Künstliche Intelligenz und Automatisierung in der Logistik: Wie Technologie die Effizienz steigert

In der Logistikbranche offenbart der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) beachtliches Potenzial in mehreren Schlüsselbereichen.

Eine gemeinsame Studie zu „ERP (Enterprise Ressource Planning) in der Praxis” von Inform und der Fachzeitschrift „Logistik heute“ hat geforscht, in welchen Arbeitsfeldern KI bereits verwendet wird und ergeben, dass besonders drei Anwendungsfelder von Logistikunternehmen hervorgehoben:

• Bedarfsprognose und Absatzplanung
• Produktionsoptimierung
• Transportoptimierung

Besonders im Kontext von Beschaffung, Produktion und Vertrieb ermöglicht KI ein neues Maß an Effizienz und Präzision.

Zusätzliche innovative Einsatzmöglichkeiten umfassen unter anderem die Planung von Pausen für Mitarbeiter basierend auf einer Vielzahl von Daten wie Vitalwerten und Maschinenaktivität, die Optimierung der Transportmittelwahl und die Förderung der Mensch-Maschine-Interaktion durch fortschrittlich trainierte Sprachroboter.

Transportroboter, die optische Muster für Navigation und Positionierung nutzen, markieren einen weiteren Fortschritt in der intelligenten Automatisierung, besonders in der Logistikbranche.

Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie

In einem Whitepaper aus 2021 veröffentlicht das Fraunhofer-Institut für Material Flow and Logistics IML eine umfassende Analyse der Einsatzmöglichkeiten und Herausforderungen von KI in der Logistikbranche.

1. Wachsende Bedeutung der KI: KI wird als Schlüsseltechnologie für die zukünftige Entwicklung der Logistik gesehen. Prognosen deuten darauf hin, dass KI in den nächsten zehn Jahren unverzichtbar für die Branche wird.
2. Optimierungspotenziale: KI hat das Potenzial, komplexe Optimierungsaufgaben in der Logistik zu übernehmen, die traditionell schwierig zu lösen waren. Diese umfassen unter anderem Transportoptimierung, Lagerhaltung und Supply Chain Management.
3. Einsatzbereiche von KI: Das Whitepaper klassifiziert Anwendungen von KI in der Logistik nach verschiedenen logistischen Aufgabenbereichen und kognitiven Aufgaben. KI-Technologien können für Erkennung, Analyse, Planung und Entscheidung sowie Ausführung eingesetzt werden.
4. Herausforderungen bei der Implementierung: Zu den größten Herausforderungen gehören hohe Investitionskosten, Datenschutzanforderungen, Komplexität der Technologie und der Mangel an Expertise und Anwendungsbeispielen.
5. Qualifizierungsbedarfe: Es besteht ein erheblicher Bedarf an Weiterbildung und Qualifizierung im Bereich KI, um die Technologie effektiv in der Logistik einzusetzen.
6. Zukunftsperspektiven: KI bietet erhebliche Chancen zur Effizienzsteigerung und kann neue Geschäftsmodelle in der Logistik ermöglichen. Die Nutzung von Daten und maschinellem Lernen wird als zentral für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit angesehen.

Risiken von KI und Automatisierung in der Logistikbranche

Neben den Möglichkeiten und Vorteilen von KI zeigen sich laut dem Institut für Material Flow and Logistics IML auch potenzielle Risiken und Hindernisse:

1. Hohe Anfangsinvestitionen: Der Einsatz von KI-Technologien kann mit erheblichen Anfangsinvestitionen verbunden sein, was insbesondere für kleinere und mittlere Unternehmen eine Hürde darstellen könnte.
2. Datenschutz und Datensicherheit: Die Nutzung großer Datenmengen birgt Risiken im Bereich des Datenschutzes und der Datensicherheit. Es besteht die Notwendigkeit, entsprechende Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, um Datenmissbrauch und Datenschutzverletzungen zu verhindern.
3. Komplexität und Verständnis: Die Komplexität der KI-Systeme kann dazu führen, dass Benutzer die Funktionsweise und die Entscheidungsfindungsprozesse der Systeme nicht vollständig verstehen. Dies kann Akzeptanzprobleme und Schwierigkeiten bei der korrekten Anwendung der Technologie verursachen.
4. Mangel an Fachkräften: Es besteht ein Mangel an qualifizierten Fachkräften, die sowohl logistisches Fachwissen als auch Kenntnisse in KI und maschinellem Lernen besitzen. Dies kann die Einführung und Wartung von KI-Systemen in der Logistik erschweren.
5. Abhängigkeit von Technologie: Die zunehmende Abhängigkeit von KI-Systemen kann zu Problemen führen, wenn diese Systeme ausfallen oder fehlerhaft sind. Dies kann erhebliche Auswirkungen auf die logistischen Abläufe haben.

Diese Risiken erfordern eine sorgfältige Planung und Management, um die erfolgreiche Integration von KI in logistische Prozesse zu gewährleisten und die potenziellen Vorteile vollständig zu nutzen.

• Kulturelle Anpassungen:Die Unternehmenskultur sollte Innovation und kontinuierliches Lernen fördern, um eine Umgebung zu schaffen, die offen für neue Technologien ist und diese unterstützt.
• Organisatorische Herausforderungen:Eine klare Strategie ist notwendig, die Ziele des Technologieeinsatzes definiert, Führungskräfte involviert und Mitarbeiter über die Vorteile aufklärt. Widerstände gegen Veränderungen müssen durch aktive Einbindung und Kommunikation überwunden werden.
• Technische Integration:Es müssen kompatible IT-Infrastrukturen geschaffen werden, die nahtlose Schnittstellen zwischen alten und neuen Systemen bieten, um Daten effektiv und in Echtzeit zu verarbeiten.

• • Nachhaltige Implementierung:
    Eine nachhaltige Implementierungsstrategie sollte regelmäßige Bewertungen der Technologieeinführung umfassen, um die Integration mit den Geschäftszielen abzustimmen und bei Bedarf anzupassen.
  • Weiterbildung und Kompetenzentwicklung: Schulungen sind essenziell, um Mitarbeitern den Umgang mit neuen Technologien zu ermöglichen und ihre Fähigkeiten im Bereich Datenanalyse und Automatisierung zu erweitern.

Ein praktischer Anwendungsfall für die Verwendung von KI und Automatisierung in der Logistik ist die Optimierung von Transportbehältern. Unternehmen wie Kruizinga bieten eine breite Palette von Lager- und Transportlösungen, darunter robuste Gitterboxen, die ideal für den automatisierten Transport und die Lagerung von Waren sind.

Solche Behälter können mit IoT-Geräten ausgestattet werden, um die Effizienz weiter zu steigern und eine nahtlose Einbindung in automatisierte Systeme zu ermöglichen.

Die fortschreitende Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) und Automatisierung in der Logistikbranche demonstriert, wie grundlegend diese Technologien Prozesse transformieren und die Effizienz steigern können.

Durch die Optimierung von Kernbereichen wie Bedarfsprognose, Produktion und Transport, eröffnen sich neue Möglichkeiten zur Kostenreduktion und Qualitätssteigerung der Dienstleistungen.

Doch die Integration dieser Technologien stellt Unternehmen vor Herausforderungen, die sowohl technischer als auch organisatorischer Natur sind.

Der Erfolg hängt von der Überwindung dieser Herausforderungen ab, einschließlich der Sicherstellung von Datenschutz und Datensicherheit, der Handhabung hoher Anfangsinvestitionen und der Komplexität der Systeme sowie der Entwicklung neuer Qualifikationen bei den Mitarbeitern.

Trotz dieser Herausforderungen ist das Potenzial von KI in der Logistik signifikant und verspricht, als Schlüsseltechnologie für zukünftige Innovationen und Effizienzsteigerungen zu dienen.

Die intelligente Integration und Anwendung von KI und Automatisierung kann somit nicht nur die Leistungsfähigkeit von Logistikunternehmen verbessern, sondern auch zu neuen Geschäftsmodellen und Wettbewerbsvorteilen führen.