So wird Künstliche Intelligenz in der Logistik bereits genutzt

Die deutsche Logistik hat die Vorteile der Künstlichen Intelligenz (KI) nicht nur erkannt, sondern sieht sich mehrheitlich bei der Nutzung als Schrittmacher. Das geht aus einer Studie des Digitalverbands Bitkom aus dem Herbst 2022 hervor, in der 56 Prozent der Befragten von mehr als 400 Logistikunternehmen von einer Vorreiterrolle ihrer Branche ausgehen. Ein Fünftel (22 Prozent) von ihnen setzt die Technologie bereits ein; 26 Prozent beschäftigen sich mit deren Einführung. Im Vergleich zu allen anderen Sparten ist das viel. Branchenübergreifend setzen lediglich neun Prozent der deutschen Betriebe KI ein.

Bitkom-Hauptgeschäftsführer Dr. Bernhard Rohleder konstatiert: „Digitalisierung ist in der Logistik kein Rand-, sondern ein Kernthema.“ Und das sehr breitflächig, wie die Nutzungsvielfalt zeigt. Laut der Studie wird Künstliche Intelligenz in der Logistik aktuell in diesen Bereichen verwendet:

  • Cloud Computing (68 Prozent)
  • IoT-Anwendungen/Sensortechnologien (61 Prozent)
  • Warehouse Management Systeme (59 Prozent)
  • Nutzung von Smartphones oder Tablets (56 Prozent)
  • Big Data und Analytics (41 Prozent)
  • digitale Marktplätze wie wlw (41 Prozent)
  • Robotik (11 Prozent)

Das letztgenannte Thema Robotik (Robotic Process Automation) dürfte an Bedeutung zunehmen. 35 Prozent, also mehr als jedes dritte Unternehmen, beschäftigt sich damit. Allerdings sind noch nicht alle Betriebe so weit. Oft scheitert die Einführung dieser und anderer KI-Technologien an nicht mehr zeitgemäßer IT-Ausstattung. Nur mit modernen Strukturen lassen sich beispielsweise interne Systeme oder die von Geschäftspartnern miteinander zwecks Datenaustausches verbinden. Ziel müssen also zunächst gemeinsame Kommunikationsstandards sein.

Was dann möglich ist und womit sich Entscheider derzeit und künftig besonders intensiv beschäftigen sollten, zeigen wir im Folgenden.

 


Automation und KI: Aktuelle und künftige Einsatzgebiete in der Logistik

Künstliche Intelligenz zeigt ihre Stärken vor allem im Verbund mit darauf basierenden beziehungsweise damit verwandten Technologien. Dazu gehören maschinelles Lernen sowie Automation in der Logistik. In Kombination lassen sich damit viele Prozesse vereinfachen, steuern, analysieren und zum großen Teil verselbstständigen. Lieferketten, Transportwege, Lagerlogistik, Personalplanung – das sind nur einige von vielen Einsatzmöglichkeiten.

KI und Konsorten helfen Unternehmen also dabei, mit aktuellen und kommenden Herausforderungen leichter und effektiver umzugehen.
 

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Fachkräftemangel: Fast jedes Unternehmen weiß, wie schwer qualifiziertes Personal zu binden und zu finden ist. Bewerbungsprozesse und individuelle Vereinbarungen bei Neueinstellungen verbrauchen viele Ressourcen. KI kann hier mit smarter Organisation und Automation personellen Aufwand und Zeit sparen. Das beginnt beispielsweise mit dem Ablegen neuer Ware an optimaler Stelle im Lager, bei der Bestellung von Nachschub, der Transportverfolgung oder dem frühen Erkennen von Auftragsspitzen oder Ausfall von technischen Komponenten (Predictive Maintenance). Viele dieser Abläufe lassen sich mit digitalen Systemen, sprich Automation, mit geringem Personaleinsatz fehlerfrei steuern. Das gilt in ähnlicher Form für die strategische Planung auf Managementebene, weil KI-Systeme entsprechende Daten liefern und Handlungsempfehlungen geben.  

Klimaschutz: Nachhaltigkeit umzusetzen und nachzuweisen ist nicht immer einfach. Das bedeutet zunächst, dass logistische Prozesse ressourcenschonend und CO₂ -neutral sein müssen. Wo dafür konkret im Betrieb angesetzt werden kann, ist oft nur schwer zu erkennen. KI und IoT-Sensoren können hier dank Datenerfassung und -verarbeitung wertvolle Hinweise geben. Mit entsprechenden Systemen lassen sich die Ergebnisse dokumentieren und stets vergleichen, um weiteres Einsparpotenzial bei Energie-, Wärme- oder Rohstoffverbrauch zu finden.

Effizienz- und Resilienzsteigerung: Ähnliches wie beim Kilmaschutz können KI und Automation auch in anderen Bereichen der Logistik leisten. Das gilt wie erwähnt für eine optimierte Lagerverwaltung, aber ebenso für die Routenplanung. So lassen sich die vorteilhaftesten Wege und Transportmittel eruieren, um Umwege, Zeitverluste und Leerfahrten zu vermeiden. Das hilft zusätzlich, um etwa die gesetzlichen Tempobestimmungen und Ruhezeiten von Fahrern einzuhalten. Außerdem ist stets ersichtlich, an welcher Stelle der Lieferkette sich eine Ware momentan befindet.

Möglichkeiten von ChatGPT: Noch ist die mit KI ausgestattete Software so neu, dass sich konkrete Anwendungsfälle in der Logistik nicht eindeutig abzeichnen. So kann sie beispielsweise keine Echtzeit- oder aktuellen Informationen aus Lieferketten ziehen. Aber mit maschinellem Lernen verknüpft, könnte sie so weit kommen, dass sie aufgrund dieser Daten leicht lesbare Berichte erstellt. Es mag also mit späteren Versionen möglich sein, bei Bedarf sofortige Nachrichten zu erstellen, wenn etwas Unvorhergesehenes passiert. Das dürfte die Reaktionszeit deutlich verkürzen, weil die Informationen direkt als Text an den zuständigen Stellen eingehen.

Ein Best Practice aus der Logistik

Künstliche Intelligenz hilft der Logistik vielfältig. Elementar ist hier die smarte Planung zu nennen, wie sie das Software- und Beratungshaus Soloplan verwendet. Seit 30 Jahren bietet es seine Speditionssoftware CarLo als Lösung für das Transportmanagement an.

Mittlerweile kann das Tool dank KI und Machine Learning das Verhalten von Disponenten antizipieren. Mittels dieser Funktion erstellt es unter anderem automatisch Routen anhand von gesammelten Erfahrungswerten. Das entlastet die Disposition bei einer ihrer aufwendigsten Aufgaben.