Die 15 wichtigsten Anwendungsfälle und Beispiele für KI in der Logistik

Bestehende Ineffizienzen, steigende Betriebskosten und anhaltende Lieferkettenunterbrechungen stellen Logistikabteilungen weltweit weiterhin vor Herausforderungen. Diese Belastungen überfordern traditionelle Systeme, verringern die Zuverlässigkeit der Dienstleistungen und begrenzen die Fähigkeit von Unternehmen, sich zu vergrößern.

Daher greifen Unternehmen zunehmend auf künstliche Intelligenz zurück, um die End-to-End-Sichtbarkeit zu verbessern, die Widerstandsfähigkeit zu stärken und Kernfunktionen zu optimieren.

Da die Akzeptanz zunimmt, wird KI zu einer grundlegenden Fähigkeit für Logistikteams, die in einer sich schnell verändernden Lieferkette wettbewerbsfähig bleiben wollen.

Entdecken Sie die 15 wichtigsten Anwendungen von KI in der Logistik, unterstützt durch reale Beispiele, um zu veranschaulichen, wie diese Technologien eingesetzt werden, um zentrale betriebliche Herausforderungen zu bewältigen und die Leistung der Lieferkette zu verbessern.

Die 10 wichtigsten KI-Plattformen für die Logistik

Hinweis: Die Tabelle ist alphabetisch sortiert.

Anwendungsfälle für die Logistikplanung

Die Logistik erfordert umfangreiche Planung, die die Koordination von Lieferanten, Kunden und verschiedenen Unternehmenseinheiten beinhaltet. Lösungen auf Basis von maschinellem Lernen können Planungsaktivitäten unterstützen, da sie hervorragend geeignet sind, Szenarioanalysen und numerische Analysen zu verarbeiten, die beide für eine effektive Planung entscheidend sind.

1. Bedarfsprognose

Eine genaue Bedarfsprognose steht im Mittelpunkt einer effizienten Logistikplanung. Traditionelle Methoden wie ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) und exponentielle Glättung stoßen oft an ihre Grenzen, wenn es um Daten mit hoher Variabilität oder Echtzeitdaten geht.

Die KI in der Logistik nutzt KI-Algorithmen, die Echtzeitdaten mit historischen Daten kombinieren, um die Nachfrage präziser vorherzusagen. Diese Algorithmen berücksichtigen saisonale Muster, Auswirkungen von Werbeaktionen, Trends in der Schifffahrtsbranche und regionale Konsumverhalten, um dynamische und kontextbezogene Prognosen zu erstellen.

Durch den Einsatz prädiktiver Planung, die von KI-Systemen unterstützt wird, können Logistikunternehmen:

• Transportrouten optimieren, indem die effizienteste Route für Lieferungen gewählt wird. Mit Zugriff auf Echtzeit-Verkehrsdaten und historische Lieferergebnisse wird die Routenplanung viel reaktionsschneller gegenüber den Bedingungen vor Ort. Dies führt zu einer deutlichen Verringerung des Kraftstoffverbrauchs, der Lieferzeiten und der CO₂-Emissionen und verbessert gleichzeitig das Management der Lieferstrecken.
• Die Lagerbestände an lokalen Distributionszentren minimieren, indem die Lagermengen an die zukünftige Nachfrage angepasst werden. Geringere Lagerkosten führen direkt zu niedrigeren Betriebskosten, da gebundenes Kapital für strategischere Investitionen freigegeben wird.
• Einen genaueren Personaleinsatz durch fortschrittliche prädiktive Analysen ermöglichen. Durch die Vorhersage des Volumens der Logistikoperationen im Voraus können Unternehmen Überstundenkosten reduzieren und Unter- oder Überbesetzung vermeiden.
• Die Kundenzufriedenheit erhöhen, indem die Häufigkeit von Lagerengpässen oder Verzögerungen verringert wird. Mit genaueren Prognosen können Unternehmen die Kundennachfrage besser erfüllen und einen besseren Kundenservice anbieten, ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im heutigen Logistikumfeld.

2. Versorgungsplanung

Die Versorgungsplanung ist eine zentrale Funktion im umfassenderen Ökosystem des Lieferkettenmanagements und umfasst die Koordination von Materialien, Produktion und Distribution, um die prognostizierte Nachfrage zu erfüllen. In traditionellen Logistikoperationen ist die Versorgungsplanung oft 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, datengesteuerten Modell ermöglicht.

Die KI in der Logistik ermöglicht es Organisationen, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu analysieren, einschließlich historischer Verkaufsdaten, Echtzeit-Nachfragesignale, Kundendaten und Transportrouten, wodurch die Versorgungspläne kontinuierlich an die tatsächliche Nachfrage angepasst werden.

Dieser Wandel von einer statischen zu einer dynamischen Versorgungsplanung verbessert die Reaktionsfähigkeit und Flexibilität des gesamten Logistiksektors und ermöglicht die Echtzeit-Bearbeitung von Lieferkettenherausforderungen.

Dynamische Anpassung der Versorgungsparameter

Durch den Einsatz prädiktiver Analysen und KI-Technologie können Logistikunternehmen Parameter wie Bestellpunkte, Sicherheitsbestände und Produktionspläne dynamisch anpassen.

Dies ist besonders wertvoll bei der Bewältigung stark variabler Nachfrageszenarien, saisonaler Schwankungen und plötzlicher Änderungen im Transportvolumen oder in der Produktionskapazität.

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

Zum Beispiel:

• Wenn KI-Algorithmen einen Anstieg der prognostizierten Nachfrage anhand von Eingaben wie Echtzeit-Verkehrsdaten, historischen Daten oder sich ändernden Markttrends erkennen, können sie upstream Anpassungen bei der Materialbeschaffung und den Produktionsplänen auslösen, um Engpässe und Verzögerungen zu vermeiden.
• Umgekehrt kann die KI bei einem unerwarteten Rückgang der Kundennachfrage eine vorübergehende Reduzierung der Nachschubmengen empfehlen, um das Risiko einer Überproduktion zu verringern und Lagerbestände zu minimieren, die zu höheren Lagerkosten und Verschwendung führen.

Abfallreduzierung

Die dynamische Lieferkettenplanung, die durch die Implementierung von KI unterstützt wird, verbessert nicht nur die Abstimmung zwischen Angebot und Nachfrage, sondern führt auch zu erheblichen Effizienzsteigerungen entlang der Wertschöpfungskette:

• Reduzierte Betriebskosten: Organisationen können mit schlankeren Lagerbeständen arbeiten, wodurch die Lagerkosten sinken und Kapital für andere Investitionen freigegeben wird.
• Geringere CO₂-Emissionen: Eine effiziente Planung führt zu weniger unnötigen Sendungen und besser ausgelasteten Lieferfahrzeugen und unterstützt direkt nachhaltigere Praktiken in der Logistikbranche.
• Verbesserte Betriebseffizienz: KI-gestützte 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 ihre Abhängigkeit von menschlichem Fachwissen für routinemäßige Analysen erheblich, sodass Mitarbeiter sich auf strategischere Aufgaben wie die Zusammenarbeit mit Lieferanten oder Datensicherheit und Compliance konzentrieren können.

Verbesserung der Sichtbarkeit in der Lieferkette

Mit KI-gestützter Logistik erhalten Unternehmen eine bessere Sichtbarkeit in der Lieferkette, wodurch Störungen, sei es durch Transportverzögerungen, Rohstoffmangel oder Probleme mit der Zuverlässigkeit von Lieferanten, schnell erkannt und abgemildert werden.

Diese Systeme nutzen maschinelles Lernen, um eine Vielzahl von Datenpunkten zu korrelieren, was schnellere Reaktionen und aufrechterhaltene Servicelevels auch unter Stress ermöglicht.

Zudem können generative KI-Tools für die Lieferkette die Planung weiter verbessern, indem sie Simulationen alternativer Versorgungsszenarien erstellen und Planern ermöglichen, Abwägungen zwischen Kosten, Geschwindigkeit und Risiko zu bewerten, ohne dass Änderungen physisch umgesetzt werden müssen.

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

Beispiel aus der Praxis:

Argents Express Group, ein US-amerikanischer Logistikdienstleister, wollte seine eCommerce-Kommissionierung erweitern, stieß aber auf erhebliche Einschränkungen seines veralteten Warehouse-Management-Systems, was zu Betriebsengpässen, begrenzter Sichtbarkeit und übermäßiger manueller Intervention führte. Ein viraler Anstieg von 20.000 Bestellungen über Nacht zeigte die Unfähigkeit des Systems, sich zu skalieren, und löste eine umfassende Suche nach einer modernen Lösung aus.

Argents arbeitete mit der Osa Unified Commerce Platform, einer kombinierten WMS-, OMS- und Integrationsmanagementlösung, zusammen, um zuvor fragmentierte Systeme zu vereinheitlichen und die hochvolumige Omnichannel-Kommissionierung zu unterstützen. Der Umstieg ermöglichte es Argents, neue Kunden schnell zu gewinnen und die Gemeinkosten durch Automatisierung zu senken.

Die Zusammenarbeit verbesserte auch die Bestandsgenauigkeit durch meilensteinbasiertes Scannen, eliminierte Fehllieferungen und steigerte die Packtischproduktivität 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 Supply-Chain-Management von Unternehmen zu verbessern.

Diese Roboter können Abläufe verwalten, indem sie Aufgaben wie Kommissionierung, Verpackung, Sortierung und Bestandsverwaltung automatisieren, was zu einer schnelleren Auftragsabwicklung, verbesserter Genauigkeit und niedrigeren Personalkosten führt. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Algorithmen können Lagerroboter sich 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 der Praxis:

Um mit starken Bestellanstiegen während Ereignissen wie Black Friday umzugehen, implementierte THG Fulfil die Robotik- und Softwarelösungen von Geekplus, um Durchsatz, Skalierbarkeit und Betriebssichtbarkeit zu erhöhen. Das automatisierte System unterstützt späte Bestellstornierungen, verbessert die Produktivität und ermöglicht, dass der Großteil der Einheiten durch automatisierte Workflows verarbeitet wird.

Als Ergebnis stärkte THG die Effizienz der Kommissionierung, während die Servicelevels in Hochvolumenphasen aufrechterhalten wurden.³

AI-Agents in der Logistik

In Lager- und Lieferkettenumgebungen können KI-Agents die Lagerbestandsverteilung dynamisch anpassen, Sendungen umleiten, auf Störungen reagieren, Roboter koordinieren und „Was-wäre-wenn“-Szenarien simulieren, um die operative Planung zu unterstützen. Indem sie kontinuierlich aus historischen und Echtzeitdaten lernen, verbessern sie die Genauigkeit der Entscheidungen.

Beispiele aus der Praxis:

PTV Logistics’ PTV Mira ist ein interaktiver KI-Agent, der entwickelt wurde, um zu planen, zu optimieren und Entscheidungen zu treffen, indem er die Interaktion in natürlicher Sprache mit echter Logistikintelligenz ermöglicht.

Auf der API-first-Plattform des Unternehmens basierend, ermöglicht PTV Mira den Nutzern, Fragen wie ein menschlicher Kollege zu stellen und datengestützte Antworten zu erhalten, die auf echter Optimierung basieren. Der Agent unterstützt sowohl tägliche operative Aufgaben als auch 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 agierende KI direkt in die Abläufe der Lager- und Lieferkettenausführung zu bringen.

Das Tool ermöglicht es Nutzern, benutzerdefinierte KI-Agents über eine visuelle Oberfläche zu entwerfen, konfigurieren und bereitzustellen, die Datenquellen, Verhaltensweisen und Aktionen definiert, ohne Programmierkenntnisse oder KI-Expertise zu benötigen. Diese Agenten können Daten aus mehreren Systemen korrelieren, Anomalien erkennen, Workflows auslösen, Ausnahmen automatisch bearbeiten und die Echtzeit-Entscheidungsfindung auf Basis aktueller Betriebsdaten unterstützen.⁵

4. Schadenerkennung & visuelle Inspektion

In der Logistikbranche führen beschädigte Waren nicht nur zu höheren Betriebskosten, sondern untergraben auch die Kundenzufriedenheit, was zu Kundenabwanderung und Rufschädigung führen kann. Traditionelle Inspektionsmethoden, die auf manuellen Prozessen basieren, sind zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler, insbesondere wenn das Transportvolumen und die Bestellhäufigkeit zunehmen.

Durch die Implementierung von KI-Technologie, insbesondere Computer Vision, können Logistikunternehmen visuelle Inspektionen innerhalb von Warehouse-Management- und Verpackungsabläufen automatisieren.

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

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

• Die Art und Größe von Schäden präzise identifizieren, indem sie visuelle Muster durch maschinelles Lernen analysieren, das mit historischen Daten trainiert wurde.
• Verstärkung verhindern, indem betroffene Artikel frühzeitig isoliert werden, was Abfall reduziert und eine rechtzeitige Umleitung oder Ersatzlieferung ermöglicht.
• Handlungsrelevante Erkenntnisse generieren, indem Kundendaten, historische Verkaufsdaten und Bilder des Produktzustands kombiniert werden, um die prädiktive Planung und Verpackungsmethoden zu verbessern.

Der Einsatz von KI-gestützter Logistik verbessert die Sichtbarkeit in der Lieferkette, optimiert Logistikabläufe und gewährleistet höhere Qualitätsstandards entlang der gesamten Lieferkette, was letztlich zu einer höheren Kundenzufriedenheit und geringeren Betriebskosten beiträgt.

5. Vorausschauende Wartung

Die vorausschauende Wartung beinhaltet die Vorhersage möglicher Maschinenfehler in einer Fabrik durch die Analyse von Echtzeitdaten, die von IoT-Sensoren an Maschinen gesammelt werden.

Analysen-Tools, die auf maschinellem Lernen basieren, verbessern die prädiktive Analyse und erkennen Muster in den Sensordaten, sodass Techniker Maßnahmen ergreifen können, bevor ein Ausfall eintritt.

Sehen Sie sich das untenstehende Video an, um ein Beispiel für DINGO, einen weltweit führenden Anbieter von Lösungen für die vorausschauende Wartung, zu sehen, der mit QUT zusammenarbeitete, um seine Fähigkeiten durch maschinelles Lernen zu verbessern und innerhalb von 2–3 Monaten messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Beispiele aus der Praxis:

Das KI-gesteuerte Logistik-OS von Mile’s integriert sich direkt in SAP, um die Lieferung am selben Tag, die vorausschauende Disposition, die intelligente Routenoptimierung und die Echtzeit-Koordination zwischen Lageroperationen und Fahrern zu ermöglichen.

Durch die Ersetzung manueller Planungsprozesse, mehrtägiger Dispositionsverzögerungen und begrenzter Betriebssichtbarkeit bietet die Plattform:

• Automatisierte Zuweisung von Fahrern und Fahrzeugen aus SAP-Bestellungen.
• Optimierung von Geo-Zonen und Palettenbeladungen.
• Unterstützung des Direktverkaufs per Lkw mit sofortiger Abrechnung.
• Echtzeit-Routenführung über die Fahrer-App.

Diese Integration hat erhebliche operative Verbesserungen erbracht, darunter 90 % der On-Demand-Bestellungen, die am selben Tag geliefert werden, eine 85 % geringere Planungszeit und eine 25 % höhere Auslastung der Lkws.⁶

Google Cloud Visual Inspection AI automatisiert die Qualitätskontrolle, indem Produktfehler mit fortschrittlicher KI und Computer Vision erkannt werden.

Die Lösung arbeitet autonom, lokal oder in der Cloud, und unterstützt ultrahochauflösende Bilder für eine präzise Fehlererkennung. Kunden berichten von bis zu zehnmal höherer Genauigkeit im Vergleich zu traditionellem maschinellem Lernen (ML) und benötigen erheblich weniger gekennzeichnete Bilder, um Modelle zu trainieren.

Über die Anomalieerkennung hinaus identifiziert, klassifiziert und lokalisiert sie mehrere Fehler in einem einzigen Bild und ermöglicht automatisierte Folgeaufgaben.⁷

Anwendungsfälle für autonome Geräte

Autonome Geräte arbeiten ohne menschliche Interaktion mithilfe von KI. Dazu gehören selbstfahrende Fahrzeuge, Drohnen und Roboter. Wir können erwarten, dass die Zahl autonomer Geräte in der Logistikbranche zunimmt, da die Branche besonders geeignet für KI-Anwendungen ist.

6. Selbstfahrende Fahrzeuge

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

Technologien wie das Konvoi-Fahren unterstützen die Gesundheit und Sicherheit der Fahrer und reduzieren gleichzeitig den CO₂-Ausstoß und den Kraftstoffverbrauch der Fahrzeuge.

Wichtige Unternehmen wie Tesla, Google und Mercedes-Benz investieren massiv in autonome Fahrzeuge. Laut Schätzungen von BCG werden jedoch erst etwa 10 % der leichten Lkw bis 2030 autonom fahren.⁸

7. Lieferdrohnen

Für logistische Zwecke sind Lieferdrohnen nützliche Maschinen, wenn Unternehmen Produkte in Gebiete liefern müssen, in denen der Landtransport nicht möglich, sicher, zuverlässig oder nachhaltig ist.

In der Gesundheitsbranche, in der pharmazeutische Produkte eine kurze Haltbarkeit haben, können Lieferdrohnen Unternehmen helfen, Verschwendungskosten zu reduzieren und teure Lageranlagen zu vermeiden.

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

Beispiel aus der Praxis:

Der Tesla Semi ist ein voll-elektrischer Lkw der Klasse 8, der entwickelt wurde, um den Frachttransport durch seine Leistung, Effizienz und Nachhaltigkeit zu verändern.

Die neuesten Produktionsangaben für den elektrischen Semi der Klasse 8 umfassen zwei Ausführungen (Standard Range und Long Range) mit einer Reichweite von etwa 325 bzw. 500 Meilen und gemeinsamer Antriebsleistung von 800 kW sowie Megawatt-Schnellladung vor der Auslieferung an Kunden.

Anwendungsfälle für Analysen

8. Dynamische Preise

Dynamische Preise sind eine datengesteuerte Strategie, bei der Produktpreise kontinuierlich an Schwankungen von Nachfrage, Angebot, Wettbewerberpreisen und verwandten Produkttrends angepasst werden. In der schnelllebigen Logistiklandschaft, in der Kostenstrukturen und das Kundenverhalten sich rasch entwickeln, können statische Preismodelle zu verpassten Umsatzchancen oder ineffizienter Ressourcenverteilung führen.

Moderne Preissysteme, die von Algorithmen des maschinellen Lernens und KI-Technologie unterstützt werden, ermöglichen es Unternehmen, Daten wie historische Verkaufsdaten, Kundendaten und Wettbewerbsvergleiche in Echtzeit zu analysieren. Diese KI-Systeme erkennen Muster in Tausenden von Datenpunkten, um Marktbewegungen vorherzusagen und zeitnahe Preisänderungen vorzunehmen.

Durch den Einsatz von KI in der Logistik können Unternehmen:

• Auf Lieferkettenherausforderungen mit Echtzeit-Preisanpassungen reagieren, die Veränderungen der Lagerbestände, Transportkosten oder Dynamiken der Schifffahrtsbranche widerspiegeln.
• Prädiktive Analysen nutzen, um zukünftige Nachfrage vorherzusagen, und Preismodelle einsetzen, die sowohl Verkaufsvolumen als auch Gewinnmargen optimieren.
• Die Abhängigkeit von manuellen Prozessen verringern und Verzögerungen bei der Reaktionszeit eliminieren, indem selbstlernende digitale Systeme automatisch Preisentscheidungen treffen.

Das Ergebnis ist eine verbesserte Betriebseffizienz, eine bessere Abstimmung mit Markttrends und die Fähigkeit, wettbewerbsfähige Preise anzubieten, die die Kundenzufriedenheit erhöhen und gleichzeitig helfen, die Betriebskosten im Logistiksektor zu senken.

9. Routenoptimierung / Frachtmanagement

AI-Modelle helfen Unternehmen, bestehende Routen zu analysieren und die Routenoptimierung zu verfolgen. Die Routenoptimierung nutzt Algorithmen für den kürzesten Weg im Bereich der Graphanalyse, um die effizienteste Route für Logistik-Lkws zu bestimmen.

Daher kann das Unternehmen die Versandkosten senken und den Versandprozess beschleunigen. Routenoptimierer sind auch effektive Werkzeuge zur Reduzierung des CO₂-Fußabdrucks eines Unternehmens.

Beispiele aus der Praxis:

Valerann’s Smart Road System ist eine KI-gestützte Verkehrsmanagementsplattform, die entwickelt wurde, um Sicherheit, Effizienz und Vernetzung auf Straßen zu verbessern. Sie sammelt und analysiert Echtzeitdaten aus einem Netzwerk intelligenter Sensoren in der Straßeninfrastruktur und liefert wichtige Erkenntnisse über Straßenbedingungen, Verkehrsfluss und potenzielle Gefahren.

Diese Informationen werden an autonome Fahrzeuge, Verkehrsleiter und Verkehrsteilnehmer weitergegeben, sodass diese bessere Entscheidungen treffen und Verkehrssysteme proaktiver verwalten können. Das System von Valerann unterstützt eine Vielzahl von Anwendungen, darunter Unfallverhütung, Stauverringerung und optimierte Verkehrssteuerung.⁹

Anwendungsfälle für Back-Office-Management

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

10. Automatisierung der Dokumentenverarbeitung

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

Dokumentenautomatisierung-Technologien können genutzt werden, um die Effizienz der Dokumentenverarbeitung durch Automatisierung der Dateneingabe, Fehlerkorrektur und Dokumentenvorbereitung zu verbessern.

11. Automatisierung weiterer manueller Büroaufgaben

Hyperautomatisierung, auch als intelligente Geschäftsprozessautomatisierung bezeichnet, bedeutet den Einsatz einer Kombination aus KI, Robotic Process Automation (RPA), Prozessmining und anderen Technologien, um Prozesse vollständig zu automatisieren. Mit diesen Technologien können Unternehmen mehrere Back-Office-Aufgaben automatisieren, wie zum Beispiel:

• Planung und Verfolgung: KI-Systeme können den Transport planen, Frachtströme organisieren, Mitarbeiter bestimmten Stationen zuweisen und verwalten und Pakete im Lager verfolgen.
• Berichterstellung: Logistikunternehmen können RPA-Tools nutzen, um automatisch regelmäßige Berichte zu erstellen, die erforderlich sind, um Manager zu informieren und sicherzustellen, dass alle im Unternehmen auf dem gleichen Stand sind. RPA-Lösungen können Berichte leicht auto-generieren, deren Inhalt analysieren und basierend darauf E-Mails an die relevanten Stakeholder versenden.
• E-Mail-Verarbeitung: Basierend auf den Inhalten in auto-generierten Berichten können RPA-Bots den Inhalt analysieren und E-Mails an die relevanten 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 können einfache bis mittlere Call-Center-Aufgaben übernehmen, wie zum Beispiel:

• Eine Lieferung anfordern
• Eine Bestellung ändern
• Lieferung verfolgen
• Auf eine FAQ antworten

Chatbots sind auch wertvolle Werkzeuge zur Analyse der Kundenerfahrung; Chatbot-Analysemetriken ermöglichen es Unternehmen, ihre Kunden besser zu verstehen und die von ihnen angebotene Kundenerfahrung zu verbessern.

Beispiele aus der Praxis:

Der Logistik-Chatbot von Streebo ist eine Lösung auf Basis generativer KI, die speziell für die Logistik- und Lieferbranche entwickelt wurde. Er hilft, wichtige Geschäftsprozesse zu automatisieren und gleichzeitig die Kundenbindung und -unterstützung 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 mit dem Unternehmen interagieren können, wo es für sie am bequemsten ist.

Er unterstützt auch über 38 Sprachen und ist somit für eine globale Nutzerbasis zugänglich. Die zugrunde liegende KI-Technologie integriert sich mit leistungsstarken NLP-Engines wie IBM Watson, Google Dialogflow, Amazon Lex und Microsoft Azure’s CLU und ermöglicht intelligente, natürliche Gespräche.

Er ist standardmäßig für logistikspezifische Szenarien vortrainiert. Unternehmen können ihn schnell für Aufgaben wie die Sendungsverfolgung, die Buchung und Änderung von Bestellungen, die Lieferplanung und grundlegende Kundenservice-Anfragen nutzen.

Auf operativer Ebene bietet er Echtzeit-Sichtbarkeit des Lagerbestands, unterstützt die Bestandsverwaltung und unterstützt die Routenoptimierung, um Lieferzeit und -kosten zu senken.¹⁰

CMA CGM und der französische KI-Startup Mistral AI haben eine fünfjährige, 100 Millionen Euro schwere Partnerschaft geschlossen, um den Kundenservice im Schifffahrts- und Logistikbereich zu verbessern und die Fähigkeiten zur Faktenprüfung in den französischen Medien von CMA CGM wie BFM TV zu stärken. Diese Initiative ist Teil der breiteren KI-Investitionsstrategie von CMA CGM, die nun insgesamt 500 Millionen Euro beträgt.

Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, die Antwortzeiten für Kundenservice-Mitarbeiter zu verkürzen, die wöchentlich über eine Million E-Mails bearbeiten, mit Implementierungen innerhalb von 6 bis 12 Monaten.

Zusätzlich unterstreicht die Partnerschaft das Engagement für französische Innovation angesichts globaler Handelsspannungen und des Wettbewerbs von kostengünstigen chinesischen KI-Modellen.¹¹

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Anwendungsfälle für Vertrieb & Marketing

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

13. Lead-Scoring

Lead-Scoring bedeutet, dass Vertriebsmitarbeiter sich auf die richtigen Interessenten konzentrieren können. KI-gestützte Tools können helfen, Leads automatisch basierend auf ihrem Profil, Verhalten und Interessen Punkte zuzuweisen.

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

14. Routine-Marketing

Die KI kann genutzt werden, um Logistikdienstleistern bei der Automatisierung routinemäßiger Marketingaufgaben zu helfen, einschließlich E-Mail-Marketing und Content-Erstellung.

15. Vertriebs- und Marketing-Analysen

Die KI kann präzisere Vertriebs- und Marketinganalysen anbieten. KI-gestützte Tools können Logistikdienstleistern helfen, das Kundenverhalten zu analysieren und prädiktive Analysen zu nutzen, um besser zu verstehen, was ihre Kunden als Nächstes tun werden.

KI-fähige Systeme können auch genutzt werden, um Marktveränderungen zu überwachen, sodass Logistikdienstleister der Konkurrenz voraus sind und datengestützte Entscheidungen treffen können, die zu größerer Effizienz führen.

Kosteneinsparungsmechanismen

Die Integration künstlicher Intelligenz in die Logistik ermöglicht es Organisationen, Kosteneinsparungen durch mehrere Mechanismen zu erzielen, anstatt sich nur auf schrittweise Effizienzsteigerungen zu verlassen.

• Reduzierung der Lagerkosten: KI-gestützte Bedarfsprognose und prädiktive Planung passen die Lagerbestände an die prognostizierte zukünftige Nachfrage an. Durch die Minimierung von überschüssigen Beständen reduzieren Unternehmen die Lagerkosten und freien Kapital für andere Investitionen.
• Niedrigere Transportkosten: Routenoptimierung und Fahrzeugrouten-Algorithmen bestimmen die effizientesten Routen für Lieferungen und reduzieren so den Kraftstoffverbrauch und die Versandkosten. Effiziente Routen verbessern auch die Fahrzeugauslastung und senken die CO₂-Emissionen.
• Reduzierte Ausfallzeiten: Vorausschauende Wartung, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basiert, verhindert ungeplante Maschinenausfälle. Dies minimiert Reparaturkosten und maximiert die Nutzungsdauer der Anlagen, was zu einem kosteneffizienteren Betrieb der Lieferkette führt.
• Arbeitseffizienz: Die Automatisierung wiederholender Aufgaben wie manuelle Dateneingabe, Datenextraktion und einfache Kundenanfragen reduziert den Bedarf an Überstunden und senkt die Personalkosten. Mitarbeiter können in strategische Bereiche umgeschult werden, in denen menschliche Expertise mehr Wert schafft.
• Verbesserung der Betriebsleistung: KI-Systeme verbessern die Entscheidungsfindung, indem sie große Datenmengen in Echtzeit analysieren. Eine bessere Entscheidungsqualität reduziert Verschwendung, 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:

• Arbeitsplatzverlust: Die Automatisierung von Warehouse-Management, Datenextraktion und Dokumentenverarbeitung reduziert den Bedarf an wiederholenden manuellen Aufgaben. Logistikunternehmen können Arbeitsplatzverluste vermeiden, indem sie Mitarbeiter für neue Rollen wie Datensicherheit, Zusammenarbeit mit Lieferanten und Überwachung von KI-Systemen umschulen.
• Algorithmische Verzerrung: Algorithmen des maschinellen Lernens, die mit unvollständigen oder verzerrten historischen Datenpunkten trainiert wurden, können verzerrte Bedarfsprognosen oder Entscheidungen in der Lieferkette erzeugen. Regelmäßige Überprüfung von KI-Modellen, sicherstellen einer vielfältigen Trainingsdatenbasis und Einbeziehung menschlicher Expertise bei der Entscheidungsvalidierung helfen, dieses Risiko zu verringern.
• Datenschutz und -sicherheit: KI-gestützte Logistiksysteme verarbeiten oft sensible Kundendaten und Informationen von Lieferanten. Starke Cybersicherheitsmaßnahmen und Compliance-Rahmenbedingungen müssen vorhanden sein, um Missbrauch personenbezogener oder betrieblicher Daten zu verhindern.
• Nachhaltigkeitsabwägungen: Während KI nachhaltige Praktiken fördern kann, indem sie den Kraftstoffverbrauch reduziert und die CO₂-Emissionen senkt, wirft die zunehmende Nutzung von KI-gesteuerten Robotern und Sensoren Bedenken hinsichtlich des Energieverbrauchs auf. Eine kontinuierliche Verbesserung energieeffizienter KI-Tools ist notwendig, um diese Effekte auszugleichen.

Akzeptanz durch kleine Unternehmen

Während große Logistikunternehmen die Einführung von KI vorantreiben, stehen kleine Unternehmen vor besonderen Herausforderungen, darunter begrenzte Budgets, fehlende Fachkenntnisse und die Integration von KI in bestehende Systeme. Dennoch gibt es praktische Möglichkeiten für kleine Akteure, KI zu erschwinglichen Kosten einzuführen.

• Bezahlbare cloudbasierte Tools: Viele KI-gestützte Logistikplattformen bieten heute Abrechnungsmodelle nach Nutzung an. Zum Beispiel bieten Routenoptimierungstools wie Routific kleinen Logistikteams effiziente Routenplanung ohne hohe Anfangsinvestitionen.
• Automatisierung des Kundenservice: Kleine Unternehmen können KI-gestützte Chatbots einsetzen, um einfache Kundenanfragen wie Sendungsverfolgung oder Lieferanfragen zu bearbeiten. Dies entlastet das Personal und bietet gleichzeitig einen besseren Kundenservice.
• Lagerverwaltung: Cloud-basierte prädiktive Analysetools unterstützen kleine Unternehmen dabei, Lagerkosten zu senken, indem sie genaue Vorhersagen der zukünftigen Nachfrage liefern, Verschwendung minimieren und Überbestände verhindern.
• Open-Source-Lösungen: Frameworks für maschinelles Lernen ermöglichen es kleinen Logistikunternehmen, mit KI zu experimentieren, ohne hohe Kosten zu verursachen, unterstützt durch Community-Ressourcen.

Die Zukunft der KI-Operationen in der Logistik

Laut dem Logistics Trends Report von DHL Freight¹² wird KI im Zentrum zukünftiger Logistikoperationen stehen. Sie wird über einfache Automatisierung hinausgehen, um dynamische Entscheidungsfindung, prädiktive Planung und Echtzeit-Optimierung entlang der gesamten Lieferkette zu ermöglichen.

Da KI-Systeme immer fortschrittlicher werden, werden sie eine größere Effizienz bewirken, die Umweltbelastung durch intelligentere Routenführung und Energieverwendung reduzieren und Logistikunternehmen helfen, schnell auf Störungen zu reagieren.

Die Integration von KI mit nachhaltigen Technologien und verbesserter Cybersicherheit wird die nächste Ära intelligenter, widerstandsfähiger und umweltbewusster Logistik prägen.

Diese Forschung zitieren

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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 8. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

Revolutionizing Fulfillment: How Argents Express Group Improved Efficiency

Osa Commerce

2.

Autonomous Mobile Robots (AMRs) - Mecalux.com

3.

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

TechCrunch

4.

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

9.

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

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.

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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.

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Usa Wuttisilp

Mar 03, 2021 at 08:13

Good job!

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