Digitale Logistik: Wie man künstliche Intelligenz in der Logistik nutzt

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der transformativsten Technologien der modernen Geschichte. Sie hilft Branchen auf der ganzen Welt, effizienter zu werden und Ressourcen zu optimieren – und die Logistik ist eine davon. Künstliche Intelligenz in Logistik und Lieferketten ist ein sich stetig entwickelnder Bereich, der die Arbeitsweise von Unternehmen verändern kann. Aber wie kann KI in der Logistik und im Lieferkettenmanagement eingesetzt werden?

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine leistungsstarke Technologie, die für verschiedene Zwecke eingesetzt werden kann. Eines der sinnvollsten Einsatzgebiete ist die Logistik sowie das Lieferkettenmanagement, die sich mit komplexen Prozessen wie der Verwaltung von Lagerbeständen, der Verteilung von Waren an Lagerhäuser oder der Steuerung von Transportwegen in Echtzeit befassen.

Symbolbild für Artikel über künstliche Intelligenz in der Logistik, Lichtstrahl vor schwarzem HintergrundDie Grundlage für KI und KI-Anwendungen sind Daten. Heute wird KI aufgrund der wachsenden Datenmengen, der Fortschritte bei den Algorithmen und der hohen Rechenleistung von Computern in Verbindung mit der Speicherung immer beliebter. Aus den gewonnenen Daten lassen sich aussagekräftige Geschäftserkenntnisse ableiten, die strategische, taktische und operative Entscheidungen unterstützen. Auf der Grundlage von maschinellem Lernen und Datenanalyse können Optimierungspotenziale und Kosteneinsparungsmöglichkeiten identifiziert, die Abläufe in der Lieferkette verbessert und neue datengesteuerte Dienstleistungen geschaffen werden.

Auf diese Weise beschleunigt KI nicht nur die digitale Transformation eines Unternehmens, sondern sichert auch einen langfristigen Wettbewerbsvorteil in der Logistikbranche.

In einer Branche, die täglich eine große Menge an Daten erzeugt, können KI-Methoden und -Anwendungen viele Bereiche des Geschäfts verbessern. Zum Beispiel in der Straßengüterverkehrs-, Speditions- und Kontraktlogistik: Nachfrageprognosen, Preisgestaltung und Angebotsmanagement, Netzwerk- und Kapazitätsplanung, Lager- und Hub-Analysen sowie Kundenanalysen sind Bereiche, die davon betroffen sind.

Die Schätzung der Nachfrage und der Verkehrsströme auf dem vielschichtigen Logistikmarkt kann eine große Herausforderung sein. Er ist oft durch hohe Unsicherheit, Variabilität und Unvorhersehbarkeit politischer, wirtschaftlicher, saisonaler Verkehrs- und Transportfaktoren gekennzeichnet. Traditionell wurde die Mengen- und Personalplanung jahrzehntelang per Telefon, Stift und Papier und nach dem Bauchgefühl sehr erfahrener Disponenten durchgeführt. Durch den Einsatz von Predictive Analytics in Verbindung mit menschlicher Erfahrung können Logistikunternehmen Arbeitsabläufe auf der Grundlage genauerer, datengestützter Prognosen vorhersagen, was zu einer höheren Betriebskapazität und Kosteneffizienz bei der kurz-, mittel- und langfristigen Planung führt.

Vorteile von Künstlicher Intelligenz in Logistik und Lieferketten

KI bringt einige potenzielle Vorteile für Unternehmen mit sich, wie z.B. eine verbesserte Bestandsgenauigkeit, kürzere Lieferzeiten oder einen besseren Kundenservice dank besserer Prognosen. Dies sind natürlich nur einige Beispiele dafür, wie Unternehmen weltweit KI nutzen können, um höhere Gewinne und Marktanteilszuwächse zu erzielen. Die Vorteile des Einsatzes von KI in der Logistik und in der Lieferkette sind vielfältig und lassen sich entlang des Betriebsablaufs der Lieferkette aufzählen:

Planung – Predictive Analytics wird schon heute erfolgreich in der Bedarfsplanung eingesetzt, um Signale und historische Trends zu erkennen, die genauere Prognosen ermöglichen. Sie ermöglicht volle Transparenz und Risikoanpassung durch eine durchgängige Margenoptimierung.

Beschaffung – Die digitale Transformation ermöglicht eine vollständige Datenintegration mit den Lieferanten. Rohstoffrezepte basieren auf dem Prognoseprozess. Predictive Analytics und neuronale Netze bieten fortschrittliche automatisierte Ausschreibungsmöglichkeiten, um die Lieferantenauswahl zu verbessern.

Produktion – Der Einsatz von ML-Algorithmen ermöglicht es Unternehmen, bessere Prognosen zu erstellen, die Überbestände oder Engpässe verringern können, was die Effektivität von Produktionsplanungs- und Dispositionssystemen deutlich erhöht.

Lagerhaltung – ML-Lösungen in der Lagerhaltung und Verpackung bieten Vorteile durch die Automatisierung, die Steigerung der Produktivität, der Effizienz und des Niveaus der Qualitätskontrolle sowie die Reduzierung von Kosten, Zeit und Personalbedarf. Einige Lösungen bieten auch zusätzliche Sicherheitsvorteile, indem sie Lagerhäuser durch Robotik und unbeaufsichtigte Sicherheitsüberwachung stärker automatisieren. KI-basierte Lösungen können Vorhersagen über zukünftige Nachfragemuster machen und die Lagerbestände optimieren, um sicherzustellen, dass die Produkte rechtzeitig verfügbar sind.

Logistik und Vertrieb – Unternehmen, die künstliche Intelligenz in Logistik- und Vertriebsbereichen einsetzen, können mit multifunktionalen Vorteilen rechnen, z. B. einer dynamischen Routenoptimierung auf der Grundlage historischer Daten für eine bessere Zuteilung der Fahrzeuge und einen geringeren Kraftstoffverbrauch. Ein Beispiel für eine solche Lösung sind Deep-Learning-Algorithmen, die dabei helfen, die Lastverteilung zwischen den verschiedenen LKWs unter Berücksichtigung mehrerer Faktoren wie Lieferzeiten, Entfernung, Anzahl der Lieferungen usw. zu optimieren. KI-Modelle helfen bei der intelligenten Preisgestaltung von Transport- und Speditionsdienstleistungen. Fahrerlose Lkw und andere autonome Fahrzeuge sind ein bedeutender und beeindruckender Teil der KI-Technologie, die zusammen mit einem globalen intelligenten Straßensystem die Logistikbranche definitiv revolutionieren wird.

Marketing und Vertrieb – Neben der Optimierung der Lieferkette hat der Einsatz von KI in Marketing und Vertrieb durch verschiedene Methoden erhebliche Verbesserungen gebracht. KI-basierte Lösungen finden sich in allen Marketing- und Vertriebsbereichen, um Vorteile zu erzielen, wie z. B. ein besseres Kundenerlebnis durch bessere Logistikdienste und hilfreiche Chatbots, eine verbesserte betriebliche Effizienz, eine höhere Rentabilität usw. ML-Algorithmen bieten Einzelhändlern die Möglichkeit, Echtzeitvorhersagen zu treffen, die die Umsatzprognosen im Vergleich zu herkömmlichen statistischen Methoden deutlich verbessern und so die Betriebskosten aufgrund geringerer Lagerbestände (geringere Lagerkosten) erheblich senken. Die Nachfragevorhersage wird auch für die Vermarktung von Produkten genutzt, die gerade im Kommen sind und einen zusätzlichen Schub benötigen, um den Absatz zu steigern.

Back-Office-Aktivitäten – Auch wenn sie auf den ersten Blick nicht sichtbar sind, machen die Back-Office-Aktivitäten einen erheblichen Teil der Betriebskosten eines Logistikunternehmens aus. KI bringt enorme Vorteile für die Back-Office-Automatisierung. Die Effizienz der Rechnungsstellung, der Auftragsabwicklung und der Buchhaltung lässt sich durch Automatisierung erheblich steigern. Alle Vorgänge werden automatisch und ohne Eingreifen menschlicher Fachkräfte oder mit einem Minimum an Überwachung durchgeführt.

Ausblick

Der Einsatz digitaler und innovativer Lösungen, die auf KI basieren, ist in der Logistikbranche bereits weit verbreitet. Und wir gehen davon aus, dass KI-Systeme, die auf Deep-Learning-Algorithmen basieren, in naher Zukunft von Unternehmen, die ihre Geschäftsabläufe optimieren wollen, in großem Umfang eingesetzt werden. KI ist eine Chance, Lieferketten effizienter und datengesteuerter zu machen, damit sie weit über das traditionelle Speditionsgeschäft hinausgehen.

Daniel Mahnken
Daniel Mahnken ist Head of Corporate Communications bei Saloodo!. Als gelernter Journalist liegt ihm das Schreiben quasi im Blut. Nach seinem Sportpublizistik-Studium wollte er eigentlich Germany’s Next Sport-Kommentator werden, doch dann entdeckte er die Logistik und kommt seitdem nicht mehr davon los.

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