In diesem Vortrag werden praxisnahe Einblicke aus zwei beispielhaften Machine Learning Projekten in der Logistik geteilt. Der Fokus liegt dabei weniger auf technischen Details als auf den Erfahrungen, die auf dem Weg von der Idee bis zur Umsetzung gesammelt wurden. Insbesondere werden Herausforderungen wie Zieldefinition, Erwartungsmanagement oder die Integration in bestehende Prozesse beleuchtet.
Dr. Sandra Wissing ist Data Scientist bei Fiege und Nachwuchsprofessorin an der FH Münster. Bereits in ihrer Promotion in Wirtschaftsinformatik, bei der sie sich auf Machine Learning in der Transportplanung konzentrierte, sammelte sie umfassende Erfahrung in der Umsetzung von KI-Projekten in der Praxis. Seitdem umfassen ihre Arbeitsschwerpunkte insbesondere das Zusammenspiel von Algorithmen, Daten, Prozessen und Menschen sowie die Konzeption und Entwicklung von Datenprodukten mit Fokus auf die Logistikbranche.