Wo Menschen arbeiten, passieren Fehler und genau das ist ganz normal. Insbesondere in der Logistik sorgen viele menschliche Handgriffe jedoch für zahlreiche, oftmals unberechenbare Fehlerquellen und langsamere Abläufe. Dort, wo Zeit Geld ist, wird eben das zum Problem. Noch dazu sind Fachkräfte an anderer Stelle meist dringender gebraucht. Künstliche Intelligenz greift Logistikern genau hier unter die Arme und hilft großen Konzernen, aber auch kleinen und mittelständischen Unternehmen.
Hürden in der Logistik
Globale Krisen wie die Corona-Pandemie und geopolitische Spannungen haben die Logistikbranche in den letzten Jahren stark belastet, sodass die Lieferketten auch 2024 noch deutlich gestört sind. (Foto: AdobeStock – Otseira – KI-generiert – 976099852)
Die letzten Jahre haben Logistikunternehmen auf der ganzen Welt vor Probleme gestellt. Globale Krisen wie die Corona-Pandemie und geopolitische Spannungen sorgten dafür, dass Lieferketten stark unterbrochen oder beeinträchtigt wurden. Aus einer Studie des Global Supply Chain Pressure Index geht hervor, dass die Störungen auch im Jahr 2024 noch über dem Niveau vor der Pandemie lagen. Die größten international auftretenden Probleme sind derzeit:
- Lieferengpässe durch den Fachkräftemangel
- Schwierigkeiten bei der Rohstoffbeschaffung
- Zunehmender Kostendruck
- Steigende Kundenansprüche an Produkte und Dienstleistungen
Von heutigen Unternehmen fordern Kunden außerdem, dass diese schnell, spontan und zugleich nachhaltig liefern. Das Verpacken, Versenden und Zustellen sowie sämtliche Nebentätigkeiten sollen dabei möglichst schonend für die Umwelt ausfallen. Diese gestiegenen Anforderungen machten Unternehmen aller Größen in den vergangenen Jahren enorm zu schaffen.
Wo künstliche Intelligenz hilft
Künstliche Intelligenz optimiert Prozesse, erkennt Fehler frühzeitig und stärkt so die Wettbewerbsfähigkeit von Handel und Logistik. (Foto: AdobeStock – BOTAHRY DEX – KI-generiert – 823992559)
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelte sich in den letzten fünf Jahren zu einem echten Gamechanger. Sie hilft inzwischen dabei, Prozesse effizienter zu gestalten, Ressourcen gezielter einzusetzen und Fehlerquellen frühzeitig zu erkennen. Ob bei der Lagerverwaltung, der Routenoptimierung oder der Auswahl der richtigen Verpackung; smarte Algorithmen analysieren Daten in Echtzeit und liefern fundierte Handlungsempfehlungen für die „menschlichen Kollegen“. Damit schafft KI kurzfristige Entlastung und langfristig verbesserte Wettbewerbschancen für Einzelhändler sowie Logistiker in allen Branchen.
Ein besonders spannendes Feld ist die intelligente Verpackungslogistik. Hier berechnet die KI zum Beispiel automatisch die passende Kartongröße, bewertet die Stabilität im Versand und bestimmt den Bedarf an Füllmaterialien genau. Das spart Material und Platz beim Versand und reduziert Transportschäden und Retouren.
Aktuelle Systeme setzen dabei auf lernende Algorithmen, die sich kontinuierlich verbessern, beispielsweise beim optimalen Einsatz von Papierpolstern als nachhaltiges Füllmaterial, die je nach Produktgröße und Versandart individuell dosiert werden.
So unterstützt KI die Effizienz und zugleich die Nachhaltigkeitsziele vieler Unternehmen. Außerdem verschafft sie ihnen einen echten Vorsprung im hart umkämpften Onlinehandel. In den nächsten Jahren wird deshalb die effiziente Nutzung, oder besser gesagt die Nicht-Nutzung von KI, zu einem echten KO-Kriterium in der Logistik.
Effiziente Verpackung und Lagerung
In der Logistik, und vor allem im E-Commerce, geht es stets darum, den Lagerplatz bestmöglich zu optimieren. Volle Lager kosten schließlich Geld und wenn ein Logistikunternehmen smarter verpackt, können mehr Aufträge auf gleichem Raum gelagert werden.
Dasselbe gilt im E-Commerce-Bereich für Verpackungsgrößen bei Paketen. Wenn Unternehmen die Kartons effizienter befüllen, braucht es weniger Verpackungsmaterial und es ist möglich, günstigere Versandtarife auszuwählen.
Praxisbeispiele aus der Verpackungsindustrie
KI-Algorithmen analysieren historische Versanddaten und schlagen vor, bei bestimmten Produktgruppen ganz auf zusätzliches Füllmaterial zu verzichten, ohne das Risiko von Transportschäden zu erhöhen. Bei empfindlichen Waren hingegen berechnet KI exakt, wie viel Papierpolster als stoßdämpfendes Füllmaterial wirklich benötigt wird. Das verhindert Überverpackung, reduziert Materialkosten und macht Prozesse planbarer.
Ein weiteres Beispiel: Einige Lagerlogistik-Systeme nutzen bereits KI zur Analyse von Retourenquoten. Erkennt das System einen Zusammenhang zwischen Verpackung und Rücksendung, beispielsweise bei zu großen oder instabilen Kartons, gibt es automatisiert Empfehlungen zur Anpassung aus. So wird der ökologische Fußabdruck verkleinert und die Kundenzufriedenheit gezielt gesteigert. Hier wird der Mensch bei Entscheidungen nicht ganz ausgeschlossen, denn das System gibt eine Rückmeldung oder Empfehlung an das Lagerpersonal, in diesem Fall zum Beispiel, dass die Kartons eine Instabilität aufweisen.
Wie geht es zukünftig weiter?
Die Entwicklung im KI-Bereich verläuft rasant. Beinahe wöchentlich gibt es neue Systeme, die dem Menschen noch mehr Entscheidungen abnehmen und die effizienteste Lösung vorschlagen. In Zukunft ist davon auszugehen, dass Unternehmen viele weitere Prozesse komplett an den Computer übergeben. Menschliche Eingriffe, und dadurch auch viele Fehlerquellen, will man hierdurch minimieren.
Die meisten Hochregal-Lagersysteme arbeiten mittlerweile autonom und „sammeln“ die Bestellungen ohne lange Laufwege von Mitarbeitenden, Risiken und Gefahren ein. Des Weiteren ist in den nächsten Jahren davon auszugehen, dass händische Verpackstationen im Onlinehandel wegfallen. Bereits heute setzen Unternehmen auf Lager, in denen menschliches Personal nur noch zur Überwachung und bei Sonderfällen eingesetzt wird.
