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Künstliche Intelligenz in der Logistik: Potenziale und Einsatzmöglichkeiten

(KI-generiertes Symbolbild)
(KI-generiertes Symbolbild)

(openPR) Künstliche Intelligenz hat sich in den vergangenen Jahren zu einer wichtigen Technologie für zahlreiche Wirtschaftsbereiche entwickelt. Auch in der Logistik eröffnen KI-Systeme neue Möglichkeiten. Große Datenmengen können ausgewertet, Abläufe automatisiert und zukünftige Entwicklungen besser prognostiziert werden. Gerade bei komplexen Lieferketten und Transportprozessen kann dies Unternehmen dabei unterstützen, vorhandene Ressourcen effizienter einzusetzen.

Was bedeutet künstliche Intelligenz?

Unter künstlicher Intelligenz versteht man grundsätzlich Computersysteme, die Aufgaben bearbeiten können, für die traditionell menschliche Fähigkeiten erforderlich sind. Dazu gehören beispielsweise das Erkennen von Zusammenhängen, das Auswerten großer Datenmengen oder das Treffen datenbasierter Entscheidungen.

Eine wichtige Rolle spielt dabei das sogenannte Machine Learning. Statt ausschließlich nach fest programmierten Regeln zu arbeiten, werden entsprechende Systeme mit Daten trainiert. Auf dieser Grundlage können sie Muster erkennen und ihre Ergebnisse mit zunehmender Datenbasis verbessern.

Für die Logistik ist dies besonders interessant, da hier täglich enorme Mengen an Informationen entstehen. Transportzeiten, Verkehrsdaten, Lagerbestände, Bestellungen, Fahrzeugdaten oder Liefertermine liefern eine umfangreiche Grundlage für entsprechende Anwendungen.

Wie lässt sich KI in der Logistik einsetzen?

Ein wichtiges Anwendungsgebiet ist die Planung von Transporten. KI-Systeme können unterschiedliche Daten miteinander kombinieren und beispielsweise Verkehrssituation, Liefertermine und verfügbare Fahrzeuge berücksichtigen. Auf dieser Basis lassen sich Routen dynamisch planen und bei Veränderungen anpassen.

Auch bei der Bedarfsplanung bietet künstliche Intelligenz Potenzial. Werden historische Bestellungen mit saisonalen Entwicklungen und aktuellen Daten kombiniert, können Unternehmen zukünftige Waren- und Transportmengen besser abschätzen. Dadurch lassen sich Fahrzeuge, Lagerkapazitäten und Personal gezielter einplanen.

Im Lager können KI-gestützte Systeme ebenfalls Prozesse unterstützen. Dazu gehören beispielsweise die Optimierung von Lauf- und Fahrwegen, eine effizientere Kommissionierung oder die automatisierte Steuerung bestimmter Lagerbereiche.

Ausfälle frühzeitig erkennen

Ein weiterer wichtiger Bereich ist Predictive Maintenance, also die vorausschauende Wartung. Maschinen und Fahrzeuge liefern über Sensoren kontinuierlich Betriebsdaten. Werden darin ungewöhnliche Veränderungen erkannt, können Wartungsmaßnahmen unter Umständen durchgeführt werden, bevor es tatsächlich zu einem Ausfall kommt.

Für Logistikunternehmen können dadurch ungeplante Stillstandszeiten reduziert und Wartungsarbeiten besser in bestehende Abläufe integriert werden.

KI als Unterstützung für die gesamte Supply Chain

Besonders groß ist das Potenzial künstlicher Intelligenz dort, wo zahlreiche Prozesse miteinander verbunden sind. Moderne Lieferketten bestehen aus Herstellern, Speditionen, Lagerstandorten, Umschlagplätzen und Empfängern. Verzögerungen an einer Stelle können Auswirkungen auf zahlreiche weitere Prozessschritte haben.

KI kann dabei helfen, vorhandene Informationen zusammenzuführen und mögliche Engpässe frühzeitig zu erkennen. Voraussetzung dafür ist allerdings eine gute Datenbasis. Sind Daten unvollständig, veraltet oder nicht zwischen den beteiligten Systemen verfügbar, sinkt auch die Qualität der Ergebnisse.

Künstliche Intelligenz wird menschliche Entscheidungen in der Logistik daher nicht einfach ersetzen. Vielmehr kann sie Mitarbeiter dabei unterstützen, komplexe Zusammenhänge schneller zu erfassen und Routineaufgaben zu automatisieren.

Für Logistikunternehmen wie Cargo7 entstehen dadurch interessante Möglichkeiten, Transport-, Lager- und Supply-Chain-Prozesse effizienter zu gestalten und gleichzeitig schneller auf Veränderungen zu reagieren.

Quelle: https://cargo7.eu/aktuelles/ki-logistik

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