Künstliche Intelligenz in der Logistik : Logistik verschätzt sich bei KI-Anwendungen

"Wenn es um die Nutzung von Künstlicher Intelligenz bei Büro- oder Verwaltungsarbeiten geht, bleibt die Logistikbranche hinter anderen Industrien zurück", wie es in einer Umfrage von Microsoft und dem Marktforschungsunternehmen Civey heißt. Demnach liege die Branche beim Wissen über berufliche Einsatzmöglichkeiten von KI im Büroumfeld auf dem letzten Platz – hinter dem Handel, der Automobil- und Finanzindustrie oder dem Energiesektor.

"Interessanterweise sieht es für die Logistikbranche deutlich besser aus, wenn es um die tatsächliche Nutzung von KI-Anwendungen geht. Immerhin rund 40 Prozent der Befragten nutzen KI-Tools mehrmals im Monat – teilweise sogar täglich", erfährt Dispo auf Anfrage von Elvira Bagaric, Modern Workplace Specialist bei Microsoft Deutschland. Hier liege die Logistikbranche im Mittelfeld: hinter der IT-Branche, den Kreativen, dem verarbeitenden Gewerbe und der Automobilindustrie. Handel, Finanzindustrie und der Energiesektor schneiden schwächer als Logistik ab. "Das zeigt: Zwischen der eigenen Einschätzung zum Wissen und der tatsächlichen Nutzung von KI-Anwendungen im Büro klafft eine Lücke", so Bagaric.

Dabei sehen die meisten Befragten beim Thema Produktivität mit 39,3 Prozent die größten Vorteile. Auf dem zweiten Platz folgt mit 32,9 Prozent das Thema Zeitmanagement. Effizienz ist dabei das meistgenannte Thema, denn dass KI im Büro und der Verwaltung unzählige Möglichkeiten bietet, oftmals lästige oder sich wiederholende Prozesse neu zu strukturieren, ist allgemein bekannt.

"Es gibt in jedem Unternehmen Prozesse, die man durch Künstliche Intelligenz optimieren kann. In der Logistik gibt es viele administrative Prozesse – angefangen bei Rechnungen, Bestellungen, Lieferscheinen, über Daten, Recherche, Auswertungen bis hin zum HR-Management. Eine unternehmenseigene künstliche Intelligenz verfügt dann über das gesamte Unternehmenswissen, auf das ich jederzeit zugreifen kann. Sozusagen ein digitaler Mitarbeiter, der alles weiß", erklärten dazu etwa Alexander Schurr und Josef Birklbauer, die Gründer der KI Company, im Gespräch mit Dispo. 

Grundsätzlich gilt die Logistik-Branche als Vorreiterin, was die Nutzung von KI angeht. Dabei zeigen zwar die Daten der Microsoft-Umfrage ein anderes Bild - allerdings wurde hier der Fokus auf Büro- und Verwaltungsarbeit gelegt. "Daher beziehen sich die Zahlen nicht grundsätzlich auf die Nutzung von KI-Anwendungen in der Logistik, sondern spiegeln den Büroalltag in der Logistik wider", erklärt die Microsoft-Managerin auf Anfrage.

KI wird also in der Logistik noch nicht in allen Bereichen gleich intensiv genutzt. Nur knapp 30 Prozent der Befragten geben an, dass sie sich gut auskennen, wenn es um berufliche Anwendungsmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz geht. Rund 40 Prozent nutzen KI-Anwendungen regelmäßig am Arbeitsplatz. 

In der Forschung und Entwicklung ist Künstliche Intelligenz für die Logistik-Branche - eben wegen wichtiger Effizienzgewinne und zahlreichen regulatorischen Vorgaben - derzeit in aller Munde. So starteten kürzlich etwa das Massachusetts Institute of Technology (MIT) und Mecalux das "Intelligent Logistics Systems Lab", um die Integration von selbstlernender künstlicher Intelligenz (KI) in der Logistik zu beschleunigen.

"Das Ziel unserer Zusammenarbeit mit Mecalux ist es, umwälzende Innovationen zu fördern und zwei hochwirksame Anwendungsfälle zu entwickeln, in denen KI die Entscheidungsfindung in der Industrie transformiert. Wir werden komplexe Machine-Learning-Modelle trainieren, die eigenständig lernen, Kosteneinsparungen fördern, den CO₂-Fußabdruck reduzieren und die Servicequalität für Kunden verbessern", erklärt Matthias Winkenbach, Forschungsleiter des MIT Center for Transportation & Logistics und Leiter des Intelligent Logistics Systems Lab.

Im ersten Jahr dieses Projekts werden die Teams des Intelligent Logistics Systems Lab und Mecalux zwei Forschungslinien entwickeln: Die erste Linie konzentriert sich auf die Steigerung der Produktivität autonomer Roboter in Lagern. Mithilfe fortschrittlicher Simulationen, Optimierungstechniken und Machine Learning werden die Forscher eine „Schwarmintelligenz“ entwickeln, damit mehrere Roboter wie eine Einheit agieren und kollektive Entscheidungen treffen können. „Wir werden eine neue Generation autonomer Roboter entwickeln, die aus dem Verhalten von Menschen lernen, um die Zusammenarbeit und Effizienz in Lagern zu verbessern“, betont Winkenbach.

Die zweite Forschungslinie konzentriert sich auf das Training von Modellen mit selbstlernender KI. Das Intelligent Logistics Systems Lab wird Systeme entwickeln, die selbstständig aus Nachfrageschwankungen lernen und neue Einkaufsgewohnheiten der Kunden vorhersagen. „Die heutigen Distributionssysteme berücksichtigen nicht die gesamte Komplexität des logistischen Netzwerks und neigen dazu, vereinfachte Annahmen zu treffen. Dieses Projekt wird Unternehmen mit mehreren Lagern, Distributionszentren und Filialen dabei unterstützen, automatisch die effizienteste Methode zur Auslieferung jeder Bestellung zu bestimmen, basierend auf dem Echtzeitstatus des Verteilernetzwerks“, erläutert der Leiter des Intelligent Logistics Systems Lab.