Das MIT Intelligent Logistics Systems Lab erforscht neue Einsatzmöglichkeiten von KI in der Logistikplanung und Bestandsverwaltung
Auf dem Gartner Supply Chain Symposium/Xpo™ 2026 stellte Matthias Winkenbach, Leiter des MIT Intelligent Logistics Systems Lab, GENESIS vor – einen KI-basierten Simulator zur Optimierung der Bestandsverteilung zwischen verschiedenen Lagern eines Logistiknetzwerks.
GENESIS ist einer der neuesten Forschungsfortschritte aus der Zusammenarbeit zwischen Mecalux und dem Center for Transportation and Logistics des MIT. Im Mittelpunkt dieser Zusammenarbeit stehen die Automatisierung von Lagern, die Bestandsverwaltung, die Betriebsoptimierung sowie die Abstimmung zwischen Menschen und Robotersystemen.
„Unternehmen mit einem großen Netz an Lagern oder Vertriebszentren müssen entscheiden, welche Produkte sie wo und in welcher Menge lagern, aber auch, von wo aus sie die einzelnen Aufträge abwickeln. Bisher wurden Bestandsplanung und Kommissionierung getrennt betrachtet. GENESIS entstand genau zu dem Zweck, diese beiden Prozesse in einer einzigen Lösung zu vereinen“, erklärte Winkenbach auf der Gartner-Konferenz. Die Lösung nutzt fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens, um den optimalen Bestand zwischen den Lagern zu berechnen und den richtigen Zeitpunkt für die Wiederauffüllung zu bestimmen.
Laut Winkenbach kann der KI-gestützte Algorithmus hinter GENESIS innerhalb weniger Minuten Tausende von Möglichkeiten durchspielen – was früher Tage oder Wochen manueller Arbeit erfordert hätte. GENESIS verfügt außerdem über ein leistungsstarkes Sprachmodell, mit dessen Hilfe Nutzer die vom System vorgeschlagenen Lösungen interpretieren und hinterfragen können. „Das Tool analysiert nicht nur Daten, sondern kann auch in einer für jeden verständlichen Sprache erklären, warum es bestimmte Entscheidungen zum Lagerbestand trifft“, erklärte der MIT-Forscher.
Die KI etabliert sich in der Logistik
Winkenbach argumentierte während der Konferenz, dass künstliche Intelligenz die Experimentierphase hinter sich gelassen hat und sich als Technologie mit konkreten Anwendungsmöglichkeiten im Lieferkettenmanagement etabliert. Dem Experten zufolge ist das Wachstum dieser Lösungen auf die zunehmende Komplexität der Logistik zurückzuführen. Diese ergibt sich aus steigenden Ansprüchen der Verbraucher, der ständigen Gefahr geopolitischer Störungen und der Notwendigkeit, Ziele wie Kosten, Geschwindigkeit und Nachhaltigkeit unter einen Hut zu bringen.
Der Leiter des MIT Intelligent Logistics Systems Lab stützte sich auf die Ergebnisse einer gemeinsam mit Mecalux durchgeführten Umfrage, in der 83 % der Unternehmen angaben, den Einsatz von Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im letzten Jahr ausgeweitet zu haben. Für Winkenbach ist diese Entwicklung ein Zeichen dafür, dass die Pilotprojekte zunehmend in den täglichen Betrieb integriert werden. „KI soll die derzeitigen Tools für die Logistikplanung nicht ersetzen, sondern ergänzen“, fügte er hinzu.
Die Zukunft der KI in der Lieferkette
Winkenbach wies während des Gartner Supply Chain Symposium/Xpo™ 2026 darauf hin, dass sich viele der aktuellen KI-Anwendungen in Lagern nach wie vor auf ganz konkrete und isolierte Probleme konzentrieren. Er erklärte, das Ziel seien Tools, die verschiedene Entscheidungen entlang der Lieferkette in einem einzigen intelligenten System zusammenführen können.
Der MIT-Forscher hob das Potenzial von KI-Agenten hervor, sich untereinander zu koordinieren. „Unternehmen entwickeln spezialisierte Modelle, die konkrete Probleme lösen und koordiniert zusammenarbeiten“, erklärte Winkenbach. „Ziel ist die Schaffung einer Intelligenz, die die Lieferkette durchgängig optimieren kann. Genau das wollen wir mit Mecalux erreichen.“