Die Zukunft der Logistik: KI revolutioniert die Branche
Bedarfsprognosen, Absatzplanung und Transportoptimierung – jedes fünfte Logistikunternehmen in Deutschland (22 Prozent) setzt Künstliche Intelligenz (KI) ein. Weitere 26 Prozent planen den Einsatz von KI oder diskutieren intern zumindest darüber, wie eine aktuelle Umfrage des Digitalverbands Bitkom zeigt. In Sachen KI ist die Logistik im Vergleich zur deutschen Gesamtwirtschaft Vorreiter, über alle Branchen hinweg setzen laut Bitkom nur 9 Prozent die intelligenten Systeme ein.
Logistikbranche ist Vorreiter bei KI-Technologien
Mehr als die Hälfte der Logistikunternehmen (58 Prozent) erwartet, dass KI in Zukunft weit verbreitet sein wird und eine Vielzahl von Aufgaben in der Logistik übernimmt. Dazu zählen beispielsweise die Routenplanung und die Reduzierung von Leerfahrten.
Der Einsatz Digital Twins ist bisher wenig verbreitet: Nur jedes siebte Unternehmen (14 Prozent) nutzt bisher den Einsatz virtueller Kopien zur Prozess- und Systemoptimierung. Allerdings plant jeder vierte Logistikdienstleister (25 Prozent) dies demnächst zu tun oder diskutiert zumindest darüber. Jedes dritte Unternehmen (35 Prozent) beschäftigt sich mit Robotik, während jedes neunte Unternehmen (11 Prozent) bereits Roboter einsetzt. Intelligente Regale (6 Prozent) und Drohnen (4 Prozent) finden hingegen kaum Anwendung.
Wie schaut die Zukunft aus, welche Anwendungsfälle für KI wird die Logistik in den kommenden Jahren prägen?
Effizientes Lagermanagement durch Drohnen
Eine Drohne mit eingebautem Kamerasystem fliegt um die Regale und führt so eine permanente Inventur durch. Mithilfe der Videoverarbeitung ist eine automatisierte Bestandserfassung für ein effizientes Lagermanagement möglich. Das ist vor allem dann sinnvoll, wenn ein Lager aus einer Vielzahl von Komponenten besteht. Durch die genaue Dokumentation des Standorts jeder einzelnen Referenz können die Mitarbeiter schneller und effizienter arbeiten.
KI-gesteuerte Bestandsprognose und Optimierung des Lagermanagements
Durch die Analyse historischer Daten, von Bestellungen und aktueller Bestände sind KI-Lösungen in der Lage, den Bedarf des gesamten Netzwerks zu prognostizieren und optimierte Entscheidungen vorzuschlagen, wie beispielsweise den Einkauf oder die Umlagerung von Waren. Die KI identifiziert Artikel, die sich besonders schnell oder langsam verkaufen, und entwickelt darauf basierend einen optimierten Bestand. Diese Anpassungen des Bestands verhindern sowohl Engpässe als auch Überschüsse.
Mehr Produktivität bei der Kommissionierung
Dank künstlicher Intelligenz lassen sich erhebliche Zeit- und Produktivitätsvorteile erzielen, und die Arbeit der Picker kann erheblich erleichtern. Je nach den eingehenden Bestellungen bewegen sich eine Gruppe von Robotern durch das Lager, um die Produkte einzusammeln und zum Packer zu transportieren. Die KI steuert dabei die Roboter und optimiert ihre Bewegungen im Lager, um die Effizienz zu maximieren.
Kluges Verkehrsmanagement
Zum Abschluss ein kurzer Ausblick ins Verkehrsmanagement: Zusammen mit autonomen Fahrzeugen analysieren KI-gesteuerte Verkehrsmanagementsysteme Echtzeitdaten, um das Verkehrsaufkommen zu analysieren, Verkehrsströme vorherzusagen und entsprechend darauf zu reagieren. Aufgrund dieser Annahmen werden Ampelintervalle geschaltet und die Streckenführung entsprechend angepasst. Echtzeitdatenanalyse auf Basis von KI ermöglicht eine nachhaltigere Gestaltung des Flottenmanagements und der Routenführung. Ein Beispiel hierfür ist die Empfehlung von emissionsärmeren Routen.
Die Zukunft der Logistik wird also maßgeblich von KI-Anwendungen geprägt sein. Effizientes Lagermanagement, KI-gesteuerte Bestandsprognosen, verbesserte Produktivität bei der Kommissionierung und ein kluges Verkehrsmanagement sind nur einige Beispiele für die transformative Kraft von künstlicher Intelligenz in der Logistikbranche.
All das verändert die Art und Weise, wie Arbeitsprozesse in Logistik und Transport künftig ablaufen werden. Arbeitskräfte sind dafür weiterhin nötig, wenn auch unter veränderten Bedingungen: Die Transformation formt neue Jobprofile und lässt andere verschwinden.
