KI in der Logistik und der Lieferkette

Die künstliche Intelligenz in der Logistik und der Lieferkette verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Abläufe planen, durchführen und optimieren. Was bis vor kurzem noch stundenlange Analysen und Entscheidungen auf der Grundlage von Schätzungen erforderte, wird heute durch Algorithmen gelöst, die große Datenmengen verarbeiten, Muster erkennen und Szenarien vorhersagen können. Von der Nachfrageprognose über die Bestandsverwaltung und den Gütertransport bis hin zur Lagerautomatisierung – die künstliche Intelligenz etabliert sich zunehmend als eine der Technologien mit dem größten Einfluss auf die Entwicklung der Lieferkette.

In diesem Beitrag gehen wir auf die Fragen ein, was KI ist, wie sie funktioniert, welche Hauptanwendungsbereiche sie in der Logistik hat und welchen Einfluss sie auf die Zukunft der Vertriebs- und Lieferkettenabläufe haben wird.

Was ist künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, durch das Systeme bestimmte menschliche Fähigkeiten nachahmen können. Dazu gehören Lernen, logisches Denken, Problemlösen und Entscheidungsfindung. Dazu werden Algorithmen eingesetzt, die große Datenmengen verarbeiten, Muster erkennen und auf der Grundlage der analysierten Daten Antworten oder Empfehlungen generieren können.

Die meisten aktuellen Lösungen basieren auf Technologien wie Machine Learning, Deep Learning, natürlicher Sprachverarbeitung oder Computer Vision. Mit diesen Tools können die Systeme kontinuierlich dazulernen und ihre Leistung steigern, während sie neue Informationen verarbeiten.

In den vergangenen Jahren hat sich KI zu einer strategischen Technologie für Unternehmen entwickelt. Dank ihrer Fähigkeit, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu verbessern, teibt KI digitale Transformationsprozesse in Branchen wie Industrie, Handel, Transport und Logistik voran. Laut der Umfrage AI in Action von Capgemini haben Unternehmen, die künstliche Intelligenz in ihren Betriebsabläufen eingesetzt haben, eine durchschnittliche Kapitalrendite von 1,7x erzielt. In diesem Zusammenhang schreibt David de Cremer in seinem Buch The AI-Savvy Leader, dass „eine erfolgreiche Implementierung von KI beispiellose finanzielle Vorteile bringen kann“.

Künstliche Intelligenz in der Logistik und der Lieferkette

Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Logistik und Lieferkette verwalten. Durch die Zusammenführung von Daten aus ERP-Systemen, Lagerverwaltungssystemen (LVS), Transportplattformen, IoT-Sensoren und anderen Informationsquellen lässt sich ein umfassender Überblick über die Abläufe gewinnen, jede Phase des Logistikflusses optimieren und die Entscheidungsfindung verbessern.

Ihr Einsatz in der Logistik ist bereits Realität. Eine Studie des MIT Center for Transportation & Logistics und von Mecalux zeigt, dass KI in 60 % der Lager integriert ist und dort Produktivitätssteigerungen sowie neue Arbeitsmodelle vorantreibt. Zu den wichtigsten Anwendungsbereichen gehören die Nachfrageprognose, die Bestandsverwaltung und die Prozessautomatisierung. Ein Beispiel dafür ist GENESIS, ein vom MIT CTL und Mecalux entwickelter KI-Simulator, der genetische Algorithmen zur Optimierung von Lagerbeständen und Transportstrategien zwischen Lagern nutzt.

Prognosen zufolge wird der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Logistik und der Lieferkette in den nächsten Jahren weiter zunehmen. Von der Bedarfsplanung bis hin zur autonomen Lagerverwaltung – die KI wird wohl zu einer der entscheidenden Technologien für die Zukunft der Lieferkette werden.

Vorteile, die der Einsatz von KI für die Logistik mit sich bringt

Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Logistik bringt in praktisch allen operativen Bereichen Vorteile. Das sind einige der wichtigsten Vorteile, die KI mit sich bringt.

Höhere betriebliche Effizienz

Durch KI lassen sich wiederholende Aufgaben mit geringem Mehrwert automatisieren, wodurch der Verwaltungsaufwand sinkt und die Abläufe beschleunigt werden. Dadurch können die Teams mehr Zeit für strategische Aktivitäten aufwenden, die einen größeren Einfluss auf das Geschäft haben.

Bessere Entscheidungsfindung

Algorithmen der künstliche Intelligenz analysieren riesige Datenmengen in Echtzeit und wandeln die Daten in umsetzbare Empfehlungen um. Damit sind schnellere und fundiertere Reaktionen auf alle betrieblichen Veränderungen möglich.

Kostensenkung

Eine genauere Planung und eine optimierte Bestandsverwaltung tragen zur Eindämmung unnötiger Kosten bei. Außerdem hilft die KI beim Aufspüren von Ineffizienzen, beim Minimieren von Verschwendung und beim Vermeiden von Vorfällen, die zusätzliche Kosten verursachen.

Verbesserung des Kundenservice

Künstliche Intelligenz sorgt für schnellere und zuverlässigere Abläufe, was sich direkt auf das Kundenerlebnis auswirkt. Die Lieferungen sind präziser, es gibt weniger Fehler und das Störungsmanagement läuft zügiger und effektiver ab.

Resilienz der Lieferkette

Dank ihrer Vorhersagekraft erkennt die KI Risikosignale frühzeitig, sodass vorbeugende Maßnahmen ergriffen werden können. So können sich Unternehmen besser an veränderte Rahmenbedingungen anpassen und die Kontinuität ihres Betriebs sicherstellen.

Wie KI in der Lieferkette eingesetzt wird

Die Einführung von künstlicher Intelligenz in der Lieferkette sollte schrittweise erfolgen. Vor der Implementierung einer Lösung müssen die Prozesse ermittelt werden, die von einer Automatisierung profitieren können, die Verfügbarkeit zuverlässiger Daten sichergestellt und konkrete Geschäftsziele definiert werden. Sind diese Grundlagen erst einmal geschaffen, beginnen Unternehmen in der Regel mit der Einführung von KI in Schlüsselbereichen der Lieferkette, um deren Auswirkungen zu bewerten und anschließend die erfolgreichsten Initiativen auszuweiten.

KI im SCM (Supply Chain Management)

Durch seine bereichsübergreifende Bedeutung für die Betriebsabläufe ist das Lieferkettenmanagement (SCM) in der Regel einer der ersten Bereiche, in denen künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. KI sorgt für eine bessere durchgängige Transparenz und erleichtert die Überwachung von Prozessen in Echtzeit, die Erkennung von Engpässen, die Vorhersage von Risiken sowie die Koordination der verschiedenen Glieder des Logistiknetzwerks.

KI bei der Lieferkettenplanung

Die Planung ist ein weiterer Bereich, in dem künstliche Intelligenz zu schnelleren Ergebnissen führt. Prognosemodelle erkennen mögliche Nachfrageschwankungen und optimieren sowohl die Lagerbestände als auch die Einkaufs- und Produktionsplanung. Dadurch können Unternehmen präziser auf die Anforderungen des Marktes reagieren und gleichzeitig das Risiko von Überbeständen oder Fehlbeständen begrenzen.

KI beim Warentransport

Sobald die Planungsprozesse optimiert sind, weiten viele Unternehmen den Einsatz von KI auf das Transportmanagement aus. Die Technologie hilft bei der Optimierung von Routen, der Verkürzung der Fahrzeiten und der Verbesserung der Auslastung der Fuhrparks. Zudem wird die Sendungsverfolgung in Echtzeit erleichtert, und es ist möglich, umgehend auf Zwischenfälle, Verzögerungen oder Änderungen der Transportbedingungen zu reagieren.

KI in der Lagerung und Bestandsverwaltung

Das Lager ist ein weiterer Schwerpunktbereich für den Einsatz von künstlicher Intelligenz. Durch die Kombination mit Technologien wie fortschrittlicher Robotik werden Aufgaben in den Bereichen Lagerung, Kommissionierung, innerbetrieblicher Transport und Bestandsaufnahme automatisiert. Der technologische Fortschritt treibt die Entwicklung von Anlagen voran, die zunehmend autonomer, flexibler und effizienter sind und sich sofort an die betrieblichen Anforderungen anpassen können. Auf dieser Grundlage entwickeln das MIT und Mecalux derzeit ein System, das mithilfe von KI den intelligenten Nachschub vorantreibt. Dabei werden Daten zu Nachfrage, Lagerbestand und Ressourcen analysiert, um den Nachschub in Lagern zu optimieren, Fehlbestände zu reduzieren und die Effizienz bei der Kommissionierung zu steigern.

Herausforderungen beim Einsatz künstlicher Intelligenz in der Logistik

Trotz ihrer Vorteile bringt die Einführung von KI-Lösungen auch Herausforderungen mit sich, denen sich Unternehmen stellen müssen, um ihre Wirkung zu maximieren:

• Qualität und Verfügbarkeit der Daten. Algorithmen sind auf zuverlässige, aktuelle und strukturierte Informationen angewiesen, um präzise Ergebnisse zu liefern.
• Integration mit bestehenden Systemen. Zahlreiche Unternehmen arbeiten mit komplexen IT-Infrastrukturen, die zur Integration neuer, auf künstlicher Intelligenz basierender Tools angepasst werden müssen.
• Organisatorischer Wandel. Die Einführung von KI erfordert Investitionen in Technologie, die Schulung der Teams sowie ein angemessenes Veränderungsmanagement zur Erleichterung der Einführung neuer Prozesse und Arbeitsweisen.
• Cybersicherheit und Datenschutz. Angesichts des stetig wachsenden Volumens der verarbeiteten Daten müssen die Sicherheitsmaßnahmen verstärkt und die Einhaltung der Vorschriften gewährleistet werden.

Die Einführung künstlicher Intelligenz ist nicht nur eine technologische, sondern auch eine strategische und kulturelle Frage. Daher sollten Unternehmen die Einführung schrittweise und im Einklang mit ihren Geschäftszielen gestalten.

Beispiele und Anwendungsfälle von Unternehmen, die KI in ihrer Lieferkette einsetzen

Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft nimmt weiter zu. Die Studie Embedding AI in your brand’s DNA des IBM Institute for Business Value zeigt, dass 90 % der Einzelhändler bereits mit künstlicher Intelligenz arbeiten. Dies verdeutlicht die rasche Einführung dieser Technologie in Branchen, in denen betriebliche Effizienz und Reaktionsfähigkeit entscheidende Faktoren sind.

Zu den großen Unternehmen, die bereits künstliche Intelligenz in ihrer Lieferkette einsetzen, zählen insbesondere Amazon und Walmart. Amazon setzt KI-Modelle ein, um die Nachfrage vorherzusagen und die Lagerverteilung in seinem Logistiknetzwerk zu optimieren. Walmart hingegen nutzt KI-Systeme und Automatisierung, um seine Prognosen zu verfeinern, Lagerbestände neu zu verteilen und die Effizienz seiner Abläufe weltweit zu steigern.

Einige Beispiele veranschaulichen, wie diese Technologien auch in anderen Branchen greifbare Ergebnisse erzielen. Der Schuhhersteller Gioseppo hat seine Logistik mithilfe von Easy WMS modernisiert, um den Herausforderungen des Omnichannel-Modells gerecht zu werden und das Kundenerlebnis zu verbessern. Die Software von Mecalux umfasst Funktionen im Bereich der künstlichen Intelligenz und der Business Intelligence. Dadurch wird die betriebliche Effizienz maximiert und die strategische Entscheidungsfindung unterstützt.

Patatas Meléndez, Spaniens Marktführer in der Kartoffelproduktion und im Kartoffelvertrieb, betreibt seinerseits ein Lager mit automatischem Pallet Shuttle und Easy WMS. Zusätzlich wird eine Lösung mit Computer Vision zur Sortierung und Klassifizierung der Produkte eingesetzt.

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz in der Lieferkette

Künstliche Intelligenz wird in den kommenden Jahren weiter an Bedeutung in der Logistik sowie der Lieferkette gewinnen. Kurz- und mittelfristig wird eine verstärkte Einführung von prädiktiven Lösungen, fortschrittlichen Planungssystemen und KI-basierten Automatisierungstools erwartet.

Die Verbreitung dieser Technologie wird sich weiter beschleunigen. Eine Umfrage von KPMG zeigt, dass 57 % der Unternehmen davon ausgehen, den Kundenservice mithilfe künstlicher Intelligenz zu automatisieren, während aus dem Bericht Multi-agent AI: 21st century automation revolution von Capgemini hervorgeht, dass 82 % der Unternehmen vor 2027 den Einsatz von KI-Agenten planen. Diese Zahlen spiegeln das wachsende Vertrauen der Unternehmen in eine Technologie wider, die sich von der Unterstützung bei der Entscheidungsfindung hin zu einer größeren operativen Autonomie entwickeln wird.

Langfristig könnten sich zunehmend autonome Lieferketten herausbilden, die anhand von in Echtzeit gewonnenen Informationen automatisch Entscheidungen treffen können. Durch die Integration von Technologien wie generativer KI, digitalen Zwillingen, fortschrittlicher Robotik und dem Internet der Dinge werden neue Maßstäbe in Bezug auf Effizienz, Transparenz und Anpassungsfähigkeit gesetzt.

Selbst wenn noch technische und organisatorische Herausforderungen bestehen, ist davon auszugehen, dass künstliche Intelligenz in den kommenden Jahrzehnten eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung der Logistikabläufe spielen wird.

Künstliche Intelligenz, ein strategischer Partner für die Lieferkette

Die künstliche Intelligenz etabliert sich zunehmend als eine Schlüsseltechnologie zur Steigerung der Effizienz, der Widerstandsfähigkeit und der Wettbewerbsfähigkeit in der Logistik und der Lieferkette. Dank ihrer Fähigkeit zur Datenanalyse, zur Automatisierung von Prozessen und zur Optimierung der Entscheidungsfindung können Unternehmen die Herausforderungen eines zunehmend komplexen Umfelds besser bewältigen. Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse zum Einsatz von KI in der Logistik und der Lieferkette:

• Bestimmung der Logistikprozesse, die die größten Ineffizienzen verursachen, um den KI-Initiativen mit der größten Wirkung Vorrang einzuräumen.
• Es wird empfohlen, vor der Einführung von Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz die Datenqualität sicherzustellen.
• Für den größtmöglichen betrieblichen Nutzen empfiehlt es sich, KI mit Management- und Automatisierungssystemen zu kombinieren.
• Es wird empfohlen, eine schrittweise Einführungsstrategie zu entwickeln, bei der die Ergebnisse zunächst im Rahmen von Pilotprojekten validiert werden, bevor die Initiativen ausgeweitet werden.