United Parcel Service (UPS) führte vor fast 50 Jahren ein Paketflusssystem ein, das ein Computernetzwerk nutzte, um die Sortierung zu automatisieren und die Lieferwege zu optimieren. Auch wenn damals noch nicht die fortschrittlichen KI-Technologien zum Einsatz kamen, die uns heute zur Verfügung stehen, so legte dieses System des weltgrößten Paketzustellers doch den Grundstein für die Integration automatisierter Prozesse in den Logistikbetrieb.
Seitdem hat sich der Einsatz von KI in der Logistik immer weiter entwickelt und ausgeweitet, wobei Unternehmen ausgeklügelte Algorithmen, maschinelles Lernen und Robotik einsetzen, um die Effizienz und Entscheidungsfindung zu verbessern.
Heute gibt es kaum noch ein Segment der Transport- und Logistikbranche, das nicht von künstlicher Intelligenz berührt wird.
"Dies ist ein Roboter, Ihr neuer Kollege."
Höhere Effizienz und Produktivität, niedrigere Kosten, geringere Fehleranfälligkeit durch menschliche Faktoren und die Behebung des Arbeitskräftemangels sind einige der wichtigsten Gründe, warum Unternehmen KI-gesteuerte Technologien in ihren Betrieb integrieren.
Das erste erwähnenswerte Anwendungssegment ist die Routenoptimierung. Bei der automatischen Routenplanung wird KI praktisch eingesetzt, um riesige Datenmengen zu sichten - z. B. Wetterbedingungen, Straßenereignisse, Fahrverbote an Wochenenden und Feiertagen, Straßenarbeiten, Verkehrsstaus, Fahrzeugleistung, Lieferpläne und andere damit verbundene Faktoren. Auf diese Weise werden die effizientesten und kostengünstigsten Routen für eine pünktliche Lieferung ermittelt und Leerfahrten vermieden.
Das litauische Unternehmen Girteka, eines der größten Straßentransportunternehmen Europas, gab kürzlich interessante Details aus seiner Praxis bekannt. Künstliche Intelligenz sammelt Daten über die Flotte von mehr als 9.000 Lastwagen, die dann zusammen mit Informationen über Straßenbedingungen, sichere Parkplätze und verfügbare Tankstellen in den KI-Operator des Unternehmens eingegeben werden. Das System legt die Route fest und gibt dem Fahrer Anleitungen "von A bis Z": wohin er fahren soll, welche Route er nehmen soll, wo er die vorgeschriebenen Pausen machen soll und wo er tanken soll.
Autonome Fahrzeuge nehmen den nächsten Platz auf der Liste ein. Von Gabelstaplern in Lagerhallen bis hin zu schweren Lastwagen - künstliche Intelligenz ist entscheidend für die Anpassungsfähigkeit, die autonome Fahrzeuge benötigen, um zu navigieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. KI verarbeitet Daten von Sensoren, Kameras und Laserscanner, um die Umgebung zu interpretieren und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, ermöglicht die Kommunikation zwischen autonomen Fahrzeugen und verfügt über die Fähigkeit der sogenannten "prädiktiven Analytik".
Einerseits können fahrerlose Fahrzeuge in Zukunft eine Möglichkeit sein, chronisch unbesetzte Stellen zu besetzen und das Problem des Mangels an Fahrern oder Lagerarbeitern zumindest teilweise zu lösen. Gleichzeitig sind sie aber auch "Werkzeuge, die menschliches Talent fördern", wie einer der Gründer des kroatischen Startups Gideon bei der Vorstellung seines autonomen Gabelstaplers "Tray" sagte.
Die Lagerlogistik ist ein Bereich, in dem der Einsatz der KI vielleicht am weitesten fortgeschritten ist. Künstliche Intelligenz optimiert die Lagerbestände, reduziert Überschüsse und verhindert die Anhäufung von Beständen für ein effizienteres Lieferkettenmanagement. Verschiedene Roboter automatisieren Aufgaben in Lagern und verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Prozessen wie Kommissionierung und Verpackung.
Es gibt unzählige Beispiele: Ein interessantes kommt aus Berlin, wo die Entwickler von Amazon Fulfillment Technologies eine fortschrittliche künstliche Intelligenz entwickelt haben, die Unregelmäßigkeiten erkennen und beschädigte Waren vor der Auslieferung an den Kunden markieren kann. Die Innovationsmanager von Amazon behaupten, dass dieses KI-System dreimal effizienter ist als die manuelle Erkennung von beschädigten Produkten.
Künstliche Intelligenz in Transport und Logistik wird auch bei der vorausschauenden Wartung, der Bedarfsprognose, dem intelligenten Verkehrsmanagement, Chatbots für den Kundensupport, in Kombination mit Blockchain zur Verbesserung der Transparenz und Rückverfolgbarkeit und vielen anderen Bereichen eingesetzt.
Und auf die Kosten kommt es an.
Trotz der klaren Vorteile, die der Einsatz von KI in der Logistikkette mit sich bringt, stehen viele Unternehmen bei der Einführung dieser Technologie vor Hindernissen.
An erster Stelle stehen die Kosten - oft sind erhebliche Investitionen in Software und Hardware erforderlich, was für kleinere Unternehmen ein großer Brocken sein kann. Hinzu kommt die Notwendigkeit einer ständigen Wartung und Aktualisierung, um sicherzustellen, dass das System im Laufe der Zeit genaue Ergebnisse liefert und korrekt funktioniert. Auch der Mangel an Personal für die Wartung und Verwaltung des Systems kann ein Problem darstellen. Nicht zu vergessen sind die Fragen des Datenschutzes und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die sich oft von Staat zu Staat unterscheiden.
Obwohl künstliche Intelligenz natürlich nicht die Antwort auf alle Fragen und Probleme in der Logistikkette ist, zeigen die aktuellen Trends deutlich, dass ihr Einfluss in Zukunft weiter zunehmen wird. So glaubten beispielsweise mehr als 70 % der Teilnehmer an einer deutschen Studie "Digitalisierung in der Logistik" im Jahr 2019, dass KI in zehn Jahren für diese Branche unverzichtbar sein wird, aber zu diesem Zeitpunkt setzten weniger als 15 % von ihnen sie ein. Nur drei Jahre später setzten 22% der befragten deutschen Logistikunternehmen KI ein, und 26% verhandelten über ihre Einführung. Mehr als die Hälfte (58%) gab an, dass künstliche Intelligenz in naher Zukunft weit verbreitet sein und viele Aufgaben übernehmen wird.
