Top 15 Anwendungsfälle & Beispiele für KI in der Logistik

Anhaltende Ineffizienzen, steigende Betriebskosten und fortlaufende Lieferketten-Unterbrechungen stellen die Logistikfunktionen weltweit weiterhin vor Herausforderungen. Diese Belastungen strapazieren traditionelle Systeme, verringern die Servicezuverlässigkeit und schränken die Skalierungsfähigkeit von Organisationen ein.

Als Reaktion darauf setzen Unternehmen zunehmend auf künstliche Intelligenz, um die durchgängige Transparenz zu verbessern, die Widerstandsfähigkeit zu stärken und Kernfunktionen zu optimieren.

Mit zunehmender Einführung wird KI zu einer grundlegenden Fähigkeit für Logistikteams, die ihre Wettbewerbsfähigkeit in einer sich schnell entwickelnden Lieferkettenlandschaft aufrechterhalten wollen.

Entdecken Sie die Top 15 KI-Anwendungen in der Logistik, untermauert durch Praxisbeispiele, um zu veranschaulichen, wie diese Technologien eingesetzt werden, um zentrale betriebliche Herausforderungen anzugehen und die Lieferkettenleistung zu verbessern.

Top 10 KI-Plattformen für die Logistik

Hinweis: Die Tabelle ist alphabetisch sortiert.

Anwendungsfälle in der Logistikplanung

Die Logistik erfordert eine erhebliche Planung, die Koordination von Lieferanten, Kunden und verschiedenen Einheiten innerhalb des Unternehmens umfasst. Machine-Learning-Lösungen können Planungsaktivitäten erleichtern, da sie sich durch die Handhabung von Szenarioanalysen und numerischer Analytik auszeichnen, die beide für eine effektive Planung entscheidend sind.

1. Nachfrageprognose

Eine genaue Nachfrageprognose ist das Herzstück einer effizienten Logistikplanung. Traditionelle Methoden wie ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) und exponentielle Glättung stoßen bei hochvariablen oder Echtzeitdaten oft an ihre Grenzen.

KI in der Logistik nutzt KI-Algorithmen, die Echtzeitdaten mit historischen Daten kombinieren, um die Nachfrage präziser zu prognostizieren. Diese Algorithmen berücksichtigen saisonale Muster, Werbeeffekte, Trends in der Versandbranche und regionales Konsumverhalten, um dynamische und kontextbewusste Prognosen zu erstellen.

Durch die Nutzung prädiktiver Planung mit KI-Systemen können Logistikunternehmen:

• Transportrouten optimieren, indem sie die effizienteste Route für Lieferungen einsetzen. Mit Zugang zu Echtzeit-Verkehrsdaten und historischen Lieferergebnissen wird die Routenplanung deutlich reaktionsfähiger auf die Bedingungen vor Ort. Dies führt zu einer spürbaren Verringerung von Kraftstoffverbrauch, Lieferzeiten und Kohlenstoffemissionen und verbessert gleichzeitig das Management der Lieferrouten.
• Lagerbestände in lokalen Distributionszentren minimieren, indem die Bestandsmengen an die zukünftige Nachfrage angepasst werden. Niedrigere Kosten für die Bestandsverwaltung führen direkt zu reduzierten Betriebsausgaben, da die Lagerhaltung Kapital bindet, das strategisch sinnvoller anderweitig investiert werden könnte.
• Den Personaleinsatz durch fortschrittliche prädiktive Analytik genauer ausrichten. Durch die frühzeitige Antizipation des Volumens der Logistikabläufe können Unternehmen Überstundenkosten senken und Unter- oder Überbesetzung vermeiden.
• Die Kundenzufriedenheit steigern, indem die Häufigkeit von Fehlbeständen oder Verzögerungen reduziert wird. Mit genaueren Prognosen können Unternehmen die Kundennachfrage besser erfüllen und einen besseren Kundenservice bieten, ein entscheidendes Differenzierungsmerkmal in der heutigen wettbewerbsintensiven Logistiklandschaft.

2. Angebotsplanung

Die Angebotsplanung ist eine kritische Funktion innerhalb des breiteren Lieferkettenmanagement-Ökosystems, die Koordination von Materialien, Produktion und Distribution umfasst, um die prognostizierte Nachfrage zu erfüllen. In traditionellen Logistikabläufen ist die Angebotsplanung oft reaktiv und stützt sich auf periodische Aktualisierungen und starre Parameter.

Die Integration künstlicher Intelligenz, insbesondere von KI-Systemen und Machine-Learning-Algorithmen, hat jedoch die Entwicklung hin zu einem anpassungsfähigeren, datengesteuerten Modell ermöglicht.

KI in der Logistik ermöglicht es Unternehmen, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu analysieren, darunter historische Verkaufsdaten, Echtzeit-Nachfragesignale, Kundeninformationen und Transportrouten, wodurch die Angebotspläne kontinuierlich mit der tatsächlichen Nachfrage in Einklang gehalten werden.

Dieser Wandel von der statischen zur dynamischen Angebotsplanung verbessert die Reaktionsfähigkeit und Flexibilität des gesamten Logistiksektors und ermöglicht die Bewältigung von Lieferkettenherausforderungen in Echtzeit.

Dynamische Anpassung von Angebotsparametern

Durch den Einsatz von Predictive Analytics und KI-Technologie können Logistikunternehmen Parameter wie Nachbestellpunkte, Sicherheitsbestände und Produktionspläne dynamisch anpassen.

Dies ist wertvoll für das Management von stark variablen Nachfrageszenarien, saisonalen Schwankungen und plötzlichen Änderungen des Transportvolumens oder der Produktionskapazität.

Anstatt sich auf vordefinierte Regeln oder manuelle Dateneingabe zu verlassen, aktualisieren selbstlernende digitale Systeme Planungsregeln autonom, was zu präziseren und zeitnahen Entscheidungen führt.

Zum Beispiel:

• Wenn KI-Algorithmen einen Anstieg der prognostizierten Nachfrage durch Eingaben wie Echtzeit-Verkehrsdaten, historische Daten oder sich ändernde Markttrends erkennen, können sie vorgelagerte Anpassungen in der Materialbeschaffung und den Produktionsplänen auslösen und so Engpässe und Verzögerungen verhindern.
• Sinkt die Kundennachfrage unerwartet, kann KI umgekehrt eine vorübergehende Reduzierung der Nachschubmengen empfehlen, wodurch das Risiko von Überproduktion verringert und die Lagerbestände minimiert werden, die zu überhöhten Haltekosten und Abfall beitragen.

Abfallreduzierung

Die dynamische, durch KI-Implementierung unterstützte Lieferkettenplanung verbessert die Abstimmung zwischen Angebot und Nachfrage und führt zu erheblichen Effizienzsteigerungen entlang der Wertschöpfungskette:

• Reduzierte Betriebskosten: Unternehmen können mit schlankeren Beständen arbeiten, was die Kosten für die Bestandsverwaltung senkt und Kapital für andere Investitionen freisetzt.
• Geringere Kohlenstoffemissionen: Effiziente Planung führt zu weniger unnötigen Lieferungen und besser ausgelasteten Lieferfahrzeugen, was nachhaltigere Praktiken in der Logistikbranche direkt unterstützt.
• Verbesserte betriebliche Effizienz: KI-gesteuerte Tools verbessern die Synchronisation zwischen Logistikprozessen, reduzieren Leerlaufzeiten, optimieren Produktionsläufe und ermöglichen die Identifizierung der effizientesten Route für die Lieferung von Rohstoffen oder Fertigwaren.
• Weniger manuelle Prozesse: Durch die Implementierung von KI-Technologie reduzieren Unternehmen die Abhängigkeit von menschlichem Fachwissen für Routineanalysen erheblich, sodass sich die Mitarbeiter auf strategischere Aufgaben wie Lieferantenzusammenarbeit oder Datensicherheit und Compliance konzentrieren können.

Erhöhung der Lieferkettentransparenz

Mit KI-gestützter Logistik erhalten Unternehmen eine bessere Lieferkettentransparenz und stellen sicher, dass Störungen, sei es durch Transportverzögerungen, Rohstoffknappheit oder Probleme mit der Lieferantenzuverlässigkeit, schnell erkannt und abgemildert werden.

Diese Systeme nutzen maschinelles Lernen, um eine breite Palette von Datenpunkten zu korrelieren, was agilere Reaktionen und ein gleichbleibendes Serviceniveau auch unter Stress ermöglicht.

Darüber hinaus können generative KI-Tools für die Lieferkette die Planung weiter verbessern, indem sie Simulationen alternativer Angebotsszenarien erstellen, die es Planern ermöglichen, Kompromisse zwischen Kosten, Geschwindigkeit und Risiko zu bewerten, ohne physische Änderungen vorzunehmen.

Diese Art der prädiktiven Planung unterstützt eine widerstandsfähigere Lieferkette, die in der Lage ist, die Volatilität zu bewältigen, die moderne Logistiklandschaft prägt.

Praxisbeispiel: Maersk

Maersk nutzt KI, um die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette zu verbessern, indem es Schifffahrtsrouten überwacht und potenzielle Störungen wie Hafenüberlastungen oder Unwetter in Echtzeit erkennt.

Diese Erkenntnisse helfen dem Unternehmen, Sendungen proaktiv umzuleiten, Verzögerungen zu reduzieren und Angebotsrisiken zu antizipieren, bevor sie den Betrieb beeinträchtigen.

Praxisbeispiel: Argents Express Group und Osa Unified Commerce Platform

Argents Express Group, ein US-amerikanischer Logistikdienstleister, wollte seine eCommerce-Fulfillment-Aktivitäten ausbauen, stieß jedoch mit seinem veralteten Lagerverwaltungssystem auf erhebliche Einschränkungen, die zu betrieblichen Engpässen, eingeschränkter Transparenz und übermäßigen manuellen Eingriffen führten. Ein sprunghafter Anstieg von 20.000 Übernachtbestellungen offenbarte die mangelnde Skalierbarkeit des Systems und führte zu einer umfassenden Suche nach einer modernen Lösung.

Argents arbeitete mit der Osa Unified Commerce Platform, einer kombinierten WMS-, OMS- und Integrationsmanagement-Lösung, zusammen, um zuvor fragmentierte Systeme zu vereinheitlichen und eine hochvolumige Omnichannel-Abwicklung zu unterstützen. Die Umstellung ermöglichte es Argents, schnell neue Kunden zu gewinnen und den Overhead durch Automatisierung zu reduzieren.

Die Zusammenarbeit verbesserte auch die Bestandsgenauigkeit durch meilensteinbasiertes Scannen, eliminierte Fehllieferungen und steigerte die Packtisch-Produktivität um 57%, von 650 auf mehr als 1.100 Bestellungen pro Tag.¹

Anwendungsfälle für automatisierte Lagerhaltung

3. Lagerroboter

Lagerroboter sind eine weitere KI-Technologie, in die stark investiert wird, um das Lieferkettenmanagement von Unternehmen zu verbessern.

Diese Roboter können Abläufe steuern, indem sie Aufgaben wie Kommissionierung, Verpackung, Sortierung und Bestandsverwaltung automatisieren, was zu einer schnelleren Auftragsabwicklung, verbesserter Genauigkeit und niedrigeren Arbeitskosten führt. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Algorithmen können sich Lagerroboter an dynamische Umgebungen anpassen, Arbeitsabläufe optimieren und die Koordination mit anderen automatisierten Systemen sicherstellen.

Abbildung 1: Ein Beispiel für autonome Lagerroboter, die beim Transport von Regaleinheiten helfen.²

Praxisbeispiel: Amazon DeepFleet

Amazon setzt KI-gestützte Roboter in seinen Fulfillment-Zentren ein, um die Lagereffizienz und die Lieferabläufe zu verbessern.

Sein generatives KI-Modell DeepFleet koordiniert Roboter-Routen effizienter und trägt dazu bei, die Geschwindigkeit der Roboterflotte von Amazon um 10% zu erhöhen.³

Praxisbeispiel: THG Fulfil

Angesichts starker Auftragsspitzen während Ereignissen wie dem Black Friday implementierte THG Fulfil die Robotik- und Softwarelösungen von Geekplus, um Durchsatz, Skalierbarkeit und betriebliche Transparenz zu erhöhen. Das automatisierungsgestützte System ermöglicht späte Bestellannahmeschlüsse, verbessert die Produktivität und sorgt dafür, dass der Großteil der Einheiten über automatisierte Arbeitsabläufe abgewickelt wird.

Infolgedessen stärkte THG die Fulfillment-Effizienz und hielt gleichzeitig das Serviceniveau in Spitzenzeiten aufrecht.⁴

KI-Agenten in der Logistik

In Lager- und Lieferkettenumgebungen können KI-Agenten die Bestandszuweisung dynamisch anpassen, Sendungen umleiten, auf Störungen reagieren, Roboter koordinieren und „Was-wäre-wenn“-Szenarien simulieren, um die operative Planung zu unterstützen. Durch kontinuierliches Lernen aus historischen und Echtzeitdaten verbessern sie die Entscheidungsgenauigkeit.

Praxisbeispiel: PTV Mira von PTV Logistics

PTV Mira von PTV Logistics ist ein interaktiver KI-Agent, der zum Planen, Optimieren und Entscheiden entwickelt wurde, indem er die Interaktion in natürlicher Sprache mit echter Logistikintelligenz ermöglicht.

Aufbauend auf der API-First-Plattform des Unternehmens ermöglicht PTV Mira es Benutzern, Fragen wie einem menschlichen Kollegen zu stellen und datengestützte Antworten zu erhalten, die auf echter Optimierung basieren. Der Agent unterstützt sowohl alltägliche operative Aufgaben als auch die strategische Planung und hilft Teams, Ineffizienzen zu analysieren, „Was-wäre-wenn“-Szenarien zu testen und Störungen in Minuten statt Stunden zu beheben.⁵

Praxisbeispiel: Logistics Reply

Logistics Reply hat GaliLEA Dynamic Intelligence eingeführt, einen KI-Agenten-Builder, der in die LEA Reply-Plattform eingebettet ist, um agentenbasierte KI direkt in die Ausführungsworkflows von Lager und Lieferkette zu bringen.

Das Tool ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte KI-Agenten über eine visuelle Oberfläche zu entwerfen, zu konfigurieren und einzusetzen, die Datenquellen, Verhaltensweisen und Aktionen definiert, ohne Programmier- oder KI-Kenntnisse. Diese Agenten können Daten aus mehreren Systemen korrelieren, Anomalien erkennen, Workflows auslösen, die Ausnahmebehandlung automatisieren und die Entscheidungsfindung in Echtzeit auf der Grundlage von Live-Betriebsdaten unterstützen.⁶

4. Schadenserkennung & visuelle Inspektion

In der Logistikbranche treiben beschädigte Waren die Betriebskosten in die Höhe und beeinträchtigen die Kundenzufriedenheit, was zu potenzieller Abwanderung und Rufschädigung führt. Traditionelle Inspektionsmethoden, die auf manuellen Prozessen beruhen, sind zeitaufwendig und anfällig für menschliche Fehler, wenn das Transportvolumen und die Auftragshäufigkeit zunehmen.

Durch die Implementierung von KI-Technologie, insbesondere Computer Vision, können Logistikunternehmen visuelle Inspektionen in den Arbeitsabläufen der Lagerverwaltung und Verpackung automatisieren.

Diese auf maschinellem Lernen und Data Science basierenden Tools analysieren Tausende von Bildern in Echtzeit, um Anomalien zu erkennen und Probleme zu markieren, die der menschlichen Wahrnehmung entgehen könnten.

Durch den Einsatz von KI in der Logistik zur Schadenserkennung können Logistikmanager:

• Art und Größe von Schäden präzise identifizieren, indem sie visuelle Muster durch Machine-Learning-Algorithmen analysieren, die auf historischen Daten trainiert wurden.
• Eine Eskalation verhindern, indem betroffene Artikel frühzeitig isoliert werden, was Abfall reduziert und eine rechtzeitige Umleitung oder Ersatzlieferung ermöglicht.
• Umsetzbare Erkenntnisse generieren, indem Kundendaten, historische Verkaufsdaten und Bilder des Produktzustands kombiniert werden, um die prädiktive Planung und Verpackungsmethoden zu verbessern.

Der Einsatz KI-gestützter Logistik verbessert die Lieferkettentransparenz, optimiert Logistikabläufe und gewährleistet einen höheren Qualitätsstandard in der gesamten Lieferkette, was letztendlich zu besserer Kundenzufriedenheit und reduzierten Betriebskosten beiträgt.

Praxisbeispiel: FedEx

FedEx plant, bis 2028 agentenbasierte KI in mehr als der Hälfte seiner operativen Arbeitsabläufe einzusetzen.

Diese KI-Agenten können die Sendungsüberwachung, Ausnahmebehandlung, Routing-Entscheidungen und Workflow-Koordination unterstützen und FedEx dabei helfen, Logistikentscheidungen zu automatisieren, die zuvor manuelle Überwachung erforderten.⁷

5. Vorausschauende Wartung

Vorausschauende Wartung beinhaltet die Vorhersage potenzieller Maschinenausfälle in einer Fabrik durch die Analyse von Echtzeitdaten, die von IoT-Sensoren an Maschinen gesammelt werden.

Auf maschinellem Lernen basierende Analysetools verbessern die prädiktive Analytik und erkennen Muster in Sensordaten, sodass Techniker Maßnahmen ergreifen können, bevor ein Ausfall eintritt.

Sehen Sie sich das Video unten für ein Beispiel an, wie DINGO, ein weltweit führender Anbieter von Lösungen für vorausschauende Wartung, mit der QUT zusammenarbeitete, um seine Fähigkeiten zur vorausschauenden Wartung durch maschinelles Lernen zu verbessern und innerhalb von 2–3 Monaten wirkungsvolle Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Praxisbeispiel: Mile

Das KI-gesteuerte Logistik-Betriebssystem von Mile integriert sich direkt in SAP, um Same-Day-Fulfillment, prädiktive Disposition, intelligente Routenoptimierung und Echtzeit-Koordination zwischen Lagerbetrieb und Fahrern zu ermöglichen.

Durch die Ablösung manueller Planungsprozesse, mehrtägiger Dispositionsverzögerungen und eingeschränkter betrieblicher Transparenz bietet die Plattform:

• Automatisiert die Fahrer- und Fahrzeugzuweisung aus SAP-Aufträgen.
• Optimiert Geo-Zonen und Palettenladungen.
• Unterstützt den fahrzeuggestützten Direktverkauf mit sofortiger Abrechnung.
• Bietet Live-Routing über die Fahrer-App.

Diese Integration hat zu erheblichen betrieblichen Verbesserungen geführt, darunter die Lieferung von 90% der On-Demand-Bestellungen am selben Tag, eine 85% kürzere Planungszeit und eine 25% höhere Fahrzeugauslastung.⁸

Praxisbeispiel: Google Cloud Visual Inspection KI

Google Cloud Visual Inspection KI automatisiert die Qualitätskontrolle durch die Erkennung von Produktfehlern mittels fortschrittlicher KI und Computer Vision.

Die Lösung läuft autonom, vor Ort oder in der Cloud, und unterstützt ultrahochauflösende Bilder für präzise Fehlererkennung. Kunden berichten von einer bis zu 10-mal höheren Genauigkeit als bei traditionellem maschinellem Lernen (ML) und benötigen deutlich weniger gekennzeichnete Bilder, um Modelle zu trainieren.

Über die Anomalieerkennung hinaus identifiziert, klassifiziert und lokalisiert sie mehrere Fehler in einem einzigen Bild und ermöglicht so automatisierte Folgemaßnahmen.⁹

Anwendungsfälle für autonome Dinge

Autonome Dinge arbeiten mit Hilfe von KI ohne menschliche Interaktion. Autonome Dinge umfassen selbstfahrende Fahrzeuge, Drohnen und Robotik. Angesichts der Eignung der Branche für KI-Anwendungen können wir mit einer Zunahme autonomer Geräte in der Logistikbranche rechnen.

6. Selbstfahrende Fahrzeuge

Selbstfahrende Autos haben das Potenzial, die Logistik zu verändern, indem sie die starke Abhängigkeit von menschlichen Fahrern verringern.

Technologien wie Platooning unterstützen die Gesundheit und Sicherheit der Fahrer und reduzieren gleichzeitig die Kohlenstoffemissionen und den Kraftstoffverbrauch der Fahrzeuge.

Große Unternehmen wie Tesla, Google und Mercedes-Benz investieren stark in autonome Fahrzeuge. Nach Schätzungen von BCG wird jedoch bis 2030 mit einem autonomen Fahrbetrieb von rund 10% der leichten Lkw gerechnet.¹⁰

7. Lieferdrohnen

Für Logistikzwecke sind Lieferdrohnen nützliche Geräte, wenn Unternehmen Produkte in Gebiete liefern müssen, in denen Bodentransport nicht möglich, sicher, zuverlässig oder nachhaltig ist.

Im Gesundheitswesen, wo pharmazeutische Produkte kurz haltbar sind, können Lieferdrohnen Unternehmen helfen, Abfallkosten zu reduzieren und Investitionen in teure Lagereinrichtungen zu vermeiden.

Sehen Sie sich das folgende Video zum Projekt „Deliver Future“ an, einer Zusammenarbeit zwischen DHL, GIZ im Auftrag des BMZ und Wingcopter, die den Einsatz von Drohnen zur Versorgung isolierter Gebiete in Ostafrika mit Medikamenten erfolgreich getestet hat.

Praxisbeispiel: Der Tesla Semi

Der Tesla Semi ist ein vollelektrischer Lkw der Klasse 8, der den Gütertransport durch seine Leistung, Effizienz und Nachhaltigkeit verändern soll.

Die neuesten Produktionsspezifikationen für den elektrischen Klasse-8-Semi umfassen zwei Varianten (Standard Range und Long Range), die eine Reichweite von etwa 325 bzw. 500 Meilen bieten, mit gemeinsamer 800 kW Antriebsleistung und Megawatt-Schnellladefähigkeit vor der Auslieferung an Kunden.

Anwendungsfälle für Analytik

8. Dynamische Preisgestaltung

Dynamische Preisgestaltung ist eine datengesteuerte Strategie, bei der Produktpreise kontinuierlich an Schwankungen von Nachfrage, Angebot, Wettbewerbspreisen und Trends bei verwandten Produkten angepasst werden. In der schnelllebigen Logistiklandschaft, in der sich Kostenstrukturen und Kundenverhalten schnell weiterentwickeln, können statische Preismodelle zu entgangenen Umsatzchancen oder ineffizienter Ressourcenzuweisung führen.

Moderne Preissoftware, die auf Machine-Learning-Algorithmen und KI-Technologie basiert, ermöglicht es Unternehmen, Daten, einschließlich historischer Verkaufsdaten, Kundendaten und Wettbewerbs-Benchmarks, in Echtzeit zu analysieren. Diese KI-Systeme erkennen Muster in Tausenden von Datenpunkten, um Marktbewegungen vorherzusagen und rechtzeitige Preisanpassungen vorzunehmen.

Durch den Einsatz von KI in der Logistik können Unternehmen:

• Auf Lieferkettenherausforderungen mit Echtzeit-Preisänderungen reagieren, die Verschiebungen bei Lagerbeständen, Transportkosten oder der Dynamik der Schifffahrtsbranche widerspiegeln.
• Predictive Analytics nutzen, um die zukünftige Nachfrage zu prognostizieren und Preismodelle einzusetzen, die sowohl das Verkaufsvolumen als auch die Gewinnmargen optimieren.
• Die Abhängigkeit von manuellen Prozessen reduzieren und Reaktionsverzögerungen beseitigen, indem selbstlernende digitale Systeme Preisentscheidungen automatisch treffen.

Das Ergebnis ist eine verbesserte betriebliche Effizienz, eine bessere Anpassung an Markttrends und die Fähigkeit, wettbewerbsfähige Preise anzubieten, die Kundenzufriedenheit erhöhen und gleichzeitig zur Senkung der Betriebskosten im gesamten Logistiksektor beitragen.

9. Routenoptimierung / Frachtmanagement

KI-Modelle helfen Unternehmen, bestehende Routen zu analysieren und die Routenoptimierung zu verfolgen. Die Routenoptimierung nutzt Algorithmen für kürzeste Pfade im Bereich der Graphanalyse, um die effizienteste Route für Logistik-Lkw zu ermitteln.

Dadurch kann das Unternehmen die Versandkosten senken und den Versandprozess beschleunigen. Routenoptimierer sind auch wirksame Instrumente zur Reduzierung des CO2-Fußabdrucks eines Unternehmens.

Praxisbeispiel: Valerann's Smart Road System

Valeranns Smart Road System ist eine KI-gestützte Verkehrsmanagement-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Sicherheit, Effizienz und Konnektivität auf Straßen zu verbessern. Es sammelt und analysiert Echtzeitdaten von einem Netzwerk intelligenter Sensoren, die in die Straßeninfrastruktur eingebettet sind, und liefert wichtige Erkenntnisse über Straßenzustand, Verkehrsfluss und potenzielle Gefahren.

Diese Informationen werden an autonome Fahrzeuge, Verkehrsbetreiber und Verkehrsteilnehmer weitergegeben, sodass diese bessere Entscheidungen treffen und Transportsysteme proaktiver verwalten können. Valeranns System unterstützt eine breite Palette von Anwendungen, darunter Unfallverhütung, Staureduzierung und optimierte Verkehrssteuerung.¹¹

Anwendungsfälle für das Back-Office-Management

Jede Geschäftseinheit hat Back-Office-Aufgaben, und die Logistik bildet da keine Ausnahme. Beispielsweise gibt es zahlreiche logistikbezogene Formulare, wie etwa einen Frachtbrief, aus denen strukturierte Daten manuell extrahiert werden müssen. Die meisten Unternehmen tun dies manuell.

10. Automatisierung der Dokumentenverarbeitung

Dokumente wie Rechnungen, Frachtbriefe und Tariftabellen erleichtern die Kommunikation zwischen Käufern, Lieferanten und Logistikdienstleistern.

Dokumentenautomatisierungs-Technologien können genutzt werden, um die Effizienz der Dokumentenverarbeitung durch die Automatisierung von Dateneingabe, Fehlerabgleich und Dokumentenvorbereitung zu steigern.

11. Automatisierung anderer manueller Büroaufgaben

Hyperautomation, auch als intelligente Geschäftsprozessautomatisierung bezeichnet, bedeutet den Einsatz einer Kombination aus KI,Robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA),Process Mining und anderen Technologien zur durchgängigen Automatisierung von Prozessen. Mit diesen Technologien können Unternehmen mehrere Back-Office-Aufgaben automatisieren, wie z. B.

• Planung und Nachverfolgung: KI-Systeme können den Transport planen, Frachtpipelines organisieren, Mitarbeiter bestimmten Stationen zuweisen und verwalten sowie Pakete innerhalb des Lagers verfolgen.
• Berichterstellung: Logistikunternehmen können RPA-Tools nutzen, um automatisch regelmäßige Berichte zu erstellen, die zur Information der Manager erforderlich sind und sicherstellen, dass alle im Unternehmen auf dem gleichen Stand sind. RPA-Lösungen können problemlos automatisch Berichte erstellen, deren Inhalt analysieren und sie basierend auf dem Inhalt per E-Mail an die relevanten Stakeholder senden.
• E-Mail-Verarbeitung: Basierend auf dem Inhalt automatisch generierter Berichte können RPA-Bots den Inhalt analysieren und E-Mails an relevante Stakeholder senden.

12. Kundenservice

Der Kundenservice spielt eine entscheidende Rolle in Logistikunternehmen, da Kunden sie oft kontaktieren, wenn sie Probleme mit ihren Lieferungen haben. Kundenservice-Chatbots sind in der Lage, Aufgaben im Callcenter mit niedrigem bis mittlerem Schwierigkeitsgrad zu bewältigen, wie z. B.:

• Anfordern einer Lieferung
• Ändern einer Bestellung
• Sendungsverfolgung
• Beantworten von FAQs

Chatbots sind auch wertvolle Werkzeuge zur Analyse der Kundenerfahrung; Chatbot-Analytics-Metriken ermöglichen es Unternehmen, ein tieferes Verständnis für ihre Kunden zu gewinnen und so die von ihnen gebotene Customer Journey zu verbessern.

Praxisbeispiel: Streebo

Der Logistik-Chatbot von Streebo ist eine auf generativer KI basierende Lösung, die auf die Logistik- und Lieferbranche zugeschnitten ist. Er hilft, wichtige Geschäftsprozesse zu automatisieren und gleichzeitig die Kundenbindung und den Support zu erhöhen.

Der Chatbot funktioniert über mehrere Kanäle, darunter Web, mobile Apps, WhatsApp, Facebook Messenger, E-Mail und SMS. Diese Omnichannel-Fähigkeit stellt sicher, dass Kunden dort mit dem Unternehmen interagieren können, wo es für sie am bequemsten ist.

Er unterstützt außerdem über 38 Sprachen, was ihn für eine globale Nutzerbasis zugänglich macht. Die zugrunde liegende KI-Technologie integriert sich mit leistungsstarken NLP-Engines wie IBM Watson, Google Dialogflow, Amazon Lex und der CLU von Microsoft Azure und ermöglicht so intelligente, natürliche Konversationen.

Er ist von Haus aus für logistikspezifische Szenarien vortrainiert. Unternehmen können ihn schnell für Aufgaben wie Sendungsverfolgung, Auftragsbuchung und -änderung, Lieferterminplanung und grundlegende Kundendienstanfragen nutzen.

Auf der operativen Seite bietet er Echtzeit-Bestandstransparenz, unterstützt bei der Bestandsverwaltung und unterstützt die Routenoptimierung, um Lieferzeit und -kosten zu reduzieren.¹²

Praxisbeispiel: CMA CGM und Mistral KI

CMA CGM und das französische KI-Startup Mistral KI haben eine fünfjährige Partnerschaft im Wert von 100 Millionen Euro geschlossen, die darauf abzielt, den Kundenservice in der Schifffahrt und Logistik zu verbessern sowie die Faktenprüfungsfähigkeiten in den französischen Medien von CMA CGM, wie BFM TV, zu verbessern. Diese Initiative ist Teil der umfassenderen KI-Investitionsstrategie von CMA CGM, die sich nun auf insgesamt 500 Millionen Euro beläuft.

Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, die Antwortzeiten für Kundendienstmitarbeiter zu verkürzen, die wöchentlich über eine Million E-Mails bearbeiten, wobei die Implementierung innerhalb von 6 bis 12 Monaten erwartet wird.

Darüber hinaus unterstreicht die Partnerschaft ein Bekenntnis zu französischer Innovation angesichts globaler Handelsspannungen und der Konkurrenz durch kostengünstige chinesische KI-Modelle.¹³

Anwendungsfälle für Vertrieb & Marketing

Die Vertriebs- und Marketingaktivitäten von Logistikdienstleistern können ebenfalls durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz verbessert werden. Einige Anwendungen sind:

13. Lead-Scoring

Lead-Scoring bedeutet, dass sich Vertriebsmitarbeiter auf die richtigen Interessenten konzentrieren können. KI-gestützte Tools können verwendet werden, um Leads basierend auf ihren Profilen, ihrem Verhalten und ihren Interessen automatisch Scores zuzuweisen.

KI-basierte Lead-Scoring-Systeme nutzen Machine-Learning-Algorithmen, um Daten schnell zu verarbeiten und genau zu bestimmen, welche Leads am ehesten zu zahlenden Kunden konvertieren.

14. Routine-Marketing

KI kann genutzt werden, um Logistikdienstleister bei der Automatisierung von Routine-Marketingaufgaben zu unterstützen, einschließlich E-Mail-Marketing und Content-Erstellung.

15. Vertriebs- und Marketing-Analytik

KI kann eine präzisere Vertriebs- und Marketing-Analytik bieten. KI-gestützte Tools können Logistikdienstleistern helfen, das Kundenverhalten zu analysieren und Predictive Analytics zu nutzen, um besser zu verstehen, was ihre Kunden voraussichtlich als Nächstes tun werden.

KI-gestützte Systeme können auch zur Überwachung von Marktveränderungen eingesetzt werden, sodass Logistikdienstleister der Konkurrenz einen Schritt voraus bleiben und datengestützte Entscheidungen treffen können, die zu mehr Effizienz führen.

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Kosteneinsparungsmechanismen

Die Integration künstlicher Intelligenz in die Logistik ermöglicht es Unternehmen, Kosteneinsparungen durch mehrere Mechanismen zu erzielen, anstatt sich nur auf inkrementelle Effizienzgewinne zu verlassen.

• Reduzierung der Bestandskosten: KI-gestützte Nachfrageprognosen und prädiktive Planung gleichen die Lagerbestände an die prognostizierte zukünftige Nachfrage an. Durch die Minimierung überschüssiger Bestände senken Unternehmen die Lagerhaltungskosten und setzen Kapital für andere Investitionen frei.
• Niedrigere Transportkosten: Routenoptimierung und Fahrzeugrouting-Algorithmen ermitteln die effizientesten Routen für Lieferungen und reduzieren so Kraftstoffverbrauch und Versandkosten. Effiziente Routen verbessern auch die Fahrzeugauslastung und senken die Kohlenstoffemissionen.
• Reduzierte Ausfallzeiten: Durch Machine-Learning-Algorithmen gestützte vorausschauende Wartung verhindert ungeplante Geräteausfälle. Dies minimiert Reparaturkosten und maximiert die Lebensdauer der Anlagen, was zu einem kosteneffizienteren Lieferkettenbetrieb führt.
• Arbeitseffizienz: Die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben wie manuelle Dateneingabe, Datenextraktion und grundlegende Kundenanfragen reduziert den Bedarf an Überstunden und senkt die Personalkosten. Mitarbeiter können in strategische Bereiche versetzt werden, in denen menschliches Fachwissen einen größeren Mehrwert bietet.
• Verbesserungen der operativen Leistung: KI-Systeme verbessern die Entscheidungsfindung durch die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit. Eine bessere Entscheidungsqualität reduziert Abfall, vermeidet Engpässe und schafft widerstandsfähigere Lieferketten.

Ethische Überlegungen

Trotz der Vorteile der Integration von KI in die Logistikbranche gibt es mehrere ethische Herausforderungen, auf die Unternehmen achten sollten:

• Arbeitsplatzverlagerung: Die Automatisierung von Lagerverwaltung, Datenextraktion und Dokumentenverarbeitung reduziert den Bedarf an sich wiederholenden manuellen Aufgaben. Logistikunternehmen können Arbeitsplatzverluste abmildern, indem sie Mitarbeiter für neue Rollen wie Datensicherheit, Lieferantenzusammenarbeit und die Überwachung von KI-Systemen umschulen.
• Algorithmische Verzerrung: Machine-Learning-Algorithmen, die mit unvollständigen oder verzerrten historischen Datenpunkten trainiert wurden, können zu verzerrten Nachfrageprognosen oder Lieferkettenentscheidungen führen. Regelmäßige Überprüfung von KI-Modellen, Sicherstellung vielfältiger Trainingsdaten und Einbeziehung menschlicher Expertise bei der Entscheidungsvalidierung helfen, dieses Risiko zu reduzieren.
• Datenschutz und -sicherheit: KI-gestützte Logistiksysteme verarbeiten oft sensible Kunden- und Lieferanteninformationen. Robuste Cybersicherheitsmaßnahmen und Compliance-Rahmenwerke müssen vorhanden sein, um den Missbrauch personenbezogener oder betrieblicher Daten zu verhindern.
• Zielkonflikte bei der Nachhaltigkeit: Während KI nachhaltige Praktiken durch die Reduzierung von Kraftstoffverbrauch und Kohlenstoffemissionen fördern kann, wirft der zunehmende Einsatz von KI-gestützten Robotern und Sensoren Bedenken hinsichtlich des Energieverbrauchs auf. Kontinuierliche Verbesserungen bei energieeffizienten KI-Tools sind notwendig, um diese Effekte auszugleichen.

Einführung in kleinen Unternehmen

Während große Logistikunternehmen bei der Einführung von KI führend sind, stehen kleine Unternehmen vor besonderen Herausforderungen, darunter begrenzte Budgets, Qualifikationen der Belegschaft und die Integration von KI in bestehende Systeme. Es gibt jedoch praktische Möglichkeiten für kleine Akteure, KI zu überschaubaren Kosten einzuführen.

• Erschwingliche cloudbasierte Tools: Viele KI-gestützte Logistikplattformen bieten jetzt Pay-as-you-go-Abonnementmodelle an. Beispielsweise bieten Routenoptimierungstools wie Routific kleinen Logistikteams eine effiziente Routenplanung ohne hohe Vorabinvestitionen.
• Kundenservice-Automatisierung: Kleine Unternehmen können KI-gestützte Chatbots einsetzen, um grundlegende Kundenanfragen wie Sendungsverfolgung oder Lieferanfragen zu bearbeiten. Dies entlastet die Mitarbeiter und bietet dennoch einen besseren Kundenservice.
• Bestandsverwaltung: Cloudbasierte Predictive-Analytics-Tools unterstützen kleine Unternehmen bei der Reduzierung der Lagerhaltungskosten, indem sie genaue Vorhersagen der zukünftigen Nachfrage liefern, Abfall minimieren und Überbestände verhindern.
• Open-Source-Lösungen: Machine-Learning-Frameworks ermöglichen es kleinen Logistikunternehmen, zu minimalen Kosten mit der Einführung von KI zu experimentieren, unterstützt durch Community-Ressourcen.

Die Zukunft der KI-gestützten Logistikabläufe

Laut dem Logistiktrends-Bericht von DHL Freight¹⁴ wird KI im Mittelpunkt zukünftiger Logistikabläufe stehen. Sie wird über die grundlegende Automatisierung hinausgehen und dynamische Entscheidungsfindung, prädiktive Planung und Echtzeitoptimierung in den gesamten Lieferketten ermöglichen.

Da KI-Systeme immer fortschrittlicher werden, werden sie zu mehr Effizienz führen, die Umweltbelastung durch intelligenteres Routing und Energieverbrauch reduzieren und Logistikunternehmen helfen, schnell auf Störungen zu reagieren.

Die Integration von KI mit nachhaltigen Technologien und verbesserter Cybersicherheit wird die nächste Ära der intelligenten, widerstandsfähigen und umweltbewussten Logistik prägen.

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}

Referenzlinks

1.

Revolutionizing Fulfillment: How Argents Express Group Improved Efficiency

Osa Commerce

2.

Autonomous Mobile Robots (AMRs) - Mecalux.com

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Amazon deploys its 1 millionth robot, releases generative AI model | TechCrunch

TechCrunch

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THG Fulfil and Geekplus Unite to Create a Peak Season Hero

5.

PTV Logistics launches an interactive AI Agent bringing logistics intelligence to life | PTV Logistics

6.

Logistics Reply announces the launch of its warehouse AI Agent Builder, GaliLEA Dynamic Intelligence | Reply

Reply

7.

PYMNTS | FedEx Plans Agent Workforce in Over 50% of Workflows by 2028

PYMNTS

8.

Mile X SAP

Milenow

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Improve manufacturing quality control with Visual Inspection AI | Google Cloud Blog

Google Cloud

10.

The Future of Commercial Vehicles

Boston Consulting Group

11.

AI Traffic Management Platform for Road Operators | Valerann

12.

Logistics Chatbot: Top Use Case Examples and Benefits

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reuters.com

14.

Logistics Trends 2025 | DHL Freight

DHL Freight Connections

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalystin

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Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple mit Schwerpunkt auf E-Mail-Marketing und Verkaufsvideos. Sie arbeitete zuvor als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsfirmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationale Beziehungen.

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Usa Wuttisilp

Mar 03, 2021 at 08:13

Good job!

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