Viele Unternehmen erkennen den Wert und die Relevanz von KI in der Logistik. Maschinelles Lernen wird von vielen Betrieben ebenfalls als wichtige Basis für die Zukunftsfähigkeit erkannt. Allerdings zögern sie aus verschiedenen Gründen damit, entsprechende Systeme in ihre Abläufe zu integrieren. Dazu gehören etwa hohe Kosten für die Investition, gesetzliche Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit, fehlende Expertise und die Weitläufigkeit des Themas.
Da die Logistik in Deutschland nach Automobilindustrie und Handel den drittgrößten Beitrag zu BIP leistet und entsprechend viele Arbeitskräfte beschäftigt, sollten die Betriebe KI in der Logistik trotz aller Hindernisse nutzen. ECL Kontor gibt in diesem Beitrag Anregungen dafür.
Logistische Prozesse sind komplex. Es erfordert ein hohes Maß an Flexibilität und Leistungsfähigkeit, um die richtige Entscheidung zu treffen, wenn die Prozesse nicht wie geplant ablaufen. Aus diesem Grund versagten bisherige Computerprogramme, die im Supply-Chain-Management eingesetzt wurden, ab einem gewissen Punkt. Die Informationsdichte und die wechselseitigen Wirkungen der einzelnen Teilprozesse aufeinander waren für diese Systeme zu hoch.
KI in der Logistik löst diese Anwendungsprobleme. Durch maschinelles Lernen können die Programme selbstständig Algorithmen entwickeln, um auf neue Probleme flexibel zu reagieren. Erfolgversprechend ist KI etwa im Transport und seiner Optimierung. Weitere Beispiele sind:
KI in der Logistik eignet sich auch für Lagerung und Versand von Gefahrgütern. Wenn das KI-System über maschinelles Lernen trainiert wird und entsprechende Module enthält, kann es Gefahrgutsymbole erkennen. Diese Güter werden dann gemäß den Bestimmungen, die die KI erlernt hat, behandelt.
Der große Vorteil dabei ist, dass Veränderungen im Detail der Labels kein Problem darstellen. Da KI in der Logistik anhand von Schemata arbeitet, erkennt sie die Symbole auch dann, wenn sie dem ursprünglichen Label nicht eins zu eins entsprechen.
KI in der Logistik bietet einen großen Nutzen, der sich über alle Teilbereiche der logistischen Wertschöpfungskette erstreckt. Dazu gehören:
Unternehmensübergreifend kann KI in der Logistik ebenfalls für mehr Effizienz und damit höhere Umsatzchancen sorgen, etwa an Logistikknotenpunkten. An Umschlagknoten muss das Be-, Ent- und Umladen großer Gütermengen koordiniert werden. Zu große Kapazitäten steigern die Kosten, zu niedrige führen zu Wartezeiten, die für alle Beteiligten kostspielig sind.
KI in der Logistik kann hier helfen, da sie die Bewegung von Fahrzeugen in Echtzeit überwachen kann. Dadurch führen Verzögerungen unterwegs nicht länger zu einem Dominoeffekt, der für die nachfolgenden Logistiker Verspätungen bedeutet. Stattdessen ist dank der KI genau bekannt, welche Fahrzeuge in den nächsten 48 Stunden eintreffen werden. So können die Abläufe am Umschlagpunkt optimal geplant werden.
Übrigens: Als Logistikunternehmen in Hamburg sind wir zusätzlich in den Bereichen der E-Commerce-Logistik, Zollabwicklung und Cargo Spedition tätig.
In Hinblick auf das Lagerpersonal bietet KI in der Logistik eine weitere Chance. Sie kann dazu beitragen, die Branche attraktiver für Mitarbeiter zu machen, weil die körperliche Belastung verringert wird. Beispielsweise können Mitarbeiter mit Sensoren ausgestattet werden, über die die KI verschiedene Parameter nachverfolgen kann, etwa:
Anschließend kann das Unternehmen die Beobachtungsdaten von KI in der Logistik nutzen, um Abläufe zu optimieren. Wenn potenzielle Gesundheitsgefährdungen erkannt werden, kann der Betrieb reagieren, bevor Mitarbeiter tatsächlich erkranken und ausfallen. Das verbessert die Zufriedenheit der Angestellten mit ihrem Arbeitgeber und wirkt sich im Laufe der Zeit positiv auf die Außenwahrnehmung des Unternehmens und der Branche aus.
Eine weitere Einsatzmöglichkeit von KI in der Logistik, speziell im Lager, ist die Ermüdungserkennung. Ähnliche Systeme werden bereits in Fahrzeugen genutzt. Unternehmen profitieren von dieser Anwendung, weil ermüdete Mitarbeiter mehr Fehler machen. Diese können für den Betrieb teuer werden. Die Angestellten wiederum profitieren, weil die KI in der Logistik sie in die Pause schickt, wenn ihre Leistungsfähigkeit nachlässt. Die Entscheidung der KI basiert etwa auf:
Künstliche neuronale Netze können bei der Planung verschiedener Prozesse ebenfalls nützlich sein, etwa beim Absatz. Durch die großen Datenmengen, die ihr zur Verfügung stehen, kann die KI zutreffende Angaben zur erwartbaren Nachfrage ausgeben. Dafür greift die künstliche Intelligenz auf verschiedene Quellen zurück, zum Beispiel:
Über Wochen und Monate hinweg werden die Angaben stetig präziser, weil die KI in der Logistik nun auf mehrere Zeitreihen zugreifen kann. Damit ist künstliche Intelligenz in der Logistik einem menschlichen Disponenten um ein Vielfaches überlegen, da sie Vorhersagen bedeutend schneller und mit einer höheren Erfolgsquote erstellt.
KI in der Logistik wird in naher Zukunft nicht mehr wegzudenken sein. Unternehmen sollten daher Pläne erstellen, um die Technologie zu integrieren. Auch wenn die Investition hoch ist, macht sie sich durch längerfristige Einsparungen und den Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit bald bezahlt. Da die Lagerlogistik einen der wichtigsten Wirtschaftszweige in Deutschland darstellt, ist diese Investition nicht nur für die einzelnen Betriebe, sondern auch für die Gesamtwirtschaft von immenser Bedeutung.
