Logistik und künstliche Intelligenz – Trends und Prognosen.

Everyday AI – Künstliche Intelligenz ist älter als gedacht.

Künstliche Intelligenz (KI) mag auf den ersten Blick wie ein neues, innovatives Konzept wirken, doch sie ist bereits seit Jahren – wenn nicht Jahrzehnten – ein fester Bestandteil unseres Alltags. Suchmaschinen wie Google nutzen KI zur Filterung von Suchanfragen und zur Validierung der Ergebnisse. Sprachassistenten wie Siri (Apple) und Alexa (Amazon) verwenden grosse Sprachmodelle (Large Language Models, LLM), um Texte zu analysieren und in gesprochene Sprache umzuwandeln. Neuere Anwendungen wie ChatGPT bringen KI direkt in den Alltag der Nutzer:innen und machen sie für viele zugänglich. Diese Anwendungen werden oft als „Everyday AI“ bezeichnet.

Die Rolle von KI in der Logistik.

KI spielt in der Logistikbranche insbesondere im Supportbereich eine entscheidende Rolle. Viele Anwendungen, die zunächst nicht als künstliche Intelligenz wahrgenommen werden, basieren auf Technologien der künstlichen Intelligenz. In der Logistik werden bereits seit den späten 1990er-Jahren zahlreiche KI-Anwendungen effektiv genutzt.

KI verbessert Prozesse entlang der gesamten Lieferkette.

Künstliche Intelligenz verbessert in der Logistik bereits heute die Warenverfügbarkeit und hilft, Produktionsstillstände zu vermeiden. Gleichzeitig übernimmt sie repetitive Aufgaben und schafft damit Freiräume für kreativere und wertschöpfendere Tätigkeiten. Unternehmen setzen KI in verschiedenen Bereichen der Lieferkette ein – von der Beschaffung über die Auftragsabwicklung bis hin zur Lagerverwaltung und zum Kundenservice.

Zentrale Einsatzbereiche von KI in der Logistik.

Besonders in der Beschaffung und im Vertragsmanagement unterstützt KI die automatisierte Verwaltung und Umsetzung von Vertragsvereinbarungen, etwa in der Zusammenarbeit mit Lieferanten. Auch bei der Konformitätsprüfung hilft sie, Zollformalitäten und Ladungspapiere beim Warenimport effizient und regelkonform zu kontrollieren. Darüber hinaus wird KI eingesetzt, um Stammdaten zu bereinigen und zu standardisieren sowie Risiken im Lieferantenmanagement frühzeitig zu erkennen. In der Instandhaltung ermöglicht Predictive Asset Management die frühzeitige Erkennung von Wartungsbedarfen und trägt dazu bei, Ausfallzeiten von Anlagen zu reduzieren. Auch operative Prozesse profitieren: KI unterstützt die Auftragsabwicklung, ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Lieferketten über sogenannte Control Towers und hilft Unternehmen, Lagerbestände flexibel anzupassen. Im Kundenservice verbessert sie zudem die Customer Experience, etwa durch personalisierte Empfehlungen oder effizientere Serviceprozesse.

Künstliche Intelligenz und die Herausforderungen.

Die Einführung von KI in bestehende Systeme lässt sich technisch oft relativ schnell umsetzen. Deutlich anspruchsvoller ist jedoch der Wandel für die Mitarbeitenden. Neue, KI-gestützte Technologien verändern Arbeitsweisen und Abläufe, was Anpassungen im Arbeitsalltag erforderlich macht. Damit dies gelingt, braucht es entsprechende Schulungen und teilweise auch eine Überarbeitung bestehender Prozesse. Ein weiterer zentraler Faktor ist die Qualität der Daten. KI-Systeme liefern nur dann verlässliche Ergebnisse, wenn die zugrunde liegenden Daten korrekt und geeignet sind – das Prinzip „Shit in, Shit out“ beschreibt diesen Zusammenhang treffend. Werden fehlerhafte oder unpassende Daten verwendet, kann dies zu falschen Resultaten oder Entscheidungen führen. Eine sorgfältige Aufbereitung und Analyse der Daten ist daher unerlässlich.

Mensch vor künstlicher Intelligenz.

Trotz der zunehmenden Automatisierung durch KI bleibt der Mensch eine entscheidende Instanz. Besonders in komplexen oder unklaren Situationen sind menschliches Urteilsvermögen und verantwortungsvolle Entscheidungen weiterhin unverzichtbar.