenden ein paar Beispiele für intelligente Datenaufbereitung.

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