Studie : Transportlogistik: Hohes Potenzial für KI

smart city transport iot car road future technology network traffic internet concept vehicle system business intelligent automotive highway communication connect digital driverless location abstract artificial intelligence infrastructure wireless safety ai gps satellite mobile train drone logistics industry electric transportation delivery data big data panoramic transformation transfer fast internet of things sensor autonomous analytic architecture smart city transport iot car road future technology network traffic internet concept vehicle system business intelligent automotive highway communication connect digital driverless location abstract artificial intelligence infrastructure wireless safety ai gps satellite mobile train drone logistics industry electric transportation delivery data big data panoramic transformation transfer fast internet of things sensor autonomous analytic architecture
© Blue Planet Studio - stock.adobe.com

Eine Marktanalyse der Hochschule Würzburg-Schweinfurt FHWS bescheinigt der künstlichen Intelligenz in der Transportlogistik großes Potenzial. Wie das Softwarehaus hinter dem Transport-Management-System DispontentPlus mitteilt, habe die Untersuchung eine „überwiegend hohe Bereitschaft, KI in das eigene Unternehmen zu implementieren“ gezeigt.

Großes KI-Potenzial bei einfachen, wiederkehrenden Prozessen

Als erfolgsversprechend gelten dabei vor allem einfache Prozesse wie das Erfassen, Interpretieren und Archivieren von Belegen. Hier müssten viele Daten manuell erfasst, geprüft, aufbereitet und abgelegt werden. Gerade dies seien Prozesse, bei denen KI die Arbeit stark vereinfachen könne. Die Marktanalyse trägt den Titel „Potenziale von Künstlicher Intelligenz in der Transportlogistik“. Dabei setzte die von sechs Studierenden unter der Leitung von Professor Andreas Rükgauer durchgeführte Studie den Schwerpunkt auf den europäischen Landverkehr. Untersucht wurde anhand von Interviews mit Logistikdienstleistern, ob KI-basierte Lösungen in spezieller Logistik-Software einen Mehrwert bieten. Außerdem wurde hinterfragt, ob es in der Branche bereits Trends und Bedarfe für das Implementieren KI-basierter Software gibt.

„Die ganz hohen Erwartungen an die künstliche Intelligenz beziehungsweise das Machine Learning am Anfang des Hypes wurden zum Teil enttäuscht“, stellt Rükgauer fest. Inzwischen sei man jedoch in einer Phase, die mit „realistischen Zielen und konkreten Projekten die Potenziale der KI für das tägliche Geschäft nutzen kann.“

Mitarbeiterängste und nicht ausgereifte IT-Infrastruktur als Hemmnis

Gleichzeitig hat die Studie aber auch Hindernisse für das weitere Vorgehen herausgearbeitet. Dazu gehörten zum Beispiel die Ängste der Mitarbeitenden um den Erhalt ihrer Arbeitsplätze, Skepsis und Zurückhaltung der älteren Generation sowie eine noch nicht ausgereifte IT-Infrastruktur. Zudem seien viele Logistiker noch „zu wenig in Digitalisierungs- und KI-Themen involviert“. Demzufolge bestünden noch Unsicherheiten hinsichtlich des Kosten-Nutzen-Verhältnisses für entsprechenden Investitionen.