Smarter Gütertransport: Warum KI in der Logistik immer relevanter wird

Unternehmens aus den unterschiedlichsten Branchen haben das Thema schon länger auf dem Schirm und stellen sich auf große Veränderungen durch eine massiv voranschreitende Automatisierung und KI-gestützte Prozessoptimierung ein. Insbesondere in der Logistikbranche, die vor immer größer werdenden Herausforderungen steht, scheinen spezialisierte KI-Modelle vielversprechende Lösungen zu bieten.

Immer mehr in immer kürzerer Zeit: Der globale Güterverkehr platzt bereits aus allen Nähten. KI-Tools versprechen Erleichterung durch mehr Effizienz. | unsplash.com ©Chuttersnap CCO Public Domain

Wie die Logistikbranche von KI profitieren möchte

Seit Jahren wächst das weltweite Verkehrsaufkommen und mit ihm das Volumen der transportierten Güter. Einen Anteil daran haben auch der Siegeszug des E-Commerce und eine durch die Pandemie zusätzlich beschleunigte Konsumverlagerung in den Online-Bereich. Genau deshalb steht die Logistikbranche vor mannigfaltigen Herausforderungen hinsichtlich der Liefergeschwindigkeit sowie der Effizienz der Lagerhaltung. Die komplexen und weit verzweigten Netzwerke in der Logistik scheinen wie geschaffen für die Mustererkennung durch Künstliche Intelligenz. Spezialisierte KI-Modelle könnten deshalb dabei helfen, die aktuellen und kommenden Probleme anzugehen und die gesamte Branche nachhaltig zu verändern. Laut einer neuen Studie von INFORM und Logistik Heute sehen viele marktführende Unternehmen dies ähnlich. Neun von zehn der Befragten gehen von einem großen Potenzial für die Branche aus. Die meisten erhoffen sich demnach einen klaren Wettbewerbsvorteil durch den Einsatz von KI. Gleichzeitig offenbart die Umfrage jedoch, dass nur rund ein Viertel der Unternehmen bereits mit KI-Anwendungen arbeitet. Die auffällige Diskrepanz zwischen Anspruch und Realität erklärt sich die Mehrheit der Befragten mit einem akuten Fachkräftemangel. Oft fehle es einfach an Personal mit dem nötigen Know-how. Hinsichtlich der möglichen Anwendungsfelder scheint es trotzdem ausgeprägte Vorstellungen zum Potenzial von KI zu geben. Vor allem der Einsatz bei der Bedarfsprognose ist für viele Unternehmen interessant. Dicht darauf folgen Optimierungsmöglichkeiten in den Bereichen Produktion und Transport.

Anwendungsbeispiel: Transportplanung durch KI-Tools

Obwohl einige in der Logistikbranche annehmen, der Nutzen von KI-Anwendungen würde erst in einem Jahrzehnt oder später relevant, deuten aktuelle Entwicklungen auf das Gegenteil hin. Bereits jetzt gibt es erste marktreife Software, die den Logistikalltag mithilfe von KI umkrempeln möchte. Ein gutes Beispiel ist die Routenplanung für den Transport. Häufig müssen vor Transportbeginn durch einen Lkw mehrere Zwischenstopps und mögliche Verzögerungen durch stockenden Verkehr berücksichtigt werden, bis die Waren am Bestimmungsort ankommen und entladen werden können. Im Zusammenspiel mit der Personalplanung ist die Bestimmung einer Route durchaus ein komplexes Unterfangen. Neuste Lkw-Navigations-Apps übernehmen diese Aufgabe und berücksichtigen dabei weitere Faktoren wie die Länge des Gespanns und das zulässige Gesamtgewicht. Zusätzlich bedient sich die KI archivierten Verkehrsdaten, um Prognosen über das voraussichtliche Verkehrsaufkommen zu erstellen. So soll das Umfahren von Staus überflüssig werden, weil die Planung Zeitfenster für Streckenabschnitte so auswählt, dass sich Staus vorausschauend vermeiden lassen. Darüber passen die Apps ihre Diagnosen an unvorhergesehene Ereignisse wie Unfälle, Wetterumschwünge oder verlängerte Wartezeiten beim Kunden an.

Wo Logistikunternehmen die größten Potenziale sehen

Der Fokus vieler aktueller Entwickler liegt auf KI-gestützter Analysesoftware. Damit bedient der Markt das Interesse der potenziellen Abnehmer an Einsatzmöglichkeiten in der Absatzplanung. Besonders die Ermittlung des Bedarfs ist von großem Interesse, da sie automatisch positive Auswirkungen auf nachgelagerte Prozesse hat. Die Relevanz des Themas für Unternehmer und Entscheider in den wichtigen Positionen belegen auch vorangegangene Umfragen des deutschen Digitalverbands Bitkom. Am häufigsten wird die Bedeutung für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit genannt. Experten setzen viel Hoffnung in selbstlernende Supply-Chains. Dank dieser könnte ein Lkw genau dann für die Abholung bereitstehen, wenn die Waren aus der Produktion kommen. Falls dies zuverlässig gelingt, würde die Logistikbranche das Just-in-time-Prinzip völlig neu definieren.

Die fortlaufende Optimierung und Effizienzsteigerung im Lieferkettenprozess mündet in dem momentan dem noch utopisch wirkenden Konzept der „Predictive Logistics“. | Unsplash-com © Adrian Sulyok CCO Public Domain

Frühe Fehlererkennung verbessert die Kundenerfahrung

KI könnte auch dazu beitragen, die Störanfälligkeit im Bestellablauf auf ein Minimum zu reduzieren. Für den Kunden ist eine Bestellung im Internet mit wenigen Klicks abgeschlossen, doch im Hintergrund spielt sich währenddessen und danach einiges ab. Beim Austausch der Daten zwischen Filialen und Lagern geht nicht immer alles glatt über die Bühne. Fehlerhafte oder veraltete Datensätze führen umgehend zu Verzögerungen bei der Lieferung und zu anderen Unannehmlichkeiten, die das Kauferlebnis trüben. Durch die KI-Überwachung des Datenflusses lassen sich Anomalien schnell erkennen und aus der Gleichung nehmen, noch bevor es zu Störungen im Bestellprozess kommt. Auch Lieferzeiten könnten dank KI zukünftig in Echtzeit und darüber hinaus sehr genau berechnet werden.

Das langfristige Ziel lautet „Predictive Logistics“

Die Entwicklungen rund um den Einsatz von KI im Transportwesen sind in vielen Bereichen noch rein theoretischer Natur. Trotzdem wächst das Angebot an ausgereiften Lösungen stetig. Schon bald könnte das Konzept der „Predictive Logistics“ in vollen Umfang realisierbar sein. Ähnlich wie bei der Routenplanung nutzt dieses Modell Big-Data-Analysen für Prognosen von noch gar nicht eingetretenen Ereignissen – wie dem Kauf eines Produkts durch den Kunden. Dadurch kann das KI-Modell berechnen, in welchen Regionen in Kürze ein bestimmtes Produkt benötigt wird, um die entsprechenden Waren in einem nahegelegenen Lagerstandort vorrätig zu halten. Der Artikel würde also schon für den Kunden bereitliegen, noch bevor sich dieser dazu entschlossen hat, eine Bestellung tatsächlich zu tätigen. Was im ersten Moment nach Science-Fiction klingt, ist bereits jetzt schon teilweise Wirklichkeit. Unternehmen versprechen sich von diesen vorausschauend optimierten Transportprozessen eine effizientere Ressourcennutzung und geringere Transport- sowie Lagerkosten.