Künstliche Intelligenz in der Logistik – Potenziale & Herausforderungen

Was versteht man unter Künstlicher Intelligenz?

Künstliche Intelligenz beschreibt die Fähigkeit von Maschinen und Computern, Aufgaben selbstständig auszuführen, die von Haus aus menschliche Intelligenz erfordern. Sie treffen Entscheidungen, verstehen und verarbeiten Sprache und lösen Probleme. Dabei lernen sie stetig dazu, in dem sie die getroffenen Entscheidungen verifizieren und darauf basierend einen Erfahrungsschatz aufbauen.

Es gibt zahlreiche verschiedene KI-Systeme, die sich in ihrer Funktionsweise unterscheiden und für jeweils unterschiedliche Anwendungsgebiete eignen. Zu den wichtigsten gehören die folgenden:

• Expertensysteme treffen eigenständig Entscheidungen, indem sie auf bestimmte Daten und Regelwerke zurückgreifen
• neuronale Netze ahmen die menschliche Gehirnstruktur nach und kommen vor allem zur Sprachverarbeitung oder zur Erkennung bestimmter Muster und Bilder zum Einsatz
• Machine Learning beschreibt selbstständig lernende Systeme, die sich ohne menschliches Zutun konstant verbessern
• Robotik integriert KI-Systeme in Roboter, die anschließend spezifische Aufgaben ausführen.

In der Logistik sind vorwiegend die Robotik und das Machine Learning bedeutsam. So sind Roboter in der Lage, Bestände zu verwalten oder Waren zu transportieren, und zwar so optimiert, dass sich in der Regel eine deutliche Effizienzsteigerung beobachten lässt.

KI in der Logistik – eine Bestandsaufnahme

Bereits im Jahr 2019 stand das Thema Künstliche Intelligenz in der Logistik im Fokus. So gaben in der Bitkom-Studie „Digitalisierung der Logistik“ rund 70 Prozent der Teilnehmer an, dass KI-Systeme in zehn Jahren unverzichtbar für logistische Prozess seien. Rund vier Jahre später scheinen sich die Vorhersage zu bewahrheiten – und die Logistikbranche positioniert sich Bitkom zufolge als Vorreiter der Technologie. Im Oktober 2022 meldete der Verband, dass bereits jedes fünfte Logistikunternehmen (22 Prozent) Künstliche Intelligenz einsetzt, weitere 26 Prozent planen dies in naher Zukunft oder diskutieren darüber. So sind digitale, intelligente Lösungen in der Logistik zentral – und es gibt bereits zahlreiche Anwendungsfälle.

Welche Möglichkeiten bieten KI-Systeme in der Logistik?

Die Anwendung Künstlicher Intelligenz in der Logistik hat innerhalb weniger Jahre stark zugenommen. Mit „selbst denkenden“ Maschinen und Systemen lassen sich die Effizienz und die Produktivität von typischen Prozessen signifikant verbessern. Vor allem das Machine Learning eröffnet spannende Potenziale.

So werden ehemals manuelle Prozesse wie Routenplanungen, die Fahrzeugüberwachung oder das Bestandsmanagement im Lager automatisiert, sprich, von Maschinen ausgeführt. Diese sind in der Lage, riesige Datenmengen zu sammeln und zu verarbeiten, um beispielsweise Vorhersagen über Ausfallwahrscheinlichkeiten zu treffen. Die Betriebe können somit Wartungsintervalle exakter planen und Verzögerungen im Produktionsablauf auf ein Minimum reduzieren oder sogar ganz verhindern.

Auch die Kundenzufriedenheit lässt sich durch Machine Learning steigern. Auf Basis von Verkehrs- und Streckendaten planen die Systeme optimierte Routen mit exakter Zeitberechnung. Lieferungen können dann auf die Minute genau angekündigt, die Empfänger über Verzögerungen in Echtzeit informiert werden.

Die automatische Steuerung und Überwachung von Lagerkapazitäten beschleunigt die Warenbearbeitung. Leerstände werden automatisch aufgefüllt, sodass Produktionsverzögerungen der Vergangenheit angehören.

Auch Robotic-Lösungen spielen in der Logistik immer wichtigere Rollen für die Prozessautomatisierung und -optimierung. So lassen sich Roboter im Lager einsetzen, um Waren zu sortieren und von einem Ort zum anderen zu transportieren. Sie bewegen sich in einem bestimmten Muster, das kurze Wege sichert, ohne dass es zu Kollisionen mit anderen Robotern kommt. Die Grundlage dafür bilden optische Muster auf dem Boden, anhand derer eine exakte Positionsbestimmung möglich ist.

Autonome Fahrzeuge zählen ebenfalls zum KI-Teilgebiet der Robotik. Selbstfahrende Transporter und Autos bewegen Waren von A nach B, ohne dass Sie auf entsprechende Mitarbeiterressourcen zurückgreifen. Das sichert nicht nur einen effizienten Personaleinsatz, es erhöht auch die Sicherheit: Intelligente digitale Systeme wählen die beste Route und unterliegen praktisch keinem Unfallrisiko.

Nicht zuletzt werden bei einfach auszuführenden, sich wiederholenden Aufgaben, zum Beispiel am Fließband, zunehmend Roboter anstelle von Menschen eingesetzt. Die Arbeitsbelastung lässt sich so reduzieren und zu einer allgemein höheren Arbeitszufriedenheit betragen. Personalressourcen können zudem an anderen Stellen vielfach sinnvoller besetzt werden.

KI in der Logistik: Beispiele aus der Praxis

Künstliche Intelligenz ist in vielen Logistikbetrieben und -bereichen üblich. Ein typisches Anwendungsbeispiel ist die optimierte Routenplanung, wie sie viele Paket- und Lieferdienstleister verwenden. Intelligente Systeme überwachen Verkehrsdaten sowie Einflüsse wie Wetterbedingungen in Echtzeit und berechnen anhand dessen Fahr- und Ankunftszeiten. Auch in der Qualitätssicherung in Produktionsbetrieben erweisen sich KI-Systeme als bahnbrechend. Sie sind in der Lage, selbst feinste Unregelmäßigkeiten auf Bauteilen zu erfassen, damit diese schnellstmöglich behoben werden können. Und auch das erledigen vielfach Maschinen.

Berufsaussichten in der Logistik

Künstliche Intelligenz eröffnet eine Reihe von neuen Jobchancen in der Logistik. So werden Datenanalysten voraussichtlich eine wichtige Rolle spielen. Schließlich ist Big Data die Grundlage für das Funktionieren von KI-Systemen. Spannende Aussichten dürften sich auch für das Supply-Chain-Management ergeben. Intelligente Maschinenlösungen unterstützen die Effizienz und Zuverlässigkeit der Lieferkette, zum Beispiel durch die automatische Überwachung von Warenein- und -ausgängen. Chancen eröffnen sich auch für das Ingenieurswesen: In der Automatisierungstechnik werden Techniken und Lösungen entwickelt, um Arbeitsschritte von Maschinen selbstständig ausführen zu lassen – und das auf Basis von Künstlicher Intelligenz.

Fazit – KI für optimierte Logistikprozesse

Der Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Logistik hat das Potenzial, die Branche zu revolutionieren. Durch die Automatisierung von einfachen Tätigkeiten lassen sich attraktivere Arbeitsplätze schaffen, während die konstante Überprüfung und Überwachung von Systemen die Sicherheit sowie die Effizienz deutlich erhöhen. Zugleich werden spannende neue Jobmöglichkeiten geschaffen, beispielsweise in der Robotik, in der Datenanalyse und im Ingenieurswesen.

Steigern Sie jetzt Ihre Transparenz und Effizienz. Wir beraten Sie gerne!