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Lieferketten sind nach wie vor belastet: Laut dem Supply Chain Pulse Check von Deloitte und dem Bundesverband der Deutschen Industrie aus dem Frühjahr 2023 verzeichnete über die Hälfte der Unternehmen (53%) Beeinträchtigungen ihrer Warenversorgung, fast jeder Zweite (46%) befürchtete steigende Ausfallrisiken. Seitdem hat sich die Situation durch weltweite Konflikte und Krisen weiter zugespitzt.1
Künstliche Intelligenz in der Logistik bietet wirkungsvolle Lösungen gegen diese Versorgungsprobleme. Mit modernen KI-Werkzeugen können Unternehmen ihre Lagerauslastung optimieren und ihre Kapitalbindung reduzieren. Dadurch bleiben sie trotz schwieriger Marktlage lieferfähig.
Dieser Artikel zeigt konkrete Anwendungsbereiche der KI-Logistik und wie Unternehmen durch intelligente Automatisierung ihre Lieferzeiten verkürzen und die Kundenzufriedenheit steigern können.
Webcast
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Was ist KI-Logistik und wo steht sie heute?
Künstliche Intelligenz in der Logistik ist ein zentraler Baustein von Logistik 4.0, der digitalen Transformation der Branche. Neben KI umfasst Logistik 4.0 auch Innovationen wie vernetzte Systeme und Big Data.
Trotz Implementierungshürden ist KI in der Logistik bereits operative Realität geworden:
- Viele Großunternehmen und Logistikdienstleister setzen KI bereits produktiv ein.
- Integration erfolgt schrittweise in bestehende Systeme.
- Pilotprojekte zeigen konkrete Erfolge und ROI.
Welche konkreten Anwendungsbereiche gibt es für KI in der Logistik?
KI transformiert 4 Kernbereiche der Logistik: Lagerverwaltung, Routenplanung, vorausschauende Analyse und automatisierte Verwaltung:
Intelligente Lagerverwaltung
KI-basierte Systeme optimieren die Warehouse-Verwaltung durch Echtzeit-Überwachung aller Lagerbestände und automatische Erkennung beschädigter Waren. Moderne Algorithmen bestimmen die optimale Platzierung von Artikeln im Lager und können so auch Engpässe vorhersagen, bevor sie entstehen. Das sorgt für deutlich weniger Verfahrwege.
Smarte Routenplanung
KI-Systeme analysieren kontinuierlich Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und Baustellen, um die effizientesten Routen zu berechnen. Das Ergebnis: kürzere Lieferzeiten, weniger Kraftstoffverbrauch und reduzierte CO₂-Emissionen. Bei unvorhergesehenen Störungen können die Systeme flexibel umrouten und alternative Wege vorschlagen.
Vorausschauende Planung
Durch die Analyse von Verkaufsdaten und saisonaler Schwankungen erstellt KI in der Logistik präzise Bedarfsprognosen. Sensoren überwachen Maschinen kontinuierlich und melden rechtzeitig, wenn Wartungen anstehen. Die Folgen sind optimierte Bestellmengen und minimierte Stillstandzeiten.
Automatisierte Verwaltung
KI-Logistik vereinfacht administrative Abläufe durch intelligente Dokumentenverarbeitung und automatisierte Dateneingabe. Künstliche Intelligenz erkennt Fehler automatisch und korrigiert diese so, dass selbst komplexe Verwaltungsprozesse ohne manuellen Aufwand ablaufen. Das entlastet Mitarbeiter und Buchhaltung.
Digitalisierung in der Logistik: Beispiele
Weitere praktische Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Logistik zeigen sich in spezialisierten Bereichen:
- Kühlkettenmanagement: Temperatur-Sensoren und KI überwachen verderbliche Waren in Echtzeit
- Flottenmanagement: GPS-Tracking und Telematik optimieren Fahrzeugauslastung und Wartungszyklen
- Kommissionierung: Roboter und Pick-by-Voice-Systeme beschleunigen die Warenentnahme
- Retouren-Management: Intelligente Sortierung und Bewertung returnierter Waren
Diese Anwendungsbereiche entfalten ihr volles Potenzial jedoch erst durch die nahtlose Integration in übergreifende ERP-Systeme. Moderne ERP-Lösungen verknüpfen alle KI-Anwendungen miteinander und schaffen so eine ganzheitliche, intelligente Steuerung der gesamten Logistikkette.
Wie stärken KI-gestützte ERP-Systeme die Lieferfähigkeit bei Krisen?
KI-basierte ERP-Systeme sorgen trotz unsicherer Marktlage für pünktlichere Lieferungen. Indem sie Probleme frühzeitig erkennen, können sie die Bedürfnisse ihrer Kunden voraussagen und effizienter auf unvorhersehbare Ereignisse reagieren.
Mittelständische Unternehmen profitieren von der unkomplizierten Integration verschiedener KI-Services, die analytische Funktionen mit Anwendungen wie digitalen Assistenten kombinieren.
Das Resultat: eine Smart Value Chain, also eine Wertschöpfungskette, die intelligent und selbstoptimiert arbeitet. Sie sorgt für messbare Verbesserungen in mehreren Bereichen. Dazu gehören stabilere Lieferzeiten und eine bessere Zielerreichung.
Podcast
In nur 13 Minuten zur besseren ERP-Entscheidung: Digitalisierungsexperte Tobias Hertfelder teilt seine wichtigsten Insights: praxisnah, mittelstandstauglich und sofort umsetzbar.
Was müssen Unternehmen bei der KI-Implementierung in der Logistik beachten?
Erfolgreiche KI-Implementierung in der Logistik erfordert eine systematische Herangehensweise mit solider Datenbasis und klarem Startpunkt. Außerdem sollten Unternehmen ihre Erkenntnisse regelmäßig auswerten, um erfolgreiche Ansätze auf andere Bereiche zu übertragen.
Gleichzeitig sollten sie auf eine langfristige Logistik-KI-Strategie achten, die als Leitfaden für zukünftige Investitionen dient. Durch kontinuierliche Optimierung und Anpassung bleiben KI-Systeme immer aktuell und bringen maximalen Nutzen.
Die 4 kritischen Erfolgsfaktoren im Detail:
KI in der Logistik: Herausforderungen und Potenziale
Welche Herausforderungen bietet KI in der Logistik und wie können Unternehmen diesen begegnen?
Die größten Hindernisse der Logistik-KI sind hohe Investitionskosten für Logistiksysteme, komplexe Integration in bestehende Transportmanagementsysteme sowie der Mangel an KI-Fachkräften mit Logistik-Know-how. Gleichzeitig müssen Logistikunternehmen Datenschutzbestimmungen bei Lieferkettendaten einhalten und Lagermitarbeiter sowie auf neue digitale Arbeitsweisen vorbereiten.
Erfolgreiche Logistikunternehmen begegnen diesen Herausforderungen durch klare Projekte in einzelnen Lagerbereichen, externe Expertise und umfassende Schulungsprogramme.
Welche entscheidenden Vorteile bietet künstliche Intelligenz in der Logistik?
Die wichtigsten Vorteile sind automatisierte Prozesse, ein reduzierter Ressourcenverbrauch und vorausschauende Analysen für mehr Planungssicherheit.
Logistik-KI-Implementierung bringt anfangs zwar hohe Kosten und Komplexität mit sich. Unternehmen, die diese Hürden überwinden, reduzieren jedoch ihre Betriebskosten und verkürzen Lieferzeiten. Zusätzlich entstehen neue Geschäftsmöglichkeiten durch datenbasierte Services und verbesserte Kundenzufriedenheit durch pünktliche Lieferungen.
Für eine fundierte Entscheidung sollten Unternehmen die 5 wichtigsten Potenziale und Herausforderungen der KI-Einführung abwägen:
Quellen:
Proalpha (2025): Digital optimal aufgestellt. Wie sich EMS-Dienstleister für eine volatile Zukunft rüsten. Whitepaper. URL: https://www.proalpha.com/de/whitepaper-ems-dienstleister.
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