Die Zukunft der KI: Wie die künstliche Intelligenz die Logistik verändern wird

Die Zukunft der KI in der Optimierung der Lieferkette und der modernen Logistik ist bereits da. Die künstliche Intelligenz (KI) hat sich als grundlegender Pfeiler der Optimierung der Lieferkette etabliert und setzt damit einen Meilenstein in der modernen Logistik. KI ist weit mehr als ein bloßes Versprechen für die Zukunft. Sie definiert aktuelle Betriebsprozesse neu und bietet einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil in einem immer anspruchsvolleren globalen Markt. Diese Fähigkeiten reichen von einer präzisen Bedarfsprognose bis hin zu einer umfassenden Verbesserung der Transport- und Lagerorganisation.

Wir werden im folgenden Artikel den Einsatz von KI in der Logistik untersuchen, sowohl im Bereich der Lagerverwaltung als auch bei der Zuweisung und Verteilung von Aufträgen sowie bei der Automatisierung von Entscheidungsprozessen.

Einsatz von KI in der Logistik: Gegenwart und Zukunft

Die künstliche Intelligenz wird in der Logistik zur Optimierung zahlreicher Prozesse eingesetzt. Zu ihren Fähigkeiten gehören unter anderem die Vorhersage der Nachfrage, die Verbesserung der Transport- und Lagerorganisation sowie eine detaillierte Rückverfolgbarkeit, die den Stellplatz der Ware, ihren Zustand und mögliche Zwischenfälle umfasst.

Dank KI-Systemen können Logistikexperten Lieferzeiten genau vorhersagen, die kostengünstigste Transportoption auswählen und bei Störungen in der Lieferkette, wie z. B. Zwischenfällen auf den Transportwegen oder bei Lieferanten, schnell alternative Lösungen vorschlagen.

Laut Alberto Oca, Partner bei der Unternehmensberatung McKinsey und Co-Leiter für digitale Lagerung in Nordamerika, ist die Zukunft der künstlichen Intelligenz in der Lieferkette vielversprechend. „Die generative KI ist in der Lage, bestehende Planungssysteme zu ergänzen, sich wiederholende Prozesse und Aufgaben zu automatisieren und insbesondere Informationen bereitzustellen, die die Landschaft der Lieferkette verändern werden.“

Die Zukunft der KI in der Logistik

Die Zukunft der KI wird die Logistik im Allgemeinen und insbesondere drei Entwicklungsbereiche von entscheidender Bedeutung grundlegend verändern:

• Lagerverwaltung. Die KI wird zur Verbesserung der Leistung, zur Vorhersage von Verbrauchstrends, zur Vermeidung von Fehlbeständen und zur Maximierung der Bewegungen von Lagermitarbeitern und autonomen mobilen Robotern (AMR) innerhalb des Lagers eingesetzt. Laut einem Bericht von Deloitte und dem Verband MHI wird der Einsatz von KI, die ein großes Potenzial für Wettbewerbsvorteile bietet, in den kommenden Jahren weiter zunehmen. Daher muss unbedingt ermittelt werden, wie KI eingesetzt werden kann, um die Robotik und Automatisierung voranzutreiben, die die Logistik derzeit grundlegend verändern.
• Auftragsvergabe und -verteilung. Mithilfe von KI-Technologie lassen sich Routen optimieren und die Kosten für die letzte Meile senken. Dazu werden die Transportfahrzeuge optimal ausgelastet und das Liefernetzwerk ausgeglichen, was die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit bei der Ausführung von Bestellungen erheblich verbessert.
• Automatisierung strategischer Entscheidungsfindung. KI in Unternehmen verändert die Logistik grundlegend durch die Umstellung des Waren- und Informationsflussmanagements von statischen Simulationsmodellen auf intelligente Unterstützungssysteme. Durch diese Automatisierung strategischer Entscheidungen kann die KI große Datenmengen in Echtzeit (Verkehr, Nachfrage, Lagerbestand) analysieren, um kritische Bereiche wie die Gestaltung des Vertriebsnetzes, die vorausschauende Kapazitätsplanung und die Lagerbestandsverwaltung automatisch zu optimieren. So werden eine höhere Betriebseffizienz und eine bessere Reaktionsfähigkeit der gesamten Lieferkette gewährleistet.

Einige der Tools, die diese Fortschritte ermöglichen, sind KI-Agenten und generative KI oder genAI. Diese Begriffe sind nicht zu verwechseln:

• KI-Agenten sind für Entscheidungen und autonomes Handeln in der Logistik konzipierte Systeme. Sie könnten beispielsweise bei Vertragsverhandlungen oder der Umverteilung von Waren zwischen verschiedenen Vertriebszentren nützlich sein. Wenn sie eine Unvorhergesehene Situation erkennen, können sie die betroffenen Fahrer und Kunden benachrichtigen und den Auftrag gegebenenfalls auf andere Transportmittel umleiten, wenn die Lieferfristen gefährdet sind.
• Die generative KI ist eine Art von Intelligenz, die auf Wunsch des Benutzers Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder Codes erstellt. Sie kann in sehr kurzer Zeit Berichte über den Stand des Inventars erstellen. Darüber hinaus kann sie 2D- und 3D-Pläne für das Layout neuer Lager erstellen, um die Raumeffizienz und den Materialfluss zu maximieren.

Lagerverwaltung in einer von KI dominierten Zukunft

Fortschrittliche, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Lagerverwaltungssysteme stellen einen Wendepunkt in der modernen Logistik dar. Diese Tools umfassen Funktionen für maschinelles Lernen und in neueren Versionen auch für generative KI. Sie fungieren als intelligenter Logistikassistent, der nicht nur die riesigen Mengen an Betriebsdaten analysiert, sondern diese auch in umsetzbares Wissen umwandelt. Dies führt zu einer dynamischen Routenoptimierung, einer deutlich genaueren Nachfrageprognose und der Möglichkeit, mit dem System in natürlicher Sprache zu interagieren. So können Manager strategische Entscheidungen treffen und komplexe Maßnahmen sofort und effizient umsetzen.

Hier sind weitere mögliche Anwendungen von KI im Zusammenhang mit der Lagerverwaltung:

• Bedarfsplanung. Die KI schätzt die zukünftige Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen durch die Analyse historischer Daten und in Echtzeit generierter Informationen. Darüber hinaus berücksichtigt sie bei der Erstellung von Prognosen relevante externe Faktoren.
• Leistungsanalysen. Durch die Analyse von Lagerdaten mithilfe von KI lassen sich Muster erkennen, Trends vorhersagen und wertvolle Informationen für das Management gewinnen. Das Ziel ist, dass Experten sie für ihre Entscheidungsfindung nutzen können.
• Simulation von Szenarien. KI trägt zur Planung logistischer Szenarien bei, da sie riesige Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten kann. Ebenso kann KI historische Daten und prädiktive Analysen zur Erstellung realistischer Szenarien nutzen, die diese Anlagen beeinträchtigen könnten.

Die effiziente Verwaltung eines modernen Lagers erfordert blitzschnelle Entscheidungen, die mit herkömmlichen Mitteln nicht mehr zu treffen sind. Aus diesem Grund ist künstliche Intelligenz zu einem unverzichtbaren Hilfsmittel für Manager geworden und verwandelt Lagersysteme in proaktive Effizienzzentren. Easy AI – der Chatbot des Lagerverwaltungssystems Easy WMS – interpretiert und beantwortet komplexe Fragen und erleichtert so die Entscheidungsfindung. Die Benutzer können somit Fragen zu beliebigen Aspekten stellen und erhalten von Easy WMS, dem LVS von Mecalux, präzise Antworten in verschiedenen Formaten wie Zahlen, Listen, Tabellen oder Grafiken.

Die KI der Zukunft bei der Zuweisung und Verteilung von Aufträgen

Die Zukunft der KI liegt in der Anwendung fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lernmodelle, die in die wichtigsten Phasen des logistischen Fulfillments integriert werden können, um die Effizienz zu optimieren und Kosten zu senken:

• Automatische Nachfüllung. KI kann die Lagerbestände in Echtzeit überwachen und automatisch Bestellungen generieren, wenn der Lagerbestand unter einen vorab festgelegten Wert fällt. Dadurch wird die ständige Verfügbarkeit der Produkte gewährleistet.
• Optimierung von Transportrouten. KI kann aus historischen Daten lernen, Muster erkennen, sich dynamisch an plötzliche Ereignisse anpassen und Vorhersagen treffen. Dank all dieser Eigenschaften eignet sie sich ideal für Unternehmen, insbesondere solche mit großen Fahrzeugflotten, um die Routen ihrer Fahrer zu organisieren.
• Orchestrierung von Aufträgen und Zuweisung von Versandstellen. Bevor die Waren das Lager verlassen, sorgt die intelligente Orchestrierung der Aufträge dafür, dass die Liefertermine eingehalten werden und die Sendungen schnell, pünktlich und fehlerfrei zugestellt werden. So bietet sie Einkaufserlebnisse, die den Anforderungen der Kunden entsprechen und den Umsatz fördern. Diese Vorteile lassen sich durch ein Distributed Order Management wie Easy DOM erzielen. Es wird in der Cloud bereitgestellt und optimiert die Auswahl von Kommissionierpunkten innerhalb eines Netzwerks von Lagern und Vertriebszentren.

Die Optimierung der Auftragsverteilung durch das Training selbstlernender KI-Modelle ist eines der Ziele der Forschungszusammenarbeit zwischen dem Massachusetts Institute of Technology und Mecalux. Laut der Wissenschaftlerin Sarah Schaumann könnte dies die Grundlage für die Entwicklung autonomer und selbstlernender Systeme zur Auftragsverteilung bilden. Das Umfeld, in dem Unternehmen arbeiten, wird immer dynamischer und komplexer. Der große Vorteil von Modellen des verstärkenden Lernens ist jedoch, dass sie sich mit der Zeit anpassen. „Mit unseren Systemen können sich die Unternehmen daher auf die Zukunft vorbereiten”, erklärt die Expertin.

KI und die Zukunft der Automatisierung

KI ist nicht nur für die Lagerverwaltung und die Auftragsverteilung nützlich, sondern auch entscheidend für die Entwicklung effektiverer Robotersysteme:

• Prädiktive Instandhaltung. Methoden wie maschinelles Lernen und die Überwachung von Anlagen werden eingesetzt, um Störungen und Defekte an Geräten und Maschinen zu erkennen, bevor es zu einer Beeinträchtigung ihrer Funktionsfähigkeit oder zu einem Ausfall kommt.
• Computer Vision für höhere Präzision. Dieser Bereich der KI wird von einigen Softwareprogrammen genutzt, damit Roboter ihre Umgebung „sehen“ und „verstehen“ können, was die Effizienz der Abläufe erhöht. Ein Beispiel hierfür sind die Regalbediengeräte von Mecalux, die mit einem Positionierungssensor mit Computer Vision ausgestattet sind.
• Koordinierung und Steuerung des Verkehrs. In Flotten autonomer mobiler Roboter (AMR) oder Shuttle-Lagersystemen können dynamische Optimierungsalgorithmen die schnellste Route dem geeigneten Fahrzeug zuweisen und so sicherstellen, dass es in den Gängen nicht zu Kollisionen oder Staus kommt.

Eine weitere Herausforderung der Forschungszusammenarbeit zwischen dem Massachusetts Institute of Technology und Mecalux ist die Steigerung der Produktivität autonomer Roboter durch maschinelles Lernen. „Wir nutzen das verstärkende Lernen, um den AMRs zu helfen, Lager auf einer zusammenhängenden Ebene zu verstehen. Das bedeutet, dass die Roboter nicht nur jederzeit sehen können, wo sie sich gerade befinden, sondern auch die nächsten Aufträge und deren Lieferziele vorhersagen können. So können sie ihre Prozesse noch weiter optimieren“, erklärt der Forscher Willem Guter.

KI – der Schlüssel zur Zukunft der Logistik

Die Zukunft der KI ist der Motor für einen tiefgreifenden Wandel in der Logistik. Die künstliche Intelligenz verändert die Logistik grundlegend, indem sie Prozesse automatisiert, Routen optimiert und die Nachfrage vorhersagt. Dank Sensoren und Algorithmen erhalten Unternehmen Transparenz in Echtzeit und können schnellere und präzisere Entscheidungen treffen. Die KI wird in Zukunft zu einer effizienteren, nachhaltigeren und krisenfähigeren Logistik führen. Die meisten operativen Entscheidungen sollen automatisiert werden, wodurch Geschäftsmodelle neu definiert und das Kundenerlebnis verbessert werden. Diese Entwicklung wird ein neues Kapitel in der Gestaltung, Verwaltung und Skalierung globaler Lieferketten aufschlagen.