So optimiert die KI logistische Prozesse
In der Logistik wird KI genutzt, um Prozesse zu automatisieren, Daten zu analysieren und anhand deren Auswertungen fundierte Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen, ebenfalls ein Bereich der KI, ermöglicht es Systemen, aus Erfahrungen zu schlussfolgern und sich so selbstständig zu verbessern. Diese Fähigkeit wird in der Logistik etwa verwendet, um Wegeoptimierungen zu erstellen: Hier bewertet die KI Bestelldaten und findet durch sie die bestmögliche Artikelpositionierung sowie geeignete Fixplätze im Lager. Auf diese Weise werden Kosten eingespart und die Zeit vom Auftragseingang bis hin zum Versand verringert. Auch die Route, welche bei der Zustellung gefahren wird, kann man durch Künstliche Intelligenz optimieren und mit dem Einsatz von Kommissionier-Robotern effizienter packen.
Algorithmen und maschinelles Lernen sind zudem die Grundlage der „Predictive Analytics“, die bei der Vorhersage von Trends und Bedarfen hilft: Hier werden Bestellhistorien, aber auch Saisondaten und weitere bestandsbeeinflussende Parameter ausgewertet und analysiert, um Engpässe zu vermeiden und so eine höhere Kundenzufriedenheit zu gewährleisten. Zu dieser können außerdem Chatbots beitragen, die etwa Statusinformationen über Aufträge, Verfügbarkeit oder Transport aus dem System direkt an den Kunden weitergeben.
Autonome Zustellung – Praxis oder nur Zukunftsmusik?
Ein weiteres Beispiel aus der Praxis ist der Einsatz von autonomen Fahrzeugen. Einige E-Commerce-Unternehmen experimentieren bereits mit autonomen Drohnen, Lieferwagen oder -robotern, die eigenständig Pakete ausliefern können. Dabei nutzen diese Fahrzeuge KI-Algorithmen und Sensoren, um Hindernisse zu erkennen und sich sicher durch den Verkehr zu bewegen. Durch diese autonome Zustellung können Ressourcen gespart und Lieferzeiten drastisch verkürzt werden. Aktuell ist dieser Ansatz jedoch noch nicht massentauglich: Die autonomen Fahrzeuge brauchen Kontrolle und Überwachung, menschliche Fahrer mit Routen-Software und größeren Lieferwagen oder praktischen E-Bikes bleiben vorerst effizienter. Zustellroboter werden daher zum jetzigen Zeitpunkt eher für Campus- oder Nachbarschaftslieferungen eingesetzt. Vielversprechend sind außerdem Tests von Drohnen in ländlichen Gebieten oder etwa zur Zustellung von medizinischen Gütern und Ersatzteilen in schwer zugängliche Regionen.
Hürden der KI in der Logistik
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Logistik kann also erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen mit sich bringen und ist gerade bei wiederkehrenden Aufgaben sinnvoll, denn hier kann die KI lernen und optimieren. Jedoch birgt sie auch Nachteile, denn noch ist die Technik immer wieder anfällig für Fehler. Wo sie auf lange Sicht Ressourcen einsparen und Mitarbeitern die Möglichkeit geben soll, ihre Expertise in Bereichen einzusetzen, in denen sie eher benötigt wird, braucht die KI aktuell noch geschultes Personal, das ihre Arbeitsvorgänge überwacht.
Auch Datenschutz ist ein zentraler Aspekt, der dem Einsatz von KI im Wege stehen kann. Weil während der Prozesse sensible Informationen gesammelt und analysiert werden, können Sicherheitsrisiken wie Cyberangriffe die Integrität der Systeme gefährden. Dazu erfordert nicht nur die Schulung des Personals, sondern auch die Einführung der KI selbst erhebliche finanzielle und zeitliche Investitionen. Zusätzlich könnten Mitarbeiter Bedenken hinsichtlich der Automatisierung ihrer Aufgaben haben.