Die 15 wichtigsten Anwendungsfälle und Beispiele für KI in der Logistik

Anhaltende Ineffizienzen, steigende Betriebskosten und kontinuierliche Lieferkettenunterbrechungen stellen die Logistikbranche weltweit weiterhin vor große Herausforderungen. Diese Belastungen strapazieren traditionelle Systeme, verringern die Zuverlässigkeit der Dienstleistungen und schränken die Skalierbarkeit von Unternehmen ein.

Als Reaktion darauf setzen Unternehmen verstärkt auf künstliche Intelligenz, um die Transparenz von Anfang bis Ende zu verbessern, die Widerstandsfähigkeit zu stärken und Kernfunktionen zu optimieren.

Mit zunehmender Verbreitung wird KI zu einer grundlegenden Fähigkeit für Logistikteams, die in einem sich schnell verändernden Umfeld der Lieferkette wettbewerbsfähig bleiben wollen.

Entdecken Sie die 15 wichtigsten KI-Anwendungen in der Logistik, untermauert durch Beispiele aus der Praxis, die veranschaulichen, wie diese Technologien eingesetzt werden, um zentrale operative Herausforderungen zu bewältigen und die Leistungsfähigkeit der Lieferkette zu verbessern.

Top 10 KI-Plattformen für Logistik

Hinweis: Die Tabelle ist alphabetisch sortiert.

Anwendungsfälle der Logistikplanung

Die Logistik erfordert eine sorgfältige Planung, die die Koordination von Lieferanten, Kunden und verschiedenen Unternehmenseinheiten umfasst. Lösungen für maschinelles Lernen können Planungsaktivitäten erleichtern, da sie sich hervorragend für Szenarioanalysen und numerische Analysen eignen – beides ist für eine effektive Planung unerlässlich.

1. Bedarfsprognose

Eine präzise Bedarfsprognose ist die Grundlage einer effizienten Logistikplanung. Traditionelle Methoden wie ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) und exponentielle Glättung stoßen bei stark schwankenden oder Echtzeitdaten oft an ihre Grenzen.

KI in der Logistik nutzt KI-Algorithmen, die Echtzeitdaten mit historischen Daten verknüpfen, um die Nachfrage präziser vorherzusagen. Diese Algorithmen berücksichtigen saisonale Muster, Werbeeffekte, Trends in der Schifffahrtsbranche und regionale Konsumgewohnheiten, um dynamische und kontextbezogene Prognosen zu erstellen.

Durch den Einsatz vorausschauender Planung mithilfe KI-gestützter Systeme können Logistikunternehmen Folgendes erreichen:

• Optimieren Sie Transportrouten durch die Auswahl der effizientesten Lieferroute. Dank Echtzeit-Verkehrsdaten und historischer Lieferergebnisse reagiert die Routenplanung deutlich flexibler auf die Gegebenheiten vor Ort. Dies führt zu einer spürbaren Reduzierung von Kraftstoffverbrauch, Lieferzeiten und CO₂-Emissionen und verbessert gleichzeitig das Management der Lieferrouten.
• Minimieren Sie die Lagerbestände in Ihren lokalen Vertriebszentren, indem Sie die Lagerbestände an die zukünftige Nachfrage anpassen. Geringere Lagerhaltungskosten führen direkt zu reduzierten Betriebskosten, da die Lagerhaltung Kapital bindet, das strategischer investiert werden könnte.
• Durch fortschrittliche prädiktive Analysen lässt sich der Personaleinsatz präziser gestalten. Indem Unternehmen das Logistikvolumen im Voraus antizipieren, können sie Überstundenkosten reduzieren und Unter- oder Überbesetzung vermeiden.
• Steigern Sie die Kundenzufriedenheit, indem Sie Lieferengpässe und Lieferverzögerungen reduzieren. Dank präziserer Prognosen können Unternehmen die Kundennachfrage besser bedienen und einen besseren Kundenservice bieten – ein entscheidender Wettbewerbsvorteil in der heutigen Logistiklandschaft.

2. Bedarfsplanung

Die Bedarfsplanung ist eine zentrale Funktion im gesamten Supply-Chain-Management-Ökosystem und umfasst die Koordination von Material, Produktion und Distribution, um die prognostizierte Nachfrage zu decken. In traditionellen Logistikprozessen ist die Bedarfsplanung häufig reaktiv und basiert auf periodischen Aktualisierungen und starren Parametern.

Die Integration künstlicher Intelligenz, insbesondere von KI-Systemen und Algorithmen des maschinellen Lernens, hat jedoch die Entwicklung hin zu einem anpassungsfähigeren, datengetriebenen Modell ermöglicht.

Künstliche Intelligenz in der Logistik ermöglicht es Unternehmen, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu analysieren, darunter historische Verkaufsdaten, Echtzeit-Nachfragesignale, Kundeninformationen und Transportrouten, wodurch die Lieferpläne kontinuierlich an die tatsächliche Nachfrage angepasst werden können.

Dieser Übergang von statischer zu dynamischer Bedarfsplanung verbessert die Reaktionsfähigkeit und Flexibilität des gesamten Logistiksektors und ermöglicht die Bewältigung von Herausforderungen in der Lieferkette in Echtzeit .

Dynamische Anpassung der Versorgungsparameter

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

Dies ist von großem Wert für die Bewältigung stark schwankender Nachfrageszenarien, saisonaler Schwankungen und plötzlicher Änderungen des Transportvolumens oder der Produktionskapazität.

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

Zum Beispiel:

• Wenn KI-Algorithmen durch Eingaben wie Echtzeit-Verkehrsdaten, historische Daten oder sich ändernde Markttrends einen Anstieg der prognostizierten Nachfrage erkennen, können sie vorgelagerte Anpassungen bei der Materialbeschaffung und den Produktionsplänen auslösen und so Engpässe und Verzögerungen verhindern.
• Umgekehrt kann die KI bei einem unerwarteten Rückgang der Kundennachfrage eine vorübergehende Reduzierung der Nachschubmengen empfehlen, wodurch das Risiko einer Überproduktion verringert und die Lagerbestände minimiert werden, die zu übermäßigen Lagerkosten und Verschwendung beitragen.

Abfallreduzierung

Dynamische Lieferkettenplanung mithilfe von KI-Implementierung verbessert nicht nur die Abstimmung zwischen Angebot und Nachfrage, sondern führt auch zu signifikanten Effizienzsteigerungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette:

• Reduzierte Betriebskosten: Unternehmen können mit schlankeren Lagerbeständen arbeiten, wodurch die Kosten für die Lagerverwaltung gesenkt und Kapital für andere Investitionen freigesetzt wird.
• Geringere CO2-Emissionen : Effiziente Planung führt zu weniger unnötigen Sendungen und besser ausgelasteten Lieferfahrzeugen und unterstützt so direkt nachhaltigere Praktiken in der Logistikbranche.
• Verbesserte betriebliche Effizienz: KI-gestützte Tools verbessern die Synchronisierung logistischer Prozesse, reduzieren Leerlaufzeiten, optimieren Produktionsabläufe und ermöglichen die Ermittlung des effizientesten Weges für die Lieferung von Rohstoffen oder Fertigwaren.
• Weniger manuelle Prozesse: Durch den Einsatz von KI-Technologie reduzieren Unternehmen die Abhängigkeit von menschlichem Fachwissen bei Routineanalysen erheblich, sodass sich die Mitarbeiter auf strategischere Aufgaben wie die Zusammenarbeit mit Lieferanten oder Datensicherheit und Compliance konzentrieren können.

Erhöhung der Transparenz der Lieferkette

Durch KI-gestützte Logistik erhalten Unternehmen eine bessere Transparenz ihrer Lieferkette und können so Störungen, sei es durch Transportverzögerungen, Rohstoffknappheit oder Probleme mit der Zuverlässigkeit von Lieferanten, schnell erkennen und beheben.

Diese Systeme nutzen maschinelles Lernen, um eine Vielzahl von Datenpunkten zu korrelieren und ermöglichen so schnellere Reaktionen und ein dauerhaft hohes Serviceniveau auch unter Belastung.

Darüber hinaus können generative KI-gestützte Lieferkettentools die Planung weiter verbessern, indem sie Simulationen alternativer Lieferszenarien erstellen. Dies ermöglicht es den Planern, Abwägungen zwischen Kosten, Geschwindigkeit und Risiko zu bewerten, ohne Änderungen physisch durchführen zu müssen.

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

Beispiel aus dem realen Leben:

Argents Express Group , ein US-amerikanischer Logistikdienstleister, wollte seine E-Commerce- Abwicklung ausbauen, stieß dabei jedoch mit seinem veralteten Lagerverwaltungssystem auf erhebliche Einschränkungen. Dies führte zu operativen Engpässen, mangelnder Transparenz und einem hohen manuellen Aufwand. Ein plötzlicher Anstieg von 20.000 Bestellungen über Nacht verdeutlichte die Skalierbarkeitsprobleme des Systems und veranlasste die Suche nach einer modernen Lösung.

Argents arbeitete mit der Osa Unified Commerce Platform zusammen, einer kombinierten WMS-, OMS- und Integrationsmanagementlösung, um zuvor fragmentierte Systeme zu vereinheitlichen und die Abwicklung großer Omnichannel-Aufträge zu unterstützen. Durch die Umstellung konnte Argents neue Kunden schnell integrieren und den Verwaltungsaufwand durch Automatisierung reduzieren.

Durch die Zusammenarbeit wurde auch die Bestandsgenauigkeit mit meilensteinbasiertem Scannen verbessert, Fehllieferungen wurden vermieden und die Produktivität der Packtische um 57 % gesteigert, 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 massiv investiert wird, um das Lieferkettenmanagement von Unternehmen zu verbessern.

Diese Roboter können Betriebsabläufe automatisieren, beispielsweise Kommissionierung, Verpackung, Sortierung und Bestandsverwaltung. Dies führt zu einer schnelleren Auftragsabwicklung, höherer Genauigkeit und geringeren Personalkosten. Dank 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

Beispiele aus dem realen Leben:

Angesichts des starken Auftragsanstiegs bei Ereignissen wie dem Black Friday implementierte THG Fulfil die Robotik- und Softwarelösungen von Geekplus, um Durchsatz, Skalierbarkeit und operative Transparenz zu verbessern. Das automatisierte System unterstützt späte Bestellannahmen, steigert die Produktivität und ermöglicht die Bearbeitung der meisten Artikel über automatisierte Arbeitsabläufe.

Als Ergebnis steigerte THG die Effizienz der Auftragsabwicklung und hielt gleichzeitig das Serviceniveau auch in Zeiten hohen Auftragsvolumens aufrecht. ³

KI-Agenten in der Logistik

In Lager- und Lieferkettenumgebungen können KI-Systeme die Bestandsverteilung dynamisch anpassen, Lieferungen 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.

Beispiele aus dem realen Leben:

PTV Mira von PTV Logistics ist ein interaktiver KI-Agent, der durch die Ermöglichung der Interaktion in natürlicher Sprache mit realen Logistikdaten zur Planung, Optimierung und Entscheidungsfindung dient.

PTV Mira basiert auf der API-basierten Plattform des Unternehmens und ermöglicht es Nutzern, Fragen wie ein menschlicher Kollege zu stellen und datengestützte Antworten zu erhalten, die auf echter Optimierung beruhen. Der Agent unterstützt sowohl operative Aufgaben im Tagesgeschäft als auch die strategische Planung und hilft Teams, Ineffizienzen zu analysieren, Was-wäre-wenn-Szenarien zu testen und Störungen innerhalb von Minuten statt Stunden zu beheben. ⁴

Logistics Reply hat GaliLEA Dynamic Intelligence eingeführt, einen KI-Agenten-Builder, der in seine LEA Reply-Plattform integriert ist, um agentenbasierte KI direkt in die Arbeitsabläufe der Lager- und Lieferkettenabwicklung einzubringen.

Das Tool ermöglicht es Nutzern , benutzerdefinierte KI-Agenten über eine visuelle Oberfläche zu entwerfen, zu konfigurieren und bereitzustellen. Diese Oberfläche definiert Datenquellen, Verhaltensweisen und Aktionen – Programmierkenntnisse oder KI-Expertise sind nicht erforderlich. Die Agenten können Daten aus verschiedenen Systemen korrelieren, Anomalien erkennen, Workflows auslösen, die Ausnahmebehandlung automatisieren und Echtzeit-Entscheidungen auf Basis laufender Betriebsdaten unterstützen. ⁵

4. Schadenserkennung und Sichtprüfung

In der Logistikbranche treiben beschädigte Waren nicht nur die Betriebskosten in die Höhe, sondern mindern auch die Kundenzufriedenheit, was zu Kundenabwanderung und Reputationsschäden führen kann. Traditionelle, auf manuellen Prozessen basierende Inspektionsmethoden sind zeitaufwendig und anfällig für menschliche Fehler, insbesondere bei steigendem Transportvolumen und zunehmender Auftragshäufigkeit.

Durch den Einsatz von KI-Technologien, insbesondere Computer Vision , können Logistikunternehmen visuelle Inspektionen innerhalb der Lagerverwaltung und der Verpackungsprozesse automatisieren.

Diese auf maschinellem Lernen und Datenwissenschaft basierenden Tools analysieren Tausende von Bildern in Echtzeit, um Anomalien zu erkennen und Probleme aufzuzeigen, die dem menschlichen Auge entgehen könnten.

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

• Die Art und das Ausmaß von Schäden lassen sich präzise bestimmen, indem visuelle Muster mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen analysiert werden, die mit historischen Daten trainiert wurden.
• Eine Eskalation lässt sich verhindern, indem betroffene Gegenstände frühzeitig isoliert, Abfall reduziert und eine rechtzeitige Umleitung oder ein Austausch ermöglicht wird.
• Durch die Kombination von Kundendaten, historischen Verkaufsdaten und Produktzustandsbildern lassen sich umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, um die vorausschauende Planung und Verpackungsmethoden zu verbessern.

Der Einsatz KI-gestützter Logistik verbessert die Transparenz der Lieferkette, optimiert die Logistikprozesse und gewährleistet einen höheren Qualitätsstandard entlang der gesamten Lieferkette, was letztendlich zu einer höheren Kundenzufriedenheit und geringeren Betriebskosten beiträgt.

5. Vorausschauende Wartung

Die vorausschauende Instandhaltung beinhaltet die Vorhersage potenzieller Maschinenausfälle in einer Fabrik durch die Analyse von Echtzeitdaten, die von IoT- Sensoren an den Maschinen erfasst werden.

Mithilfe von maschinellem Lernen erstellte Analysetools verbessern die Vorhersageanalyse und erkennen Muster in den Sensordaten, sodass Techniker Maßnahmen ergreifen können, bevor ein Ausfall auftritt.

Im folgenden Video sehen Sie ein Beispiel dafür, wie DINGO, ein weltweit führender Anbieter von Predictive Maintenance-Lösungen, mit QUT zusammenarbeitete, um seine Predictive-Maintenance-Fähigkeiten durch maschinelles Lernen zu verbessern und innerhalb von 2–3 Monaten wirkungsvolle Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Beispiele aus dem realen Leben:

Miles KI-gestütztes Logistik-Betriebssystem integriert sich direkt in SAP, um die Auftragsabwicklung am selben Tag, die vorausschauende Disposition, die intelligente Routenoptimierung und die Echtzeitkoordination zwischen Lagerbetrieb und Fahrern zu ermöglichen.

Durch die Ablösung manueller Planungsprozesse, mehrtägiger Verzögerungen bei der Einsatzplanung und begrenzter operativer Transparenz bietet die Plattform folgende Vorteile:

• Automatisiert die Fahrer- und Fahrzeugzuweisung aus SAP-Aufträgen.
• Optimiert Geozonen und Palettenverladung.
• Unterstützt den Direktvertrieb per Lieferwagen mit sofortiger Rechnungsstellung.
• Bietet Live-Routenplanung über die Fahreranwendung.

Diese Integration hat zu erheblichen betrieblichen Vorteilen geführt, darunter die Lieferung von 90 % der On-Demand-Bestellungen am selben Tag, eine Reduzierung des Planungsaufwands um 85 % und eine Steigerung der Auslastung der Lieferwagen um 25 %. ⁶

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

Die Lösung läuft autonom, lokal oder in der Cloud, und unterstützt hochauflösende Bilder für eine präzise Fehlererkennung. Kunden berichten von einer bis zu zehnmal höheren Genauigkeit im Vergleich zu herkömmlichem maschinellem Lernen (ML) und benötigen deutlich weniger annotierte Bilder zum Trainieren der Modelle.

Über die Anomalieerkennung hinaus identifiziert, klassifiziert und lokalisiert es mehrere Defekte in einem einzigen Bild und ermöglicht so automatisierte Folgeaufgaben. ⁷

Anwendungsfälle für autonome Systeme

Autonome Systeme funktionieren mithilfe von KI ohne menschliches Eingreifen. Zu ihnen gehören selbstfahrende Fahrzeuge, Drohnen und Roboter. Angesichts der Eignung der Logistikbranche für KI-Anwendungen ist mit einem Anstieg autonomer Geräte in diesem Bereich zu rechnen.

6. Selbstfahrende Fahrzeuge

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

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

Große Unternehmen wie Tesla und Mercedes-Benz investieren massiv in autonome Fahrzeuge. Laut Schätzungen von BCG werden jedoch bis 2030 voraussichtlich nur etwa 10 % der leichten Nutzfahrzeuge autonom fahren. ⁸

7. Lieferdrohnen

Für logistische Zwecke sind Lieferdrohnen nützliche Geräte, wenn Unternehmen Produkte in Gebiete liefern müssen, in denen ein Transport auf dem Landweg nicht möglich, sicher, zuverlässig oder nachhaltig ist.

Im Gesundheitswesen , wo Arzneimittel nur eine kurze Haltbarkeit haben, können Lieferdrohnen Unternehmen helfen, die Kosten für Abfall zu senken und Investitionen in teure Lagereinrichtungen zu vermeiden.

Im folgenden Video wird das Projekt „Deliver Future“ vorgestellt, eine Kooperation zwischen DHL, der GIZ im Auftrag des BMZ und Wingcopter, bei der erfolgreich der Einsatz von Drohnen zur Versorgung abgelegener Gebiete in Ostafrika mit Medikamenten getestet wurde.

Beispiel aus dem realen Leben:

Der Tesla Semi ist ein vollelektrischer Lkw der Klasse 8, der mit seiner Leistung, Effizienz und Nachhaltigkeit den Gütertransport revolutionieren soll.

Die neuesten Produktionsspezifikationen für den elektrischen Sattelzug der Klasse 8 umfassen zwei Ausstattungsvarianten (Standard Range und Long Range) mit Reichweiten von ca. 325 bzw. 500 Meilen, einer gemeinsamen Antriebsleistung von 800 kW und Schnellladefähigkeit im Megawattbereich vor der Auslieferung an die Kunden.

Anwendungsfälle für Analysen

8. Dynamische Preisgestaltung

Dynamische Preisgestaltung ist eine datenbasierte Strategie, bei der Produktpreise kontinuierlich an Schwankungen in Nachfrage, Angebot, Wettbewerbspreisen und relevanten Produkttrends angepasst werden. In der schnelllebigen Logistikbranche, in der sich Kostenstrukturen und Kundenverhalten rasant verändern, können statische Preismodelle zu Umsatzeinbußen oder ineffizienter Ressourcennutzung führen.

Moderne Preisgestaltungssoftware, die auf Algorithmen für maschinelles Lernen und KI-Technologie basiert, ermöglicht Unternehmen die Echtzeitanalyse von Daten, darunter historische Verkaufsdaten, Kundendaten und Vergleichswerte von Wettbewerbern. Diese KI-Systeme erkennen Muster in Tausenden von Datenpunkten, um Marktentwicklungen vorherzusagen und zeitnahe Preisanpassungen vorzunehmen.

Durch den Einsatz von KI in der Logistik können Unternehmen:

• Reagieren Sie auf Herausforderungen in der Lieferkette mit Preisänderungen in Echtzeit, die Verschiebungen bei den Lagerbeständen, den Transportkosten oder der Dynamik der Schifffahrtsbranche widerspiegeln.
• Nutzen Sie prädiktive Analysen, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen, und setzen Sie Preismodelle ein, die sowohl Absatzvolumen als auch Gewinnmargen optimieren.
• Die Abhängigkeit von manuellen Prozessen verringern und Verzögerungen bei der Reaktionszeit beseitigen, indem selbstlernende digitale Systeme Preisentscheidungen automatisch treffen.

Das Ergebnis ist eine verbesserte betriebliche Effizienz, eine bessere Ausrichtung auf Markttrends und die Fähigkeit, wettbewerbsfähige Preise anzubieten, die die Kundenzufriedenheit steigern und gleichzeitig dazu beitragen, die Betriebskosten im gesamten Logistiksektor zu senken.

9. Routenoptimierung / Frachtmanagement

KI-Modelle unterstützen Unternehmen bei der Analyse bestehender Routen und deren Optimierung. Die Routenoptimierung nutzt Algorithmen zur Berechnung kürzester Wege aus dem Bereich der Graphanalyse, um die effizienteste Route für Logistik-Lkw zu ermitteln.

Das Unternehmen kann dadurch die Versandkosten senken und den Versandprozess beschleunigen. Routenoptimierer sind zudem wirksame Instrumente zur Reduzierung des CO₂-Fußabdrucks eines Unternehmens.

Beispiele aus dem realen Leben:

Valeranns Smart Road System ist eine KI-gestützte Verkehrsmanagementplattform, die Sicherheit, Effizienz und Vernetzung im Straßenverkehr verbessern soll. Sie erfasst und analysiert Echtzeitdaten von einem Netzwerk intelligenter Sensoren, die in die Straßeninfrastruktur integriert sind, und liefert so wichtige Erkenntnisse über Straßenverhältnisse, Verkehrsfluss und potenzielle Gefahren.

Diese Informationen werden an autonome Fahrzeuge, Verkehrsbetreiber und Verkehrsteilnehmer übermittelt und ermöglichen ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen und Verkehrssysteme proaktiver zu steuern. Das System von Valerann unterstützt ein breites Anwendungsspektrum, darunter Unfallverhütung, Stauvermeidung und optimierte Verkehrssteuerung. ⁹

Anwendungsfälle im Backoffice-Management

Jede Geschäftseinheit hat administrative Aufgaben, und die Logistik bildet da keine Ausnahme. Beispielsweise gibt es zahlreiche logistikbezogene Formulare, wie etwa Frachtbriefe, aus denen strukturierte Daten manuell extrahiert werden müssen. Die meisten Unternehmen erledigen dies manuell.

10. Automatisierung der Dokumentenverarbeitung

Rechnungen, Frachtbriefe und Preislisten erleichtern die Kommunikation zwischen Käufern, Lieferanten und Logistikdienstleistern.

Technologien zur Dokumentenautomatisierung können genutzt werden, um die Effizienz der Dokumentenverarbeitung zu steigern, indem die Dateneingabe, die Fehlerkorrektur und die Dokumentenerstellung automatisiert werden.

11. Automatisierung anderer manueller Bürotätigkeiten

Hyperautomatisierung, auch intelligente Geschäftsprozessautomatisierung genannt, bedeutet die Nutzung einer Kombination aus KI, robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) , Prozessanalyse und anderen Technologien zur durchgängigen Automatisierung von Prozessen. Mit diesen Technologien können Unternehmen zahlreiche Backoffice-Aufgaben automatisieren, wie zum Beispiel:

• Planung und Nachverfolgung: KI-Systeme können Transporte planen, Frachtketten organisieren, Mitarbeiter bestimmten Stationen zuweisen und verwalten sowie Pakete innerhalb des Lagers verfolgen.
• Berichtserstellung: Logistikunternehmen können RPA-Tools nutzen, um regelmäßig benötigte Berichte automatisch zu erstellen. Diese Berichte informieren das Management und stellen sicher, dass alle Mitarbeiter im Unternehmen auf dem gleichen Stand sind. RPA-Lösungen können Berichte problemlos automatisch generieren, deren Inhalt analysieren und sie anschließend, basierend auf dem Inhalt, per E-Mail an die relevanten Stakeholder senden.
• E-Mail-Verarbeitung: Basierend auf den Inhalten automatisch generierter Berichte können RPA-Bots den Inhalt analysieren und E-Mails an relevante Stakeholder senden.

12. Kundenservice

Der Kundenservice spielt in Logistikunternehmen eine entscheidende Rolle, da Kunden sich häufig an ihn wenden, wenn Probleme mit ihren Lieferungen auftreten. Kundenservice-Chatbots sind in der Lage, einfache bis mittlere Callcenter-Aufgaben zu übernehmen, wie zum Beispiel:

• Lieferung anfordern
• Änderung einer Anordnung
• Sendungsverfolgung
• Antwort auf eine häufig gestellte Frage

Chatbots sind auch wertvolle Werkzeuge zur Analyse der Kundenerfahrung; die Analyse von Chatbot-Kennzahlen ermöglicht es Unternehmen, ein tieferes Verständnis ihrer Kunden zu gewinnen und so die Customer Journey zu verbessern.

Beispiele aus dem realen Leben:

Der Logistik-Chatbot von Streebo ist eine KI-gestützte Lösung, die speziell für die Logistik- und Lieferbranche entwickelt wurde. Er automatisiert wichtige Geschäftsprozesse und verbessert gleichzeitig Kundenbindung und -support.

Der Chatbot funktioniert über verschiedene Kanäle, darunter Web, mobile Apps, WhatsApp, Facebook Messenger, E-Mail und SMS. Diese Omnichannel-Fähigkeit stellt sicher, dass Kunden mit dem Unternehmen dort interagieren können, wo es ihnen am besten passt.

Es unterstützt zudem über 38 Sprachen und ist somit für eine globale Nutzerbasis zugänglich. Die zugrundeliegende KI-Technologie integriert sich mit leistungsstarken NLP-Engines wie Watson, Dialogflow, Amazon Lex und Azure CLU und ermöglicht so intelligente, natürliche Konversationen.

Es ist sofort einsatzbereit und für logistikspezifische Szenarien vorkonfiguriert. Unternehmen können es schnell für Aufgaben wie Sendungsverfolgung, Auftragsbuchung und -änderung, Lieferplanung und einfache Kundendienstanfragen nutzen.

Auf der operativen Seite bietet es Echtzeit-Transparenz über den Lagerbestand, unterstützt das Bestandsmanagement und die Routenoptimierung, um Lieferzeiten und -kosten zu reduzieren. ¹⁰

CMA CGM und das französische KI-Startup Mistral AI haben eine fünfjährige Partnerschaft im Wert von 100 Millionen Euro geschlossen. Ziel ist die Verbesserung des Kundenservice in der Schifffahrt und Logistik sowie die Optimierung der Faktenprüfung in den französischen Medien von CMA CGM, wie beispielsweise BFM TV. Diese Initiative ist Teil der umfassenderen KI-Investitionsstrategie von CMA CGM, die sich nun auf insgesamt 500 Millionen Euro beläuft.

Ziel der Zusammenarbeit ist es, die Reaktionszeiten der Kundendienstmitarbeiter zu verkürzen, die wöchentlich über eine Million E-Mails bearbeiten. Die Umsetzung wird innerhalb von 6 bis 12 Monaten erwartet.

Darüber hinaus unterstreicht die Partnerschaft das Engagement für französische Innovationen inmitten globaler Handelsspannungen und der Konkurrenz durch kostengünstige chinesische KI-Modelle. ¹¹

Anwendungsfälle im Vertrieb und Marketing

Die Vertriebs- und Marketingaktivitäten von Logistikdienstleistern lassen sich auch durch den Einsatz künstlicher Intelligenz verbessern. Einige Anwendungsbeispiele sind:

13. Führungstreffer

Lead-Scoring ermöglicht es Vertriebsmitarbeitern, sich auf die richtigen Interessenten zu konzentrieren. KI-gestützte Tools können dabei helfen, Leads anhand ihrer Profile, ihres Verhaltens und ihrer Interessen automatisch zu bewerten.

KI-basierte Lead-Scoring-Systeme nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um Daten schnell zu verarbeiten und präzise zu bestimmen, welche Leads am ehesten zu zahlenden Kunden werden.

14. Routinemäßiges Marketing

Künstliche Intelligenz kann zur Unterstützung von Logistikdienstleistern bei der Automatisierung routinemäßiger Marketingaufgaben eingesetzt werden, darunter E-Mail-Marketing und Content-Erstellung.

15. Vertriebs- und Marketinganalysen

KI kann präzisere Vertriebs- und Marketinganalysen ermöglichen. KI-gestützte Tools können Logistikdienstleistern helfen, das Kundenverhalten zu analysieren und mithilfe von Predictive Analytics besser zu verstehen, was ihre Kunden als Nächstes tun werden.

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

Kosteneinsparungsmechanismen

Die Integration künstlicher Intelligenz in die Logistik ermöglicht es Unternehmen, Kosteneinsparungen durch verschiedene Mechanismen zu erzielen, anstatt sich ausschließlich auf inkrementelle Effizienzsteigerungen zu verlassen.

• Reduzierung der Lagerkosten: KI-gestützte Bedarfsprognosen und vorausschauende Planung gleichen die Lagerbestände an die prognostizierte zukünftige Nachfrage an. Durch die Minimierung von Überbeständen senken Unternehmen ihre Lagerkosten und setzen Kapital für andere Investitionen frei.
• Geringere Transportkosten: Routenoptimierung und Fahrzeugroutenplanungsalgorithmen ermitteln die effizientesten Lieferrouten und reduzieren so Kraftstoffverbrauch und Versandkosten. Effiziente Routen verbessern zudem die Fahrzeugauslastung und senken die CO₂-Emissionen.
• Reduzierte Ausfallzeiten: Vorausschauende Wartung mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen 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 die Bearbeitung einfacher Kundenanfragen reduziert den Bedarf an Überstunden und senkt die Personalkosten. Mitarbeiter können in strategischen Bereichen eingesetzt werden, in denen menschliches Fachwissen einen höheren Mehrwert bietet.
• Verbesserungen der operativen Leistung: KI-Systeme verbessern die Entscheidungsfindung durch die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit. Eine höhere Entscheidungsqualität reduziert Verschwendung, vermeidet Engpässe und schafft widerstandsfähigere Lieferketten.

Ethische Überlegungen

Trotz der Vorteile der Integration von KI in die Logistikbranche gibt es einige ethische Herausforderungen, die Unternehmen beachten sollten:

• Arbeitsplatzverluste : Die Automatisierung von Lagerverwaltung, Datenextraktion und Dokumentenverarbeitung reduziert den Bedarf an sich wiederholenden manuellen Tätigkeiten. Logistikunternehmen können Arbeitsplatzverluste abmildern, indem sie Mitarbeiter für neue Aufgaben wie Datensicherheit, Lieferantenkooperation und die Überwachung von KI-Systemen umschulen.
• Algorithmische Verzerrung : Maschinelle Lernalgorithmen, die mit unvollständigen oder verzerrten historischen Daten trainiert wurden, können zu fehlerhaften Bedarfsprognosen oder Entscheidungen in der Lieferkette führen. Regelmäßige Überprüfungen von KI-Modellen, die Sicherstellung vielfältiger Trainingsdaten und die Einbeziehung menschlicher Expertise in die Entscheidungsvalidierung tragen dazu bei, dieses Risiko zu reduzieren.
• Datenschutz und Datensicherheit: KI-gestützte Logistiksysteme verarbeiten häufig sensible Kunden- und Lieferanteninformationen. Um den Missbrauch personenbezogener oder betrieblicher Daten zu verhindern, müssen strenge Cybersicherheitsmaßnahmen und Compliance-Rahmenbedingungen implementiert werden.
• Nachhaltigkeitskonflikte: Künstliche Intelligenz kann zwar nachhaltige Praktiken fördern, indem sie den Kraftstoffverbrauch senkt und CO₂-Emissionen reduziert, doch der vermehrte Einsatz KI-gestützter Roboter und Sensoren wirft Bedenken hinsichtlich des Energieverbrauchs auf. Kontinuierliche Verbesserungen energieeffizienter KI-Werkzeuge sind notwendig, um diese Effekte auszugleichen.

Übernahme durch Kleinunternehmen

Während große Logistikunternehmen bei der KI-Einführung eine Vorreiterrolle einnehmen, stehen kleine Unternehmen vor besonderen Herausforderungen, darunter begrenzte Budgets, Fachkräftemangel und die Integration von KI in bestehende Systeme. Dennoch bieten sich auch für kleinere Unternehmen praktische Möglichkeiten, KI zu überschaubaren Kosten einzuführen.

• Kostengünstige Cloud-basierte Tools: Viele KI-gestützte Logistikplattformen bieten mittlerweile nutzungsbasierte Abonnementmodelle an. So ermöglichen beispielsweise Routenoptimierungstools wie Routific kleinen Logistikteams eine effiziente Routenplanung ohne hohe Vorabinvestitionen.
• Automatisierung des Kundenservice: Kleine Unternehmen können KI-gestützte Chatbots einsetzen, um grundlegende Kundenanfragen wie Sendungsverfolgung oder Lieferwünsche zu bearbeiten. Dadurch werden Mitarbeiter entlastet, während gleichzeitig ein besserer Kundenservice gewährleistet wird.
• Bestandsmanagement: Cloudbasierte prädiktive Analysetools unterstützen kleine Unternehmen bei der Senkung der Lagerkosten, indem sie genaue Prognosen der zukünftigen Nachfrage liefern, Verschwendung minimieren und Überbestände verhindern.
• Open-Source-Lösungen: Frameworks für maschinelles Lernen ermöglichen es kleinen Logistikunternehmen, mit minimalem Kostenaufwand und unterstützt durch Community-Ressourcen mit der Einführung von KI zu experimentieren.

Die Zukunft der KI-gestützten Logistik

Laut dem Logistiktrends-Bericht von DHL Freight ¹² Künstliche Intelligenz (KI) wird im Zentrum zukünftiger Logistikprozesse stehen. Sie wird über die grundlegende Automatisierung hinausgehen und dynamische Entscheidungsfindung, vorausschauende Planung und Echtzeitoptimierung entlang der gesamten Lieferkette ermöglichen.

Mit zunehmender Weiterentwicklung von KI-Systemen werden diese eine höhere Effizienz erzielen, die Umweltbelastung durch intelligentere Routenplanung und Energienutzung reduzieren und Logistikunternehmen dabei helfen, schnell auf Störungen zu reagieren.

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

Referenzlinks

1.

Revolutionizing Fulfillment: How Argents Express Group Improved Efficiency

Osa Commerce

2.

Autonomous Mobile Robots (AMRs) - Mecalux.com

3.

THG Fulfil and Geekplus Unite to Create a Peak Season Hero

4.

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

5.

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

Reply

6.

Mile X SAP

Milenow

7.

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

Google Cloud

8.

The Future of Commercial Vehicles

BCG Global

9.

Valerann | Powered by Data. Driven by Insight

10.

Logistics Chatbot: Top Use Case Examples and Benefits

Streebo Inc.

11.

reuters.com

Reuters

12.

Logistics Trends 2025 | DHL Freight

DHL Freight Connections

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

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.

Vollständiges Profil anzeigen

Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalyst

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf E-Mail-Marketing und Vertriebsvideos. Zuvor war sie als Personalberaterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

Vollständiges Profil anzeigen

Kommentare 1

Teilen Sie Ihre Gedanken

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten

Usa Wuttisilp

Mar 03, 2021 at 08:13

Good job!

Antworten