Logistik : Das sind die wichtigsten Logistik-Trends 2019

Manchen können das Wort Nachhaltigkeit schon nicht mehr hören, andere halten es für besonders wichtig. So oder so kann das Thema eine große Rolle auch in der Logistik spielen, die sich 2019 noch verdeutlichen wird. Denn will Deutschland, die Logistik-Nation schlechthin, bis 2030 seine Klimaziele erreichen, betrifft das in großem Maße den Güterverkehr. Der Transport auf der Straße ist derzeit für ein Drittel der Treibhausgase verantwortlich, 80 Prozent davon macht der Fernverkehr mit Lkw aus. Gelten für eine Umstellung auf Elektro-Lkw im Nahverkehr die gleichen Herausforderungen wie bei Pkw – ein Ausbau der Ladeinfrastruktur –, sind Elektrobatterien für den Fernverkehr derzeit noch nicht denkbar. Eine Lösung in der Elektromobilität könnten Oberleitungen für elektrisch betriebene Lkw auf Autobahnen darstellen.

In der Logistik geht es nicht einfach nur um Daten – es geht um Big Data, also solche Datenmengen, die mit herkömmlichen Verarbeitungsmethoden nicht mehr bewältigbar sind. Inmitten der Digitalisierung – viele Experten meinen, die meisten digitalen Veränderungen werden innerhalb dieses und der nächsten paar Jahre stattfinden – machen Daten oft den entscheidenden Unterschied im Wettbewerb. Hier kommt es aber vor allem auf die Analyse und Interpretation an. Bei einer Befragung von 75 Einkäufern im Supply Chain Management in ganz Europa, durchgeführt vom deutschen Bundesverband Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik und der Strategieberatung Oliver Wyman, glaubten mehr als die Hälfte, dass Big Data in den nächsten paar Jahren der wichtigste Faktor im Unternehmenserfolg sein würden. Gleichzeitig wissen die meisten aber nicht, wie sie diesen Faktor nutzen sollen. Das nötige Budget für die Umsetzung ist in den meisten Betrieben nicht das große Hindernis – vielmehr muss die richtige Unterstützung an Bord geholt werden. Die richtige Analyse großer Datenmengen kann den Einkauf transparenter machen und besser planen, während Prognose-Tools Risiken erkennen und Vertrags-Compliance überwachen.

Wurden Roboter im Lager geraume Zeit vor allem zum Transport eingesetzt, werden ihnen nun immer mehr Aufgaben zugeteilt. Unter anderem in der Kommissionierung kommen die maschinellen Helfer vermehrt zum Einsatz. Was eine immer größere Rolle bei Robotern spielen wird, ist allerdings ihre Intelligenz oder eher – wie sie intelligenter werden. „Wir befinden uns in dem grundlegenden Wandel von ‚programmierten‘ hin zu ‚trainierten‘ Robotern. Die Intelligenz dieser Maschinen definiert sich künftig nicht mehr durch das via Software codierte Verhalten, sondern durch die Summe der Trainingseindrücke, denen die Maschine ausgesetzt wurde“, sagt etwa Alois Ferscha, Leiter des Instituts für Pervasive Computing der Johannes Kepler Universität Linz. Machine Learning ist also ein Trend im Trend, der immer wichtiger wird. Laut einem Kriterienkatalog, entworfen vom Fraunhofer Institut, Joanneum Research und TÜV Austria, rechnet sich die Investition in Roboter oder Cobots für ein durchschnittliches österreichisches KMU derzeit aber noch nicht. Dafür braucht es einen Rund-um-die-Uhr-Betrieb und eine entsprechende Auslastung.

Roboter sind das, was sich viele Leute unter Künstlicher Intelligenz vorstellen – und dementsprechend davor zurückschrecken. Ein bedeutender Fehler, denn die KI ist nicht nur kein Roboterarm, sie ist vor allem ein Key Player in der heutigen Logistik. Laut einer Studie durch das US-Marktforschungsunternehmen IDC haben über 25 Prozent der befragten deutschen Betriebe KI bereits implementiert und 69 Prozent befinden sich kurz vor der Implementierung. Die Künstliche Intelligenz kann bei der bereits angesprochenen Verarbeitung von Big Data eine Rolle spielen, aber auch im Monitoring großer digitaler Netzwerke in Logistikbetrieben. Ein weiteres wichtiges Einsatzgebiet, das den entscheidenden Unterschied im Wettbewerb bedeuten kann – und immer mehr wird –, ist die Prognose mithilfe künstlicher Intelligenz. Hat die KI ein Auge auf den Bestand und Bestellhistorien, lassen sich Bedarfsprognosen erstellen, damit Engpässe vermeiden und höhere Auslastungen frühzeitig managen. Im Transport kann KI durch Verkehrsprognosen und automatisierte Routenberechnungen eine tragende Rolle spielen.

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