Künstliche Intelligenz : Das kann Künstliche Intelligenz in der Logistik leisten

Über Künstliche Intelligenz im Allgemeinen wird vor allem nach der Einführung von ChatGPT ausgiebig diskutiert. "Wir sehen die neuesten Entwicklungen in den USA, wo selbst Hersteller sagen, 'reguliert uns doch bitte'", so Circly-Geschäftsführer Eric Weisz im letzten Blitztalk. "Warren Buffett hat sogar gesagt, KI sei vergleichbar mit der Entwicklung einer Atombombe: Sie wird einschlagen und die Menschheit vernichten. Ich denke das ist etwas überspitzt", so Weisz weiter.

Sobald man mit personenbezogenen Daten arbeite, müsse das natürlich reguliert werden. "Wenn wir uns aber industrielle oder Logistik-Prozesse anschauen, bringt künstliche Intelligenz sehr viel Mehrwert", so der Circly-Gründer.

Fragt man ChatGPT danach, wie es die Logistikbranche unterstützen könne, listet das System mehrere Bereiche auf, wie etwa manuelle und zeitaufwändige Prozesse zu automatisieren, bleibt aber immer noch recht vage in der Antwort.

Verlässt man Chat GPT und sieht sich aktuelle Projekte in der Branche an, bieten sich immense konkrete Möglichkeiten, die Effizienz mit KI zu steigern. Durch die sofortige Bereitstellung präziser Informationen, einer Straffung der Kommunikation, der Automatisierung von Routineaufgaben und der Bereitstellung umfassender Einblicke in die logistischen Abläufe können Logistikunternehmen ihre Leistung verbessern, die Kundenzufriedenheit erhöhen und die Kosten senken. Manches im Bereich der KI ist noch Zukunftsmusik, aber vieles gehört in der Logistik schon längst zum Tagesgeschäft.

Unternehmen haben dabei natürlich unterschiedliche Zugänge - und vor allem Durchdringungsraten - zu und bei Künstlicher Intelligenz. Im Folgenden wollen wir bereits genutzte oder vielversprechende Anwendungsbereiche vorstellen.

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So ist KI etwa bei der Fehleranalyse und Anomalie-Früherkennung hervorragend einsetzbar. Denn durch Künstliche Intelligenz werden Fehler - etwa in Stammdaten oder Anomalien in Prozessen - schnell erkannt und behoben, bevor sie Schaden anrichten.

Im Lager kann zu wenig Bestand zu Lieferengpässen führen, zu viel wiederum erhöht die Lagerkosten. KI für die Bestandskontrolle und Nachschubplanung prognostiziert anhand der eingehenden Aufträge, welche Warenmengen wann und wo verfügbar sein sollten.

Ein Lager kann durch Künstliche Intelligenz auch lernen, etwa eine verbesserte Platzierung von Artikeln im Lager, Bewegungsanalysen und -optimierung für Mitarbeiter und Lagerroboter sowie digitale Lagepläne. So kann KI die Prozesse im Lager beschleunigen. Die Vernetzung mit Lieferfahrzeugen und die Erstellung von Ankunftsprognosen tragen zur weiteren Optimierung des selbstlernenden Lagers bei.

Die Zusammenführung verschiedener Güter zu einer Sammelladung und die Auswahl der idealen Ladungsträger oder Verpackungen verbessern die Raumnutzung im Lkw und die Ladungssicherheit. KI-Systeme wissen dabei frühzeitig, welches Fahrzeug womit beladen werden soll und wie eine maximale Effizienz beim Transport erreicht werden kann.

Ähnliches gilt für die Disposition und Routenplanung mit KI-basierter Prognose: Die Planung der Route für kombinierte Transporte und die Zusammensetzung der Ladung gehören zusammen. Die Ladung gibt vor, welche Ziele in welcher Reihenfolge angefahren werden sollen. Erfahrene Mitarbeiter planen Routen sehr genau, aber ein vernetztes KI-System hat alle relevanten Informationen über die Routensituation in Echtzeit und reagiert auf Probleme zeitnah mit gezielten Routenänderungen.

Auch Nachfragespitzen in der Logistik kann KI in Sachen Planung der Kapazität und des Personalbestands erleichtern. Manche Spitzen sind dabei schwieriger vorherzusagen als etwa die Spitze vor Weihnachten. Eine ausreichende Kapazitäts- und Personalplanung ist erforderlich, um die Nachfrage zu jeder Zeit zu decken. Auf der Grundlage von Verkaufserfahrungen und Prognosen berechnet die KI den Kapazitäts- und Personalbedarf.

Der Einsatz von KI in der Belegschaft ist allerdings nicht auf die Bedarfsplanung beschränkt. KI kann beispielsweise auch zur Erkennung und Warnung von Stress und Müdigkeit bei Lkw-Fahrern eingesetzt werden. Personalisierte Pausenempfehlungen könnten zur Arbeitssicherheit beitragen und damit auch unfallbedingte Fehlzeiten verhindern.

All die genannten Faktoren zahlen sich in der selbstlernenden und selbstoptimierenden Lieferkette aus. Künstliche Intelligenz ersetzt Telefonanrufe, E-Mails und Textnachrichten. Nicht nur die Kommunikation wird gestrafft, sondern auch der Planungsaufwand.

Die möglichen Kombinationen von Transportgütern, Transportmitteln, Kapazitäten und möglichen Routen sind sehr komplex. Komplexität schlägt sich in Zeit- und Personalkosten nieder - der Mehrwert von KI für die Logistik liegt deshalb vor allem in der selbstlernenden Supply Chain, in der KI ressourcenschonend die ideale Lösung identifiziert. Wenn sich die Supply Chain kontinuierlich selbst optimiert, verlässt kein Produkt die Produktion, ohne dass die benötigten Transport- oder Zwischenlagerkapazitäten vorhanden sind.

Letztlich unterstützt Künstliche Intelligenz auch in der Kundenkommunikation. Chatbots können nicht nur diese verbessern, sondern auch die Mensch-Maschine-Kommunikation im Lager oder in der Fahrerkabine. Menschliche Mitarbeiter haben zunehmend mit intelligenten Systemen als "Kollegen" zu tun. Je schneller diese Systeme dank KI die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine verbessern, desto reibungsloser wird die Zusammenarbeit.