Logistik und Künstliche Intelligenz (KI) – Potenziale und Anwendungen

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Logistikbranche und schafft neue Möglichkeiten zur Steigerung von Effizienz und Nachhaltigkeit. Unternehmen wie gbl global brands logistics wissen das Potenzial dieser Technologie einzusetzen, um Logistikprozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu generieren. Obwohl die Technologie noch nicht flächendeckend in der Branche implementiert ist, nutzen immer mehr Unternehmen die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten – beispielweise entlang der Supply Chain. Dieser Blogbeitrag beleuchtet den aktuellen Stand von KI in der Logistik, zeigt konkrete Anwendungsfälle auf und diskutiert Potenziale sowie Herausforderungen in spezifischen Bereichen und an Beispielen.

KI in der Logistik: der Status Quo

In den letzten Jahren hat sich die Wahrnehmung von Künstlicher Intelligenz in der Logistikbranche deutlich verändert. Während sich im Jahr 2019 lediglich 15 Prozent der Unternehmen aktiv mit KI auseinandersetzten, zeigen aktuelle Umfragen einen sprunghaften Anstieg der Nutzung dieser Technologie. Im Jahr 2022 gaben 22 Prozent der befragten Logistikunternehmen an, KI bereits aktiv zu nutzen, während weitere 26 Prozent den Einsatz planen oder diskutieren.

• Bedarfsprognosen und Absatzplanung: Hier sehen 62 Prozent der Unternehmen den größten Nutzen von KI. Mithilfe selbstlernender Systeme können genauere Bedarfsprognosen erstellt werden, die eine bessere Planung der Lieferketten ermöglichen.
• Transportoptimierung: 50 Prozent der Unternehmen nutzen KI, um Transportprozesse zu verbessern. Mithilfe von Algorithmen können die besten Routen ermittelt, unnötige Fahrten vermieden und die Auslastung der Fahrzeuge optimiert werden.

Damit nimmt die Branche eine Vorreiterrolle ein: Rund 56 Prozent der Logistikunternehmen sehen sich als Vorreiter der Digitalisierung, in der Gesamtwirtschaft sind es 32 Prozent.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Logistik

Die Logistik ist ein komplexes und dynamisches Netzwerk, das viele Datenpunkte generiert. Diese Daten bieten die ideale Grundlage für den Einsatz von künstlicher Intelligenz. Durch intelligente Auswertung und maschinelles Lernen können präzise Prognosen über Produktions- und Transportmengen erstellt werden. So können Unternehmen ihre Ressourcen effizienter einsetzen und Entscheidungsprozesse optimieren. Selbstlernende Systeme unterstützen nicht nur bei der Bedarfsplanung, sondern übernehmen zunehmend auch Aufgaben wie die Optimierung von Transportwegen und Lagerbeständen.

Prognosen und Automatisierung

Eine der größten Stärken der KI ist ihre Fähigkeit, Vorhersagen zu treffen. Algorithmen können historische Daten analysieren, um zukünftige Nachfrage- und Verbrauchstrends zu erkennen. Diese Modelle helfen, Engpässe zu vermeiden und Überkapazitäten abzubauen. Beispielsweise können Transportunternehmen mithilfe von KI Leerfahrten minimieren und optimale Routen berechnen, um Kosten und Umweltbelastung zu reduzieren.

Beispiel: Automatisierung von Lager- und Kommissionier-Prozessen

• Robotik und Automatisierung: KI-gesteuerte Roboter werden in modernen Lagerhäusern eingesetzt, um Waren effizient zu kommissionieren, zu sortieren und zu lagern. Diese Roboter arbeiten schneller und präziser als menschliche Arbeitskräfte.
• Autonome Flurförderzeuge (AGVs): Diese Fahrzeuge nutzen KI zur Navigation durch das Lager und zum Transport von Waren ohne menschliches Eingreifen.
• Visuelle Inspektion: KI-basierte visuelle Erkennungssysteme können für die Qualitätskontrolle und Inspektion von Produkten eingesetzt werden, um Fehler zu reduzieren.

Beispiel: Frachtoptimierung

• Laderaumoptimierung: KI-Algorithmen analysieren Größe und Gewicht von Frachten und optimieren den verfügbaren Platz in Transportmitteln. Damit können mehr Waren in weniger Fahrzeugen transportiert und die Kosten sowie der CO2-Ausstoß reduziert werden.
• Preissimulation: KI hilft bei der Bestimmung optimaler Frachtraten durch die Analyse historischer Preisentwicklungen und aktueller Markttrends.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI

Trotz der Potenziale gibt es auch einige Herausforderungen, die den flächendeckenden Einsatz von KI in der Logistik behindern. Insbesondere der hohe Investitionsaufwand und der Mangel an qualifizierten Fachkräften stellen viele Unternehmen vor Probleme. Zudem ist die Frage der Datensicherheit und des Datenschutzes nach wie vor ein zentraler Diskussionspunkt, da Unternehmen häufig zögern, sensible Informationen in großem Umfang preiszugeben. Ein weiteres Problem ist die fehlende Standardisierung von Datenformaten. Ohne einheitliche Standards kann es schwierig sein, KI-Lösungen in bestehende Systeme zu integrieren, insbesondere in einer Branche, die von vielen verschiedenen Akteuren geprägt ist.

In spezifischen Logistikbereichen wie Häfen und Luftfracht gibt es besondere Herausforderungen, aber auch erhebliche Potenziale für den Einsatz von KI. Häfen sind komplexe Umschlagplätze mit unzähligen Variablen, die den Transport von Gütern beeinflussen. KI kann hier helfen, die Bewegung von Containern effizienter zu gestalten, indem sie für jedes Frachtgut den optimalen Weg plant und den Verkehr innerhalb des Hafens regelt. Auch in der Luftfracht spielt KI eine wichtige Rolle. Sie kann die Auslastung von Flugzeugen verbessern, indem sie präzise Vorhersagen über das Frachtaufkommen trifft. Zudem können automatisierte Systeme dazu beitragen, Sicherheitskontrollen zu beschleunigen und Risiken frühzeitig zu erkennen.

Zukunftsperspektiven der KI in der Logistik

Die Zukunft der Logistik wird zweifellos stark von KI geprägt sein. Viele Aufgaben, die heute noch manuell ausgeführt werden, könnten in den nächsten Jahren durch automatisierte Systeme ersetzt werden. Dennoch bleibt der Mensch ein unverzichtbarer Teil des Prozesses, da er die KI-Systeme entwickeln, überwachen und anpassen muss.

Potenziale der Zukunft:

• Vollautomatisierte Lager: Mit Hilfe von Robotern und KI-gesteuerten Systemen könnten Lager weitgehend autonom betrieben werden.
• Höhere Transparenz: Durch den Einsatz von KI und IoT (Internet der Dinge) könnte die gesamte Lieferkette in Echtzeit überwacht und gesteuert werden, was zu einer höheren Transparenz führen würde.
• Nachhaltigkeit: KI könnte eine entscheidende Rolle bei der Reduzierung des CO2-Ausstoßes in der Logistik spielen, etwa durch eine effizientere Routenplanung oder die Minimierung von Leerfahrten.

Fazit

Künstliche Intelligenz bietet der Logistikbranche und Unternehmen wie gbl global brands logistics enorme Potenziale zur Steigerung von Effizienz und Nachhaltigkeit. Von der Bedarfsplanung über die Optimierung von Transportrouten bis hin zur Automatisierung von Lagerprozessen hat die Technologie bereits in vielen Bereichen Einzug gehalten. Trotz einiger Herausforderungen wie dem hohen Investitionsaufwand und der Integration in bestehende Systeme wird die Bedeutung von KI in der Logistik in den kommenden Jahren weiter zunehmen. Zukunftsorientierte Logistikunternehmen, die frühzeitig auf diese Technologie setzen, können erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen und so am Markt den entscheidenden Schritt voraus sein. Zum Nutzen ihrer Kunden und Partner.