KI in der Logistik: Wie lässt sie sich erfolgreich in das Lager integrieren?

Die KI in der Logistik verändert die Art und Weise, wie viele Abläufe in der Lieferkette gesteuert werden. Unternehmen setzen diese Technologien zur Erweiterung ihrer Analysekapazitäten, zur Prozessoptimierung und zur Entscheidungsfindung ein. Durch den Einsatz dieser Technologien entwickeln sich Bereiche wie Transport, Bedarfsplanung und Lagerverwaltung weiter, wo intelligente Systeme einen effizienteren Betrieb ermöglichen und eine bessere Anpassung an Veränderungen gewährleisten.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, welche Rolle KI in der Logistik spielt, welche Vorteile sie für die Lieferkette bietet, welche Anwendungsmöglichkeiten es gibt und wie sie integriert werden kann.

Welche Rolle kann KI in der Logistik spielen?

Die künstliche Intelligenz in der Logistik ist Teil einer Reihe von Technologien, die die Entwicklung der Branche in den letzten Jahren vorangetrieben haben. Immer mehr Unternehmen integrieren diese Technologien in ihre Betriebsabläufe und verfolgen damit verschiedene Ziele. Dazu gehören die Verbesserung der Nachfrageprognose, die Versandplanung, die Ladungsoptimierung sowie die Verteilung der Waren auf die Transportmittel. Darüber hinaus analysiert die künstliche Intelligenz große Datenmengen in Echtzeit und ermöglicht so schnellere und präzisere Entscheidungen.

Auch Unternehmen mit eigenen Lagerbetrieben haben die Vorteile erkannt, die künstliche Intelligenz in der Lieferkette bietet, da diese Systeme aufgrund ihrer hohen Leistungsfähigkeit in der Lage sind, aus den von ihnen gesammelten Daten zu lernen (maschinelles Lernen) und eigenständig Entscheidungen zur Leistungsverbesserung zu treffen. Dies führt zu effizienteren Abläufen, einer Verringerung von Fehlern in der Bestandsverwaltung und einer besseren Optimierung der logistischen Ressourcen. Dadurch können sich Unternehmen an die Anforderungen des Marktes anpassen.

Vorteile der künstlichen Intelligenz für die Lieferkette

Durch die Integration künstlicher Intelligenz in die Lieferkette ergeben sich für Unternehmen zahlreiche Vorteile:

• Kostensenkung. Die künstliche Intelligenz in der Logistik optimiert Prozesse, verbessert die Bestandsverwaltung und nutzt die verfügbaren Ressourcen bestmöglich. So passt es beispielsweise die Lagerbestände an die prognostizierte Nachfrage an und vermeidet so sowohl Überbestände – die Lagerkosten verursachen – als auch Fehlbestände.
• Verringerung menschlicher Fehler. KI-Systeme können riesige Datenmengen in kürzester Zeit mit hoher Genauigkeit analysieren, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern begrenzt wird. Dies zeigt sich beispielsweise bei der Kommissionierung, wo intelligente Systeme den Lagermitarbeiter bei der Auswahl der richtigen Produkte unterstützen, oder bei der Bestandsverwaltung, indem sie Bestandsabweichungen erkennen und fehlerhafte Buchungen verhindern.
• Höhere betriebliche Effizienz. KI steigert die Leistung durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und ermittelt beispielsweise, wann der beste Zeitpunkt für die Wiederauffüllung bestimmter Bestände ist.
• Schnelle Logistikprozesse. Durch die Analyse von Echtzeitdaten beschleunigt die KI logistische Abläufe wie die Kommissionierung. KI-basierte Systeme können die Routen für die Kommissionierung im Lager optimieren, indem sie dem Lagermitarbeiter den kürzesten oder effizientesten Weg zur Entnahme der Produkte anzeigen. Dadurch verkürzen sich die Transportzeiten und die Kommissionierung der einzelnen Aufträge wird beschleunigt.
• Bessere Kundenerfahrung. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz im Logistikmanagement werden die Lieferzeiten verkürzt und die Produktverfügbarkeit erhöht, was sich positiv auf die Kundenerfahrung auswirkt.
• Automatisierung und Robotik in Lagern. KI-gesteuerte Roboter und automatisierte Systeme helfen bei Aufgaben wie dem Warentransport, der Kommissionierung oder der Sortierung von Artikeln und steigern so die Produktivität.

Anwendungen und Beispiele für KI in der Logistik

Durch den Einsatz von KI in der Logistik lassen sich Prozesse optimieren, die Entscheidungsfindung verbessern und die betriebliche Effizienz in bestimmten Bereichen steigern. Im Folgenden werden einige Beispiele für ihre Verwendung in verschiedenen Aktivitäten vorgestellt:

Künstliche Intelligenz im Lager

Künstliche Intelligenz wirkt sich erheblich auf Lagerbetriebe aus, da sie zahlreiche Prozesse im Zusammenhang mit der Kommissionierung, der Verpackung und dem Slotting optimiert. Robotersysteme und KI-basierte Software können die Bestandsverwaltung verbessern und Kommissionierzeiten. So analysieren beispielsweise beim Slotting Algorithmen historische Nachfragedaten, um Produkte mit hohem Umschlag in besser erreichbaren Bereichen zu platzieren und so die Wege der Lagermitarbeiter zu verkürzen. Zudem kann KI die Routen für die Kommissionierung optimieren oder die Lagermitarbeiter mithilfe intelligenter Systeme anleiten, wodurch der Prozess beschleunigt und Fehler begrenzt werden.

Ebenso automatisiert die KI bestimmte Aufgaben mithilfe intelligenter Systeme, die die Lagermitarbeiter beim Transport und bei der Handhabung von Warenumschlag. Laut dem gemeinsamen Bericht des MIT und von Mecalux über künstliche Intelligenz in Lagern hat diese Technologie einen wachsenden Einfluss auf verschiedene Betriebsbereiche und trägt zur Leistungssteigerung der Abläufe bei.

Auswirkungen der KI auf die Transportlogistik

Da die KI-Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und zeitliche Einschränkungen verarbeitet und auswertet, um in Echtzeit die optimalen Routen zu ermitteln, kann sie die Routenplanung optimieren und so die Lieferzeiten verkürzen. Dank dieser Technologie können Spediteure Staus vermeiden, Kraftstoff sparen und Emissionen reduzieren.

Beschaffung und Bedarfsplanung mit KI

Künstliche Intelligenz kann Verhaltensmuster bei Verbrauchern erkennen, Veränderungen in der Nachfrage vorhersagen und sogar zukünftige Umsätze prognostizieren. Dazu stützt sie sich unter anderem auf die historischen Daten der Unternehmen und rechnet diese auf die kommenden Monate hoch. Diese Fähigkeit ist beispielsweise sehr nützlich für die Anpassung der verfügbaren Lagerbestände.

KI für die vorausschauende Wartung

Bei der vorausschauenden Wartung werden Sensoren zur Erfassung von Daten über den Zustand der Maschinen eingesetzt, um mögliche Ausfälle bereits im Voraus zu erkennen. In diesem Zusammenhang wertet die künstliche Intelligenz diese Daten auf fortgeschrittenere Weise aus und erkennt Muster und Anomalien, die eine genauere Erkennung ermöglichen. Dadurch können Eingriffe im Voraus geplant und unerwünschte Betriebsunterbrechungen vermieden werden. Die vorausschauende Wartung bietet unter anderem den Vorteil, dass sie die Effizienz steigert und die Lebensdauer der Anlagen verlängert.

Wie sich KI bereits jetzt in die Lieferkette integrieren lässt

Bei der Integration von KI in die Logistik sollten Unternehmen eine Reihe von Schritten beachten, um optimale Ergebnisse zu erzielen:

• Analyse der aktuellen Funktionsweise. Wenn man sich vor Beginn mit den Daten zur Lieferkette des Unternehmens vertraut macht, lassen sich die Bereiche identifizieren, in denen Handlungsbedarf besteht.
• Gestaltung einer Roadmap. Es geht um die Festlegung klarer Ziele, d. h. darum, was durch den Einsatz künstlicher Intelligenz erreicht werden soll.
• Die beste Lösung finden. Dazu empfiehlt es sich, Experten für Lagerhaltung und Lieferkette hinzuzuziehen, die bereits mit der Implementierung von KI-basierten Lösungen vertraut sind.
• Implementierung der Technologie. Anschließend muss die erforderliche technologische Infrastruktur für die Integration der künstlichen Intelligenz und der von ihr generierten Daten eingerichtet werden.
• Überwachung von Veränderungen. Durch die Überwachung der Vorgänge in der Lieferkette können Anpassungen vorgenommen oder neue Situationen vorweggenommen werden. Dies lässt sich einfacher mit einem Lagerverwaltungssystem (LVS) wie Easy WMS bewerkstelligen, das die Betriebsdaten zentralisiert und verwaltet. Darüber hinaus analysieren KI-basierte Tools wie Easy AI mit generativen KI-Funktionen oder der GENESIS-Simulator von Mecalux die Daten und simulieren verschiedene logistische Szenarien und ermöglichen so fundiertere und anpassungsfähigere Entscheidungen.

Dr. Matthias Winkenbach, Forschungsleiter am MIT Center for Transportation and Logistics (CTL) und am Intelligent Logistics Systems Lab – einer gemeinsamen Einrichtung des MIT und von Mecalux – empfiehlt, sich zunächst auf Bereiche zu konzentrieren, in denen sich KI bereits bewährt hat. Daher rät er, Bereichen wie der Bestandskontrolle oder dem Slotting, der Automatisierung und Optimierung von Kommissionierprozessen sowie der Routenplanung für die Lagermitarbeiter innerhalb der Anlage Vorrang einzuräumen.

KI als wertvoller Partner in Logistik und Industrie

Die künstliche Intelligenz hat sich in zahlreichen Branchen als entscheidendes Instrument zur Verbesserung des Lieferkettenmanagements etabliert. Branchen wie der Einzelhandel, der E-Commerce, das verarbeitende Gewerbe oder der Vertrieb nutzen diese Technologie und können sich dadurch schnell an Marktveränderungen anpassen und Kosten senken. Vor diesem Hintergrund deutet alles darauf hin, dass KI in der Logistik und in der Industrie weiter an Bedeutung gewinnen und immer fortschrittlichere und anpassungsfähigere Betriebsmodelle vorantreiben wird.