KI-Umfeldszenario
Carlas Reise
Carla Fuchs wohnt in einem Dorf in Brandenburg und hat einen Termin in Berlin-Mitte. An den meisten Tagen wäre sie mit dem Auto am schnellsten dort. Heute nicht, es droht Stau. Ein intelligenter Reiseassistent empfiehlt Carla, einen Teil der Strecke mit der Bahn zu fahren. Für den Weg zum Bahnhof vermittelt er Carla auf ihren Wunsch kurzfristig eine kostenpflichtige Mitfahrgelegenheit. Auf der Fahrt kommt es beinahe zu einem Unfall, den Carlas automatisiertes Fahrzeug dank vernetzter Sensorik gerade noch verhindert. Am Bahnhof sucht das Fahrzeug selbständig eine Parkbucht. Carla erreicht mit dem Zug, der heute aufgrund der höheren Auslastung länger ist als sonst, pünktlich Berlin.
Bestellt? Geliefert!
Carla Fuchs ist unterwegs zu einem Termin nach Berlin als sie bemerkt, dass sie das Ladegerät für ihren Laptop vergessen hat. Sie bestellt kurzerhand ein neues – im Vertrauen darauf, dass es in wenigen Stunden an ihren Wunschort geliefert wird. Möglich machen dies Lernende Systeme, die für einen schnellen, effizienten und umweltfreundlichen Warentransport sorgen. Grundlage ist eine KI-basierte multimodale Transportplanung, die den Logistik- und Transportprozess von Waren mit prädiktiven und taktischen Verfahren steuert und optimiert. Ein vollautomatisierter Güterumschlag sowie hochautomatisierte LKW bringen Carlas Ladegerät zu einem zentralen Logistikhub am Berliner Stadtrand. Mit einem E-Transporter gelangt das Ladegerät zu einem kleinen Sammellager in der Innenstadt, wo ein Lieferroboter übernimmt – und Carla das Ladegerät in einem Café zustellt.