Künstliche Intelligenz in der Logistik

Künstliche Intelligenz in der Logistik

Künstliche Intelligenz in der Logistik kann viele Vorteile bringen. Die effiziente Nutzung von Ressourcen oder die Analyse des gesamten Transportprozesses, um die Produktivität langfristig zu steigern, sind Beispiele für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Logistik. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Einblick geben, wie Künstliche Intelligenz in der Praxis eingesetzt werden kann und welche konkreten Vorteile sich daraus ergeben.

Künstliche Intelligenz ist eines der Top-Themen der letzten Jahre. Ob in Foren, Zeitschriften oder Expertenbefragungen, das Potenzial der Künstlichen Intelligenz ist längst erkannt und auch die Bundesregierung bezeichnet Künstliche Intelligenz als eine der Schlüsseltechnologien.

Laut einer Bitkom-Studie sind 70 Prozent der Befragten der Meinung, dass Künstliche Intelligenz in den nächsten zehn Jahren aus der Logistik nicht mehr wegzudenken ist. Und obwohl die Zukunftsprognosen in diesem Bereich vielversprechend sind, ist der derzeitige Einsatz von künstlicher Intelligenz, insbesondere in der Logistik, noch sehr gering. Im folgenden Abschnitt möchte ich einen Überblick über den derzeitigen Nutzen von künstlicher Intelligenz in der Logistik geben.. 

Was sind die Vorteile die durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Logistik entstehen? 

Technologien, die auf künstlicher Intelligenz basieren, können in vielen Bereichen eingesetzt werden. Der Nutzen ist daher sehr unterschiedlich. Zum jetzigen Zeitpunkt lassen sich jedoch konkrete Bereiche benennen, in denen die Vorteile bereits klar erkennbar sind. Dazu gehören:

  • Verwaltung des Lagerbestands: Während momentan noch einige Aufgaben im Bereich der Lagerhaltung und Verwaltung des Lagers vom Menschen übernommen werden, so wird in Zukunft sehr wahrscheinlich eine Vielzahl von Aufgaben durch Maschinen ersetzt und automatisiert werden. Zudem ist es so, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz dazu führen kann, dass schnellere Durchlaufzeiten und eine Reduzierung von Lagerbeständen erreicht werden kann.
  • Produktivitätssteigerung: Durch die automatisierte Analyse des Kaufverhaltens und die Berechnung effizienterer Abläufe in der Logistik kann die Produktivität langfristig deutlich gesteigert werden. Insbesondere bei E-Commerce-Händlern, bei denen viele Daten anfallen, ist durch die Auswertung dieser Daten eine starke Produktivitätssteigerung zu erwarten.
  • Personalkosten: Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist es zudem möglich, dass auf lange Sicht die Personalkosten erheblich reduziert werden könnten. Dies liegt primär daran, da sämtliche Aufgaben innerhalb der Logistik automatisiert werden, wodurch sich der Einsatz bestimmter Mitarbeiter minimieren lässt.  

Wie lässt sich Künstliche Intelligenz in der Logistik einsetzen?

Künstliche Intelligenz ist längst in aller Munde und wird nach aktuellen Umfragen bereits von rund 20 % aller Unternehmen der Logistikbranche in Teilen eingesetzt. Zudem interessieren sich immer mehr Unternehmen für die Vorteile und Einsatzgebiete der künstlichen Intelligenz, was in den nächsten Jahren sicherlich zu einem starken Anstieg der Nachfrage nach bestimmten Technologien in diesem Bereich führen wird.

Predictive Maintenance 

Predictive Maintenance beschreibt einen Anwendungsfall, bei dem es um die Vorhersage von Maschinenausfällen geht. Dies spielt in großen Industrieunternehmen eine wesentliche Rolle. Wenn Maschinen längerfristig ausfallen, muss ein Unternehmen im schlimmsten Fall mit hohen Umsatzeinbußen rechnen. Umso wichtiger ist es, frühzeitig zu erkennen, wann eine Maschine ersetzt oder repariert werden muss.

In der Praxis basieren solche Feststellungen meist auf der Analyse bestimmter Parameter, wie z. B. dem Schleifgeräusch oder den Vibrationen eines Geräts oder einer Maschine. Erkennt ein System Anomalien im Geräusch oder in der Vibration, können dies erste Anzeichen für einen zukünftigen Ausfall dieser Maschine sein. Durch eine erste Überprüfung des Gerätes kann dann entschieden werden, ob ein Austausch oder eine Reparatur notwendig ist, um die Produktivität einer Logistikanlage nicht zu unterbrechen.

Organisation 

Eine der Herausforderungen in der Logistik ist die hohe Komplexität bestimmter Planungen. Dies betrifft vor allem die Planung von Transporten sowie die sich ständig verändernden Bereiche eines gesamten Marktes. In Ausnahmesituationen wie der Corona-Pandemie ist die Nachfrage nach bestimmten Gütern deutlich gestiegen. Auch bei saisonalen Gütern schwankt die Nachfrage stark. Künstliche Intelligenz ist in der Lage, solche Veränderungen frühzeitig zu erkennen, so dass sich das Unternehmen vorbereiten und anpassen kann.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz führt auch zu schnellen Anpassungsmöglichkeiten. Zum Beispiel bei der kurzfristigen Anpassung von Transportprozessen oder bei schnell auftretenden Kapazitätsengpässen. Künstliche Intelligenz kann hier zu einer schnellen Entscheidungsfindung beitragen und mögliche Alternativen aufzeigen.

Autonomes Fahren in der Logistik 

Selbstfahrende Autos werden nicht nur in der Logistik, sondern auch im privaten Alltag immer beliebter. Selbstfahrende Autos bieten viele Vorteile. Neben der Echtzeit-Umwelterkennung können diese Systeme effiziente Routen planen und in unschlagbarer Zeit auf den Straßenverkehr reagieren, was die Unfallrate in Zukunft drastisch senken soll. Gerade in der Logistik spielt der Teilaspekt der effizienten Routenplanung eine wichtige Rolle. Mit einer auf diese Thematik ausgerichteten Software können beispielsweise das Verkehrsaufkommen sowie allgemeine Staumeldungen analysiert werden, woraufhin das System die schnellste und einfachste Route vorschlägt.

Darüber hinaus ist es gesetzlich vorgeschrieben, dass ein Fahrer eine bestimmte Anzahl von Stunden ohne Pause fahren darf. Autonome Systeme bieten die Möglichkeit, ein Fahrzeug den ganzen Tag zu nutzen, so dass solche Vorschriften kein Problem mehr darstellen. Darüber hinaus ist der generelle Mangel an Fahrern in der Logistikbranche nichts Neues. Autonome Fahrzeuge können hier langfristig Abhilfe schaffen.

Absatzprognosen 

In Supply Chains lassen sich verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens hervorragend einsetzen. Dazu gehören vor allem neuronale Netze oder Entscheidungsbaumverfahren. Damit können Bedarfsprognosen für Rohstoffe, Fertig- oder Halbfertigprodukte erstellt werden. Aufgrund der Komplexität und der Vielzahl der Bereiche, die in der Logistik zusammenkommen, können multivariate Prognosen durchgeführt werden. Diese basieren vor allem auf Daten vergangener Verkaufstransaktionen oder auch auf allgemeinen Wirtschaftsdaten. Damit wird sichergestellt, dass der zukünftige Bedarf auf Basis mehrerer Zeitreihen prognostiziert werden kann.

Wir haben bereits einen Artikel zum Thema Absatzprognosen geschrieben. Diesen finden sie hier.

KI-Roboter 

Roboter, die auf künstlicher Intelligenz basieren, können einen großen Mehrwert bei allen Entscheidungen im Zusammenhang mit verschiedenen Gütern bieten. Zu diesen KI-gestützten Robotern gehören vor allem die so genannten Beschickungsroboter, Kommissionierroboter und Cobots, auch kollaborative Roboter genannt. Sogenannte Cobots können Mitarbeiter bei der Kommissionierung unterstützen, indem sie sie zu bestimmten Artikeln führen. Dadurch wird der Kommissionierprozess vereinfacht und die Mitarbeiter können schneller und präziser arbeiten.

Vorhersage der Transportankunftszeit 

Das Ein-, Aus- und Umladen von Gütern ist eine der zentralen Hauptaufgaben innerhalb der Logistikbranche. Diese Aufgabe fällt an allen Knotenpunkten der Logistik an und ist somit ein Prozess, der im Güterverkehr mehrfach anfällt. Umso wichtiger ist es, die Effizienz in diesem Bereich so hoch wie möglich zu halten und Wartezeiten zu vermeiden. Der Prozess des Be- und Entladens sowie des Umschlags erfordert in der Praxis einige Ressourcen. Zum einen müssen die entsprechenden Mitarbeiter, Maschinen, Kräne und Laderampenplätze für diese Aufgabe verfügbar und frei sein. Fallen Maschinen aus oder stehen keine Mitarbeiter zur Verfügung, kann es schnell zu langen Wartezeiten kommen, die die Produktivität auf Dauer stark einschränken.

Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz können die Ankunftszeiten von Transporten im Voraus prognostiziert werden, so dass die Bereitstellung der oben genannten Kapazitäten gewährleistet werden kann. Daten aus unterschiedlichen Quellen, wie Transaktionsdaten von Logistikdienstleistern, Wetter- und Verkehrsdaten sowie Arbeitskalender, können mit Verfahren des maschinellen Lernens ausgewertet werden, um eine zeitnahe Prognose einzelner Transporte zu gewährleisten.

Lagerhaltung 

Im Bereich der Lagerhaltung ist zunehmend mit komplexen Fragestellungen zu rechnen. Das liegt vor allem daran, dass die großen E-Commerce-Giganten immer mehr Produkte anbieten. Wenn es also darum geht, wie die Waren am effizientesten gelagert werden können, kann auch hier künstliche Intelligenz helfen.

Beispielsweise kann eine Software Zusammenhänge zwischen bestimmten Produkten und Orten oder Städten erkennen und systematisch auswerten, welche Produkte in welchen Logistiklagern vorrangig vorrätig sein sollten und welche Produkte in diesem Gebiet eher weniger nachgefragt werden.

Durch die Analyse des Bestellverhaltens können zukünftige Muster erkannt werden, so dass das Lager auf zukünftige Bestellungen vorbereitet und ausgerichtet werden kann. Dadurch kann vor allem die Geschwindigkeit des Versandprozesses deutlich verbessert werden.

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Welches Potenzial bietet Künstliche Intelligenz in der Logistik? 

In der Praxis zeichnen sich derzeit zwei Haupttrends ab, die sich in naher Zukunft noch deutlich verstärken dürften. Zum einen ist zu beobachten, dass die Prognose von Nachfrageentwicklungen im Vordergrund steht. Nicht nur in der Logistik, sondern auch in allen anderen Branchen sind Bedarfsprognosen ein starkes Anwendungsfeld. Darüber hinaus zeigt die Logistik, dass selbstlernende Systeme die zweite große Säule in diesem Bereich darstellen. Diese automatisierten und selbstlernenden Systeme können vor allem für alle wiederkehrenden Aufgaben eingesetzt werden und damit langfristig die Effizienz deutlich steigern.

Derzeit nutzt nur ein kleiner Teil der Unternehmen in der Logistikbranche verschiedene Verfahren und Anwendungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Dies liegt vor allem daran, dass der Respekt vor diesem Thema bei vielen Unternehmen noch zu groß ist. Daher halten sich viele Unternehmen in diesem Bereich zurück. Hinzu kommt, dass fehlendes Know-how über Künstliche Intelligenz und deren Anwendungsmöglichkeiten dazu führt, dass das Thema unterschätzt wird.

Und selbst wenn in einem Unternehmen nutzbares Expertenwissen in diesem Bereich vorhanden ist, ist zu erwähnen, dass die Kosten für die Erforschung und den Einsatz intelligenter Lösungen nicht unterschätzt werden dürfen. Darüber hinaus zeigt sich, dass die allgemeine Infrastruktur vieler Unternehmen den Einsatz effizienter KI-Technologien erschwert und viele Unternehmen daher ihre Strukturen im Vorfeld neu ausrichten sollten.

Fazit 

Künstliche Intelligenz und die damit verbundenen Algorithmen werden in naher Zukunft in immer mehr Unternehmen der Logistikbranche zum Einsatz kommen. Sie werden Lagermitarbeiter und alle logistischen Prozesse unterstützen. Ob in der Lagerverwaltung, bei der vorausschauenden Wartung oder bei selbstfahrenden Fahrzeugen – solche auf künstlicher Intelligenz basierenden Systeme werden in Zukunft sicherlich einige Bereiche übernehmen und zahlreiche Vorteile mit sich bringen.

Die Vielfalt der Aufgaben in der Logistik bietet ein breites Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten. Entsprechend groß sind die Potenziale für eine effizientere Ressourcennutzung, die Schaffung neuer Geschäftsmodelle oder die generelle Verbesserung logistischer Problemfelder. Die nächsten Jahre werden zeigen, inwieweit diese Potenziale ausgeschöpft werden können.

Künstliche Intelligenz ist in diesem Bereich nicht nur Großkonzernen vorbehalten. Auch KMU können die Vorteile und Potenziale von KI in diesem Bereich nutzen.

Haben Sie Fragen zu diesem Thema oder starkes Interesse? Kontaktieren Sie mich gerne.  

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Vinzent Wuttke
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