KI in der Lieferkette und Logistik: Anwendungsfälle, Vorteile und Umsetzung

Q: Wie wird künstliche Intelligenz in der Lieferkette und Logistik eingesetzt?

Künstliche Intelligenz wird eingesetzt, um Betriebsdaten zu analysieren, zukünftige Ereignisse vorherzusagen, Maßnahmen zu empfehlen und ausgewählte Arbeitsabläufe zu automatisieren. Zu den gängigen Anwendungsbereichen zählen Nachfrageprognosen, Bestandsoptimierung, Routenplanung, Vorhersage der voraussichtlichen Ankunftszeit von Sendungen, Lagerautomatisierung, vorausschauende Instandhaltung, intelligente Dokumentenverarbeitung und die Überwachung von Risiken in der Lieferkette.

Q: Welche Vorteile bietet KI in der Logistik?

Zu den wichtigsten Vorteilen von KI in der Logistik zählen genauere Prognosen, eine verbesserte Verfügbarkeit von Lagerbeständen, geringere Transportkosten, eine schnellere Auftragsabwicklung, eine bessere Auslastung der Ressourcen sowie ein besserer Überblick über potenzielle Störungen. KI kann zudem repetitive manuelle Arbeitsschritte reduzieren und den Kundenservice verbessern. Die tatsächlichen Ergebnisse hängen von der Qualität der Umsetzung, den betrieblichen Rahmenbedingungen und der Fähigkeit ab, auf die von der KI generierten Erkenntnisse zu reagieren.

Q: Wie kann KI die Logistikkosten senken?

KI kann die Logistikkosten senken, indem sie die Routenplanung für Fahrzeuge optimiert, die Zusammenlegung von Sendungen unterstützt, ineffiziente Flottennutzung aufdeckt, Überbestände abbaut und ausgewählte Verwaltungsprozesse automatisiert. Vorausschauende Wartung kann zudem dazu beitragen, kostspielige Ausfälle von Anlagen zu vermeiden. Unternehmen sollten diese Verbesserungen gegen die Implementierungs- und Betriebskosten abwägen, um ihre tatsächliche Kapitalrendite zu ermitteln.

Q: Wie kann KI die Bestandsverwaltung verbessern?

KI verbessert die Bestandsverwaltung durch die Analyse von Nachfragemustern, Lagerverfügbarkeit, Lieferzeiten der Lieferanten und Nachschubbedarf. Sie kann Nachbestellpunkte vorschlagen, potenzielle Bestandslücken erkennen, Überbestände aufdecken und Lagerumschläge zwischen Standorten unterstützen. Bessere Entscheidungen im Bestandsmanagement können dazu beitragen, die Lagerhaltungskosten zu senken und gleichzeitig die erforderliche Produktverfügbarkeit aufrechtzuerhalten.

Q: Wie kann KI den Verkehr und die Routenplanung verbessern?

KI kann Fahrzeiten vorhersagen, Lieferverzögerungen erkennen und Transportbedingungen analysieren. Diese Vorhersagen lassen sich dann mit Algorithmen zur Routenoptimierung kombinieren, die Lieferfenster, Fahrzeugkapazität, Entfernung und betriebliche Einschränkungen berücksichtigen. Das Ergebnis ist eine effizientere Routenplanung und eine bessere Reaktion auf unerwartete Störungen.

Q: Was sind die größten Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Lieferkette und Logistik?

Zu den häufigsten Herausforderungen zählen schlechte Datenqualität, fragmentierte Informationssysteme, komplexe Integrationen, Implementierungskosten, ein Mangel an KI-Fachwissen, die Akzeptanz seitens der Mitarbeiter sowie Anforderungen an die Datensicherheit. Unternehmen können diese Risiken bewältigen, indem sie die Datenbereitschaft bewerten, messbare Ziele definieren, mit einem begrenzten Pilotprojekt beginnen und erst nach Überprüfung der Geschäftsergebnisse eine Skalierung vornehmen.

4. November 2026 23 Minuten Lesezeit

Philip Tikhanovich, Head of Big Data, AI/ML/DS Departments.

By Philip Tikhanovich

Leiter der Abteilungen Big Data, KI/ML/DS

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11+ Jahre Erfahrung

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Philip baut Dateninfrastrukturen auf, die für Klarheit sorgen. Er konzentriert sich auf das „Warum“ hinter den Daten und entwirft Systeme, die riesige Datenmengen in verwertbare Erkenntnisse umwandeln und gleichzeitig sicherstellen, dass die technische Vision klar und zielgerichtet bleibt.

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Key takeaways

KI unterstützt Unternehmen aus den Bereichen Lieferkette und Logistik dabei, die Nachfrage zu prognostizieren, Lagerbestände zu verwalten, den Transport zu optimieren, Arbeitsabläufe zu automatisieren und betriebliche Risiken zu erkennen.
Maschinelles Lernen, prädiktive Analytik, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und generative KI lösen unterschiedliche logistische Probleme.
Künstliche Intelligenz kann die Betriebskosten senken und die Lieferleistung verbessern, doch das Ergebnis hängt von der Datenqualität, der Systemintegration und davon ab, wie Unternehmen die Empfehlungen umsetzen.
Amazon, Walmart, DHL und andere große Unternehmen setzen KI bereits bei der Bedarfsplanung, der Routenplanung, im Lagerbetrieb und zur Sendungsverfolgung ein.
Eine erfolgreiche Umsetzung beginnt mit einem messbaren geschäftlichen Problem, einer zuverlässigen Datengrundlage und einem Pilotprojekt, das den Nutzen vor der Skalierung unter Beweis stellt.

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Lieferketten generieren enorme Datenmengen. Jede Bestellung, jeder Versand, jede Lagerbewegung und jede Lieferung trägt zu diesem Berg bei. All diese Informationen manuell zu verarbeiten, Muster zu erkennen und zeitnahe Entscheidungen zu treffen? Viel Glück dabei, vor allem, wenn Sie Tausende von Sendungen an mehreren Standorten verwalten.

KI ist hier Ihr winzig kleiner Helfer. Sie prognostiziert die Nachfrage, hält den Lagerbestand im Griff, findet bessere Lieferrouten und erkennt potenzielle Störungen, bevor sie Kosten verursachen. Und sie beschwert sich nicht (sie hat nur manchmal Halluzinationen, aber hey, niemand ist perfekt).

Und Unternehmen, einschließlich Ihrer Konkurrenten, sind keine Dummköpfe. Sie setzen KI bereits ein. Laut McKinsey-Umfrage „State of Digital Logistics 2026“ haben fast 90 % der befragten Verlader mindestens einen KI-Anwendungsfall im Transportbereich eingeführt.

Falls Sie also etwas spät auf den KI-Zug aufspringen, habe ich die Lösung für Sie. Wir werden herausfinden, was KI für Ihre Lieferkette leisten kann, welche Anwendungen die Investition wert sind und wie das Ganze in die Praxis umgesetzt werden kann.

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Was versteht man unter KI in der Lieferkette und Logistik?

Künstliche Intelligenz in der Logistik und im Lieferkettenmanagement bezeichnet den Einsatz von KI-Technologien zur Analyse von Betriebsdaten, zur Vorhersage von Ergebnissen, zur Empfehlung von Maßnahmen und zur Automatisierung von Entscheidungen im Zusammenhang mit der Beschaffung, Lagerung, dem Transport und der Auslieferung von Waren.

Lassen Sie uns diese Definition nun etwas praxisnaher gestalten.

Stellen Sie sich einen Einzelhändler vor, der fünf Vertriebszentren betreibt. An einem Standort gehen beliebte Produkte regelmäßig aus, während ein anderer Standort über mehr Lagerbestände verfügt, als er benötigt. Das Unternehmen verfügt über Bestandsaufzeichnungen, Verkaufshistorien, Lieferanteninformationen und Transportdaten. Die manuelle Auswertung dieser Quellen und die Entscheidung, wohin Bestände verlagert werden sollen, ist jedoch zeitaufwendig.

Ein KI-gestütztes Bestandsmanagementsystem kann die verfügbaren Daten auswerten, die Nachfrage an jedem Standort prognostizieren und Umlagerungen oder Nachschubmengen vorschlagen. Je nach System und Geschäftsregeln kann es zudem genehmigte Maßnahmen automatisch einleiten.

Verschiedene Technologien machen diese Anwendungen möglich.

Maschinelles Lernen (ML) erkennt Muster in historischen und aktuellen Daten. In der Logistik können ML-Modelle die Produktnachfrage, Lieferverzögerungen oder Geräteausfälle vorhersagen.
Predictive Analytics nutzt statistische Methoden und gegebenenfalls maschinelles Lernen, um zukünftige Ergebnisse abzuschätzen. Unternehmen setzen diese Methode bei der Bestandsplanung, der Vorhersage von Lieferterminen und der Risikobewertung in der Lieferkette ein.
Computer Vision analysiert Bilder und Videos. Damit lassen sich beschädigte Pakete identifizieren, Etiketten lesen, Waren zählen und automatisierte Lagerinspektionen unterstützen.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hilft Systemen dabei, geschriebene oder gesprochene Sprache zu interpretieren. Dadurch eignet sie sich für die Bearbeitung von Versanddokumenten, die Analyse der Kommunikation mit Lieferanten und die Bearbeitung von Kundenanfragen.
Generative KI erstellt Texte und andere Inhalte auf der Grundlage von Anweisungen und verfügbaren Informationen. In der Logistik kann sie Ausnahmen bei Sendungen zusammenfassen, Fragen zu Betriebsaufzeichnungen beantworten und Mitarbeitern dabei helfen, Informationen aus komplexen Dokumenten zu entnehmen.

Es gibt noch eine weitere Technologie, die erwähnenswert ist: die mathematische Optimierung. Sie hilft Unternehmen dabei, unter Berücksichtigung von Rahmenbedingungen wie Fahrzeugkapazität, Lieferzeitfenstern und Transportkosten geeignete Lösungen zu finden. Die Optimierung kann mit KI-Prognosen einhergehen, doch Optimierungsalgorithmen sind nicht unbedingt selbst KI.

In der Praxis kombinieren Unternehmen diese Technologien häufig miteinander. Eine Transportlösung könnte beispielsweise maschinelles Lernen nutzen, um Fahrzeiten vorherzusagen, und eine Optimierungs-Engine, um auf der Grundlage dieser Vorhersagen Lieferrouten auszuwählen.

Wird die KI-Implementierung schwierig?

Anwendungsfälle für KI in der Lieferkette und Logistik

Was kann künstliche Intelligenz für ein Logistikunternehmen leisten?

Eigentlich ziemlich viel. Aber die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Logistik hängen davon ab, welche Prozesse Sie verbessern möchten, über welche Daten Sie verfügen und welche Entscheidungen Sie treffen möchten.

Schauen wir uns zehn typische Anwendungsfälle an.

Nachfrageprognosen
Lager
Routing
Sendungsverfolgung
Lagerhaltung
Fleet Management
Wartung
Dokumentenverarbeitung
Kundenunterstützung
Risikomanagement

Nachfrageprognosen

Wenn Sie die Nachfrage überschätzen, müssen Sie für die Lagerung von Produkten aufkommen, die niemand haben will. Wenn Sie sie unterschätzen, entgehen Ihnen Umsätze, weil die Produkte, die die Kunden tatsächlich wollen, nicht vorrätig sind. Beides ist für das Geschäft nicht gerade vorteilhaft.

KI trägt dazu bei, diese Prognosen realistischer zu gestalten. Modelle des maschinellen Lernens analysieren historische Verkaufszahlen sowie saisonale Trends, Werbeaktionen, Preisänderungen und externe Faktoren, die das Kaufverhalten beeinflussen.

Ein Online-Händler kann beispielsweise die Nachfrage nach einzelnen Produkten in verschiedenen Regionen prognostizieren und die Bestandsverteilung entsprechend anpassen. Wenn zu erwarten ist, dass sich Winterjacken an einem Standort schneller verkaufen, kann das Unternehmen den Bestand dorthin verlagern, bevor der Ansturm beginnt.

Natürlich kann selbst das beste Modell nicht jede plötzliche Marktveränderung vorhersagen. Prognosen müssen weiterhin überwacht und gelegentlich angepasst werden.

Optimierung der Bestände

Zu wissen, wie viel Lagerbestand man hat, ist eine Sache. Zu wissen, wie viel man tatsächlich braucht und wo, ist eine andere.

KI-gestützte Bestandsverwaltungssysteme analysieren Lagerbestände, Nachfrageprognosen, Lieferzeiten der Lieferanten und Nachschubmuster, um Nachbestellpunkte, Sicherheitsbestände und Bestandsumschichtungen zu empfehlen.

Angenommen, in einem Lager liegen 500 Einheiten eines Produkts ungenutzt herum, während in einem anderen Lager der Vorrat bald zur Neige geht. Anstatt eine neue Bestellung aufzugeben, kann die KI vorschlagen, vorhandene Bestände zwischen den Standorten zu verlagern.

Weniger Kapital, das in Überbeständen gebunden ist, weniger Lieferengpässe und eine bessere Nutzung der Lagerfläche. Das ist die Idee.

Routenoptimierung

Eine effiziente Lieferroute zu finden, klingt zunächst einfach – bis man es mit Hunderten von Zielorten, unterschiedlichen Lieferzeitfenstern, wechselnden Straßenverhältnissen, Begrenzungen der Fahrzeugkapazität und Fahrern mit spezifischen Arbeitsplänen zu tun hat.

Dann wird die Routenplanung zu einem ernsthaften mathematischen Problem.

KI-gestützte Routenplanungssysteme können Fahrzeiten anhand historischer Verkehrsmuster, Wetterdaten und Betriebsdaten vorhersagen. Optimierungsalgorithmen nutzen diese Vorhersagen dann in Verbindung mit den Lieferbedingungen, um geeignete Routen zu berechnen.

Manche Lösungen können Routen auch neu berechnen, wenn sich die Umstände ändern.

Angenommen, eine Straßensperrung wirkt sich auf mehrere geplante Lieferungen aus. Anstatt jede Station manuell neu zu planen, kann das System eine alternative Route vorschlagen und deren Auswirkungen auf die Lieferzeiten abschätzen.

Für Logistikunternehmen kann der Einsatz von KI in der Logistik und bei der Optimierung der Lieferkette weniger zurückgelegte Kilometer, geringere Kraftstoffkosten und zuverlässigere Lieferungen bedeuten.

Sendungsverfolgung und voraussichtliche Ankunftszeit

Die Angabe "unterwegs" sagt einem Lagerleiter nicht viel darüber aus, wann er die Sendung erwarten kann.

KI-gestützte Sendungsverfolgungssysteme gehen noch einen Schritt weiter, indem sie voraussichtliche Ankunftszeiten (ETAs) vorhersagen und auf mögliche Verspätungen hinweisen. Dabei stützen sie sich auf GPS-Daten, Informationen der Spediteure, historische Transportzeiten, Wetterbedingungen und das Geschehen in den Häfen.

Nehmen wir als Beispiel eine Seefracht, die sich aufgrund von Überlastungen in einem Umschlaghafen verzögert. Ein Vorhersagemodell kann die voraussichtliche Ankunftszeit (ETA) anpassen, sobald neue Informationen vorliegen, sodass das empfangende Lager Zeit hat, die Entladetermine und die Arbeitspläne entsprechend anzupassen.

Der Haken daran ist, dass KI nur mit den ihr zur Verfügung gestellten Tracking-Informationen arbeiten kann. Fehlende Aktualisierungen des Transportunternehmens oder unzuverlässige Sensordaten können nach wie vor zu Lücken in der Transparenz führen.

Lagerautomatisierung

Die Lagerautomatisierung hat sich seit den Zeiten der Förderbänder und Barcode-Scanner stark weiterentwickelt.

Computer-Vision-Systeme helfen mittlerweile dabei, Produkte zu identifizieren, Verpackungen auf Beschädigungen zu prüfen und Sendungen zu verifizieren. KI-gestützte Lagerverwaltungssoftware kann auf der Grundlage der Kommissionierhäufigkeit und der Produkteigenschaften Lagerplätze vorschlagen. Gleichzeitig transportieren mobile Roboter Waren zwischen den Arbeitsstationen, wobei intelligente Koordinationssysteme ihnen helfen, Staus zu vermeiden.

Stellen Sie sich ein geschäftiges E-Commerce-Fulfillment-Center in der Hochsaison vor. Anstatt dass Mitarbeiter im Lager hin und her laufen, um Produkte zu holen, können Roboter die Lagereinheiten direkt zu den Kommissionierstationen bringen.

Natürlich benötigt nicht jeder Lagerprozess KI. Manchmal reicht ein herkömmliches Automatisierungssystem völlig aus. Die Kunst besteht darin, zu erkennen, wo sich die zusätzliche Intelligenz tatsächlich auszahlt.

Fleet Management

Kraftstoffverbrauch, Fahrzeugauslastung, Fahrverhalten, Wartungspläne, Lieferleistung. Flottenmanager müssen eine ganze Menge im Auge behalten.

KI kann ihnen einen Teil dieser Analysearbeit abnehmen.

Durch die Auswertung von Telematikdaten können Flottenmanagementsysteme ungewöhnliche Kraftstoffverbräuche erkennen, zu wenig genutzte Fahrzeuge identifizieren und eine effizientere Flottenzuweisung empfehlen.

Wenn beispielsweise zwei Lkw ähnliche Strecken mit vergleichbarer Ladung zurücklegen, einer davon jedoch durchweg mehr Kraftstoff verbraucht, kann KI dabei helfen, die Gründe dafür zu ermitteln. Übermäßiger Leerlauf? Unterschiedliche Fahrweisen? Ein mechanisches Problem?

Mit diesen Informationen können Flottenmanager gezielte Verbesserungen vornehmen, anstatt sich auf Vermutungen zu verlassen.

Vorausschauende Wartung

Ein Ausfall eines Gabelstaplers während einer geschäftigen Lager-Schicht kann mehrere Arbeitsabläufe unterbrechen. Das Gleiche gilt für Lieferwagen, Fördersysteme, Sortieranlagen und automatisierte Lagersysteme.

Die vorausschauende Instandhaltung zielt darauf ab, Anzeichen für einen Verschleiß der Anlagen zu erkennen, bevor es zu einem tatsächlichen Ausfall kommt.

Modelle des maschinellen Lernens analysieren Sensorwerte, Betriebsstunden, Wartungsprotokolle, Fehlercodes und andere Gerätedaten.

Beispielsweise können ungewöhnliche Schwingungsmuster in einem Förderbandmotor auf ein sich anbahnendes mechanisches Problem hindeuten. Ein Vorhersagemodell kann diese Anomalie erkennen, sodass Wartungstechniker die Anlage überprüfen können, bevor es zu einem Ausfall kommt.

Dadurch lassen sich ungeplante Ausfallzeiten reduzieren und Teams können Wartungsarbeiten effektiver planen.

Dennoch erfordert die vorausschauende Instandhaltung ausreichende Daten und eine sorgfältige Validierung. Ein System, das zu viele Fehlalarme auslöst, kann unnötigen Wartungsaufwand verursachen, anstatt ihn zu reduzieren.

Intelligente Dokumentenverarbeitung

Frachtbriefe, Rechnungen, Bestellungen, Zollerklärungen, Lieferbestätigungen. Die Logistikbranche versteht es wirklich, Papierkram zu produzieren.

Und irgendjemand muss das alles bearbeiten.

Die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) kombiniert optische Zeichenerkennung (OCR), natürliche Sprachverarbeitung und Dokumentenklassifizierung, um Informationen aus Dokumenten zu extrahieren und für die weitere Verwendung zu organisieren.

Ein KI-gestütztes System kann beispielsweise eine Frachtrechnung auswerten, Versanddetails und Gebühren extrahieren und diese mit den Daten in einem Transportmanagementsystem abgleichen. Wenn etwas nicht übereinstimmt, wird die Abweichung zur Überprüfung markiert.

Das bedeutet weniger manuelle Dateneingabe, eine schnellere Rechnungsbearbeitung und weniger Raum für menschliche Fehler. Transaktionen mit hohem Wert können weiterhin manuell überprüft werden.

Automatisierung des Kundenservice

Wo bleibt meine Sendung? Kann ich die Lieferadresse ändern? Warum ist meine Bestellung noch nicht angekommen?

Kundendienstteams in der Logistik erhalten täglich viele ähnliche Fragen.

KI-gestützte Assistenten können Routineanfragen bearbeiten, indem sie auf Bestelldaten, Sendungsverfolgungsinformationen, Lieferbedingungen und Wissensdatenbanken zugreifen.

Ein Kunde fragt beispielsweise, warum sich die Zustellung eines Pakets verzögert. Anstatt eine allgemeine Antwort zu geben, kann ein Mitarbeiter, der mit dem Sendungsverfolgungssystem verbunden ist, den aktuellen Versandstatus abrufen und auf der Grundlage der verfügbaren Informationen eine Erklärung abgeben.

Kompliziertere Anfragen können an einen menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet werden.

Das Wichtigste ist die Integration. Ohne Zugriff auf zuverlässige Betriebsdaten kann selbst ein hochentwickelter KI-Assistent ungenaue Antworten zum Lieferstatus liefern.

Risikomanagement in der Lieferkette

Lieferketten sorgen oft für unangenehme Überraschungen. Ein Lieferant meldet sich plötzlich nicht mehr, ein Hafen ist überlastet oder ein Sturm bringt Lieferungen auf der anderen Seite der Welt zum Erliegen. Und die Folgen können Ihr Unternehmen erreichen, lange bevor Sie überhaupt merken, dass etwas nicht stimmt.

KI hilft dabei, Probleme frühzeitig zu erkennen. Durch die Analyse der Lieferantenleistung, von Versanddaten, Wettervorhersagen, Nachrichtenberichten und früheren Betriebsstörungen kann sie potenzielle Risiken identifizieren und deren Auswirkungen auf den Betrieb abschätzen.

Wenn beispielsweise in einem großen Hafen Engpässe auftreten, kann ein KI-System ermitteln, welche Lieferungen davon betroffen sein könnten, und den Planern dabei helfen, alternative Routen oder Lieferanten zu prüfen.

Klar, KI kann keinen Hurrikan aufhalten oder einen unzuverlässigen Lieferanten plötzlich zuverlässig machen. Aber sie kann Ihrem Team etwas unglaublich Wertvolles bieten: Zeit, um zu überlegen, wie es weitergehen soll.

Nachfrageprognosen

Natürlich kann selbst das beste Modell nicht jede plötzliche Marktveränderung vorhersagen. Prognosen müssen weiterhin überwacht und gelegentlich angepasst werden.

Optimierung der Bestände

Zu wissen, wie viel Lagerbestand man hat, ist eine Sache. Zu wissen, wie viel man tatsächlich braucht und wo, ist eine andere.

Weniger Kapital, das in Überbeständen gebunden ist, weniger Lieferengpässe und eine bessere Nutzung der Lagerfläche. Das ist die Idee.

Routenoptimierung

Dann wird die Routenplanung zu einem ernsthaften mathematischen Problem.

Manche Lösungen können Routen auch neu berechnen, wenn sich die Umstände ändern.

Sendungsverfolgung und voraussichtliche Ankunftszeit

Die Angabe "unterwegs" sagt einem Lagerleiter nicht viel darüber aus, wann er die Sendung erwarten kann.

Lagerautomatisierung

Die Lagerautomatisierung hat sich seit den Zeiten der Förderbänder und Barcode-Scanner stark weiterentwickelt.

Fleet Management

Kraftstoffverbrauch, Fahrzeugauslastung, Fahrverhalten, Wartungspläne, Lieferleistung. Flottenmanager müssen eine ganze Menge im Auge behalten.

KI kann ihnen einen Teil dieser Analysearbeit abnehmen.

Mit diesen Informationen können Flottenmanager gezielte Verbesserungen vornehmen, anstatt sich auf Vermutungen zu verlassen.

Vorausschauende Wartung

Die vorausschauende Instandhaltung zielt darauf ab, Anzeichen für einen Verschleiß der Anlagen zu erkennen, bevor es zu einem tatsächlichen Ausfall kommt.

Modelle des maschinellen Lernens analysieren Sensorwerte, Betriebsstunden, Wartungsprotokolle, Fehlercodes und andere Gerätedaten.

Dadurch lassen sich ungeplante Ausfallzeiten reduzieren und Teams können Wartungsarbeiten effektiver planen.

Intelligente Dokumentenverarbeitung

Frachtbriefe, Rechnungen, Bestellungen, Zollerklärungen, Lieferbestätigungen. Die Logistikbranche versteht es wirklich, Papierkram zu produzieren.

Und irgendjemand muss das alles bearbeiten.

Das bedeutet weniger manuelle Dateneingabe, eine schnellere Rechnungsbearbeitung und weniger Raum für menschliche Fehler. Transaktionen mit hohem Wert können weiterhin manuell überprüft werden.

Automatisierung des Kundenservice

Wo bleibt meine Sendung? Kann ich die Lieferadresse ändern? Warum ist meine Bestellung noch nicht angekommen?

Kundendienstteams in der Logistik erhalten täglich viele ähnliche Fragen.

KI-gestützte Assistenten können Routineanfragen bearbeiten, indem sie auf Bestelldaten, Sendungsverfolgungsinformationen, Lieferbedingungen und Wissensdatenbanken zugreifen.

Kompliziertere Anfragen können an einen menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet werden.

Das Wichtigste ist die Integration. Ohne Zugriff auf zuverlässige Betriebsdaten kann selbst ein hochentwickelter KI-Assistent ungenaue Antworten zum Lieferstatus liefern.

Risikomanagement in der Lieferkette

Werfen Sie einen Blick auf die KI-Projekte von Innowise

AI bot for TBC Bank marketing campaign

Innowise built a bilingual Telegram bot that generates AI selfies with TBC Bank's football-star brand ambassador.

3,000 users engaged

2 languages supported

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Client review

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Client review

Gesundheitswesen

Entwicklung von Software zur Brustkrebserkennung

Innowise hat ein föderiertes Lernframework implementiert, mit dem 3 Kliniken gemeinsam ein Modell zur Brustkrebserkennung trainieren konnten.

<68.6% Verbesserung der Segmentierungs-AP

10,500 Mammografiebilder in einem Bildarchiv

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Privacy-preserving breast cancer detection with federated learning..

Entwicklung eines KI-gestützten End-to-End-Compliance-Ökosystems

Innowise hat eine intelligente Plattform für die Bewertung der Compliance und für Schulungen in stark regulierten Branchen wie dem Finanz- und Versicherungswesen usw. bereitgestellt.

8 Monate vom Konzept bis zur Markteinführung

100% Einhaltung der DSGVO und der DORA

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Client review

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Client review

AI-assisted contract transformation platform development

We’ve built a contract management parsing module that uses AI for field classification and semantic content analysis.

10s to produce a parsed structure

100% DORA / NIS2 ready

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Client review

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Client review

AI-assisted contract transformation platform (DORA / NIS2 ready)..

Blockchain

Aufbau eines einheitlichen KI-FinTech-Betriebssystems für Fiat-Währungen und Kryptowährungen

Wir haben am Aufbau von Haia mitgewirkt, einem modularen KI-Finanz-Betriebssystem, das Banken, Krypto-Wallets und Anlageprodukte miteinander verbindet und so sichere, kettenübergreifende Transaktionen ermöglicht.

25% Effizientere LP durch Superform-Integration

70 Krypto-App-Schnittstellen durch eine einzige ersetzt

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Client review

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Client review

Gesundheitswesen

Entwicklung einer App mit KI-gestütztem Hautscanner für Dermatologen

Eine von uns entwickelte KI-App nutzt Deep Learning und Bilderkennung, um Hauterkrankungen schnell zu beurteilen und anhand von Fotos vorläufige Diagnosen zu stellen.

30 unterstützte Hauterkrankungen

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Aufbau einer analytischen Plattform zur Verbesserung der Entscheidungsfindung

Wir haben eine auf einem großen Sprachmodell (LLM) basierende Analyseplattform entwickelt, die die internen Daten des Unternehmens auswerten und auf der Grundlage dieser Informationen Antworten auf Fragen generieren kann.

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Development of an analytical platform using the existing large language models..

Gesundheitswesen

Entwicklung einer KI-basierten App für medizinische Beratung

Innowise hat eine plattformübergreifende mobile App entwickelt, um Reisenden medizinische Beratung zu bieten und ihnen dabei zu helfen, medizinische Einrichtungen in ihrer Nähe zu finden.

100% Einhaltung der GDPR

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Vorteile der KI in der Lieferkette und Logistik

Wir haben uns die Anwendungen angesehen. Nun stellt sich die Frage, die Unternehmen am meisten interessiert: Welche Verbesserungen können sie erwarten?

Die Vorteile von KI in der Logistik hängen davon ab, welche Prozesse automatisiert oder optimiert werden, wie genau die Modelle arbeiten und ob die Mitarbeiter die gewonnenen Erkenntnisse umsetzen können.

Hier sind die wichtigsten Bereiche, in denen KI einen Unterschied machen kann.

Vorteil	Wie KI dazu beiträgt
Genauere Bedarfsplanung	Analysiert historische und externe Nachfragesignale, um Prognosen auf einer detaillierteren Ebene zu erstellen
Geringere Lagerbestände und Lagerkosten	Unterstützt fundiertere Entscheidungen beim Nachschub und reduziert unnötige Sicherheitsbestände
Schnellere Auftragsabwicklung	Unterstützt die Kommissionierung im Lager, die Einlagerung sowie die Automatisierung sich wiederholender Prozesse
Bessere Transparenz in der Lieferkette	Erkennt Versandabweichungen und prognostiziert Verzögerungen anhand vernetzter Betriebsdaten
Bessere Ressourcennutzung	Trägt dazu bei, Fahrzeuge, Lagerkapazitäten, Arbeitskräfte und Ausrüstung effizienter einzusetzen
Weniger Bedienungsfehler	Automatisiert ausgewählte Prüfungen und reduziert die wiederholte manuelle Datenverarbeitung
Schnellere Reaktion auf Störungen	Erkennt Risiken früher und unterstützt die Bewertung alternativer Pläne
Geringerer Kraftstoffverbrauch und niedrigere Transportkosten	Optimiert Routen, Ladungen und die Fahrzeugauslastung, um den Kraftstoffverbrauch und die Transportkosten zu senken.
Verbesserter Kundenservice	Verbessert die Versandaktualisierungen, die Reaktionszeiten und die Bearbeitung von Routineanfragen

Das klingt vielversprechend. Aber keine dieser Verbesserungen ist allein dadurch garantiert, dass ein Unternehmen ein KI-System einführt.

Nehmen wir das Beispiel der Nachfrageprognose. Genauere Prognosen senken die Lagerhaltungskosten nur dann, wenn das Unternehmen sie nutzt, um seine Entscheidungen in Bezug auf Einkauf, Nachschub oder Zuteilung anzupassen.

Ebenso spart die Routenoptimierung Kosten, wenn die vorgeschlagenen Routen praktikabel sind, die Fahrer sie einhalten können und der Transportbetrieb sich an den neuen Plan anpasst.

Deshalb sollten Unternehmen jede KI-Initiative an messbare operative KPIs knüpfen, anstatt den Erfolg allein anhand der Modellgenauigkeit zu beurteilen.

Möchten Sie Ihre Logistikkosten mithilfe von KI senken?

Beispiele für den Einsatz von KI in der Lieferkette und Logistik

Möchten Sie sehen, wie das alles in der Praxis funktioniert? Diese Beispiele für den Einsatz von KI in der Logistik zeigen, was große Unternehmen bereits umgesetzt haben und was sie bisher erreicht haben.

Nachfrageprognosen
Routenplanung und Bestandsverwaltung
Lagerrobotik
Roboter und KI-Agenten

Amazon: Nachfrageprognosen und Optimierung der Lagerplatzierung

Amazon verwaltet ein riesiges Produktsortiment, das auf Logistikzentren in verschiedenen Regionen verteilt ist.

Eine der operativen Herausforderungen besteht darin, zu ermitteln, welche Produkte Kunden bestellen werden und wo diese Produkte vor dem Kauf gelagert werden sollten.

Amazon nutzt KI und maschinelles Lernen in seinen SCOT-Systemen (Supply Chain Optimization Technologies), um die Nachfrage vorherzusagen und Entscheidungen zur Lagerplatzierung zu unterstützen.

Das Unternehmen berichtete in seiner Bekanntgabe der Ergebnisse für das zweite Quartal 2025, dass Verbesserungen bei der KI-gestützten Nachfrageprognose die regionale Prognosegenauigkeit um 20 % erhöhten.

Bessere regionale Prognosen können Amazon dabei helfen, Lagerbestände näher an den Kunden zu positionieren, unnötige Produktbewegungen zu reduzieren und die Auftragsabwicklung zu beschleunigen.

Walmart: Optimierung der Routenplanung und der Warenverteilung

Walmart betreibt ein umfangreiches Logistiknetzwerk, das Lieferanten, Vertriebszentren und Filialen miteinander verbindet.

Um die Transporteffizienz zu verbessern, hat Walmart ein KI-gestützte Routenoptimierungslösung. Die Technologie unterstützt Entscheidungen über Transportrouten und Frachtbewegungen.

Im März 2024 gab Walmart bekannt, dass es die Lösung anderen Unternehmen als SaaS-Produkt zur Verfügung stellen werde.

Walmart hat außerdem den Einsatz von KI bei der Bestandssteuerung. Die selbstheilenden Bestandsfunktionen erkennen Bestandsungleichgewichte und helfen dabei, Waren an Standorte umzuleiten, an denen sie benötigt werden.

Das übergeordnete Geschäftsziel besteht darin, die Produktverfügbarkeit zu verbessern und gleichzeitig unnötige Transportwege sowie betriebliche Verschwendung zu reduzieren.

Amazon: Koordination von Lagerrobotern mithilfe von KI

Roboter können den Lagerbetrieb verbessern, doch die Koordination großer Roboterflotten stellt eine weitere betriebliche Herausforderung dar.

Hunderte von Robotern müssen sich möglicherweise durch gemeinsam genutzte Lagerbereiche bewegen, dabei Staus vermeiden und ihre Aufgaben effizient erledigen.

Im Juni 2025 stellte Amazon DeepFleet vor, ein generatives KI-Grundmodell, das die Bewegungen seiner Roboterflotte koordinieren soll.

Amazon erklärte, die Technologie werde die Bewegungseffizienz der Roboter um 10 % verbessern, was dazu beitrage, Staus zu reduzieren und eine schnellere Auftragsabwicklung zu ermöglichen.

Diese Zahl wurde bei der Ankündigung der Technologie als erwartete Verbesserung angegeben und stellt kein separat verifiziertes Ergebnis nach der Einführung dar.

Das Beispiel zeigt, wie KI ein bestehendes Automatisierungssystem verbessern kann, ohne dass das Unternehmen seine gesamte Lagerausstattung ersetzen muss.

DHL: Automatisierung von Lagern mit Robotern und KI-Agenten

DHL setzt KI in großem Umfang ein. Bis 2026 hatte der Logistikriese über 8.000 Roboter in seinem weltweiten Netzwerk eingesetzt, um Aufgaben wie Kommissionierung, Verpackung und Transport von Waren zu übernehmen. Das Unternehmen vermeldet geringere Kosten, eine verbesserte Effizienz und eine geringere Abhängigkeit von manueller Arbeit.

Und DHL beschränkt sich nicht nur auf körperliche Arbeit. Im Jahr 2025 baute das Unternehmen seine Partnerschaft mit HappyRobot aus, um KI-Agenten für Terminplanung, Nachverfolgung von Fahrern und Lagerkoordination einzusetzen. Diese Agenten bearbeiten Telefonanrufe und E-Mails, wobei der Einsatz jährlich Hunderttausende von E-Mails und Millionen von Gesprächsminuten umfasst.

So kümmern sich Roboter um das geschäftige Treiben im Lager, KI-Agenten bearbeiten die unzähligen Anrufe und E-Mails, und DHL kann mehr Güter mit weniger manuellem Aufwand transportieren.

So lässt sich KI in der Lieferkette und Logistik umsetzen

Nachdem wir nun die Anwendungsbereiche und Beispiele aus der Praxis behandelt haben, wollen wir uns der Umsetzung zuwenden.

Die Einführung von KI in die Lieferkettenabläufe umfasst mehr als nur die Auswahl eines Algorithmus oder das Abonnieren einer KI-Plattform. Unternehmen benötigen zuverlässige Daten, die Integration in bestehende Systeme, klar definierte Ziele und Mitarbeiter, die die daraus resultierenden Möglichkeiten nutzen können.

Hier ist ein praktischer Ansatz.

Identifizieren Sie einen besonders wertvollen Anwendungsfall und legen Sie klare Ziele für den Einsatz von KI fest

Finden Sie zunächst heraus, wo in Ihrer Lieferkette Geld verloren geht oder Zeit verschwendet wird. Häufige Lieferengpässe? Ineffiziente Lieferrouten? Mitarbeiter, die in Versandpapieren versinken?

Sobald Sie das Problem identifiziert haben, prüfen Sie, ob KI die richtige Lösung ist und welche Verbesserungen Sie sich davon versprechen. Vergleichen Sie mögliche Anwendungsfälle anhand der geschäftlichen Auswirkungen, der Datenverfügbarkeit, der Komplexität der Umsetzung und der operativen Risiken.

Und bitte verzichten Sie auf vage Ziele wie "die Logistik intelligenter gestalten". Setzen Sie sich stattdessen messbare Ziele: Reduzieren Sie Prognosefehler, senken Sie die Transportkosten pro Lieferung oder verkürzen Sie die Bearbeitungszeit für Dokumente.

Beginnen Sie mit einem Anwendungsfall, der einen greifbaren Mehrwert verspricht, ohne dass Sie Ihre gesamte Lieferkette neu aufbauen müssen.

Die verfügbaren Daten und deren Qualität bewerten

KI-Modelle sind auf relevante Daten angewiesen.

Ein System zur Nachfrageprognose benötigt möglicherweise Verkaufsdaten, Bestandsdaten, Informationen zu Werbeaktionen und Produktinformationen. Eine Flottenmanagement-Lösung benötigt möglicherweise GPS-Daten, Fahrzeugtelematikdaten, Wartungsdaten und Lieferdaten.

Prüfen Sie, ob diese Datensätze verfügbar, konsistent, ausreichend detailliert und repräsentativ für reale Betriebsbedingungen sind.

Fehlende Datensätze, inkonsistente Produktkennungen und unzuverlässige Zeitstempel können später zu ernsthaften Problemen führen.

Datenquellen vorbereiten und integrieren

Daten zur Lieferkette sind selten in einem einzigen System gespeichert.

Unternehmen setzen häufig Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP), Lagerverwaltungssysteme (WMS), Transportmanagementsysteme (TMS), Auftragsverwaltungssoftware und weitere Partnerplattformen ein.

Die Datenaufbereitung kann die Einrichtung von Integrationen, die Standardisierung von Identifikatoren, die Bereinigung historischer Datensätze und den Aufbau von Verarbeitungspipelines umfassen.

Bei einigen KI-Anwendungen müssen die Daten zudem häufig genug synchronisiert werden, um operative Entscheidungen zu unterstützen.

Wählen Sie Ihren Ansatz: maßgeschneiderte oder Standard-KI

Sollten Sie ein bereits vorhandenes Produkt kaufen oder in die Entwicklung einer maßgeschneiderten KI investieren?

Das hängt von Ihren Anforderungen ab.

Kommerzielle KI-gestützte Plattformen können eine geeignete Wahl für standardisierte Prozesse wie die Extraktion von Dokumenten oder gängige Aufgaben der Nachfrageprognose sein.

Maßgeschneiderte Entwicklungen sind vor allem dann sinnvoll, wenn Unternehmen ungewöhnliche Arbeitsabläufe, spezielle Einschränkungen, firmeneigene Daten oder anspruchsvolle Integrationsanforderungen haben.

Es lohnt sich auch zu prüfen, ob ein hybrider Ansatz funktionieren könnte, bei dem bestehende Software mit speziell entwickelten KI-Komponenten kombiniert wird.

Sobald Sie sich für einen Ansatz entschieden haben, ist es an der Zeit zu prüfen, ob er für Ihr Unternehmen funktioniert.

Einen Proof-of-Concept oder ein Pilotprojekt durchführen

Bevor Sie KI im gesamten Logistiknetzwerk einsetzen, sollten Sie sie zunächst in einer kontrollierten Umgebung testen.

Sie könnten beispielsweise ein Modell zur Nachfrageprognose in einer Produktkategorie testen oder die Routenoptimierung auf eine begrenzte Gruppe von Fahrzeugen anwenden.

Vergleichen Sie den KI-Ansatz mit einer realistischen Referenz. Messen Sie Prognosefehler, betriebliche Verbesserungen, die Akzeptanz bei den Nutzern und den Implementierungsaufwand.

Verwenden Sie repräsentative Daten und testen Sie, wie sich die Lösung verhält, wenn sich die Bedingungen ändern.

Eine erfolgreiche technische Demonstration ist zwar nützlich, doch erst der operative Nutzen rechtfertigt eine groß angelegte Einführung.

Die Lösung in bestehende Systeme integrieren

Ein KI-Modell, das Empfehlungen in einem separaten Dashboard generiert, hat möglicherweise nur einen begrenzten praktischen Nutzen, wenn die Mitarbeiter diese Empfehlungen manuell in ein anderes System übertragen müssen.

Durch die Integration lassen sich Prognosen in betriebliche Arbeitsabläufe einbinden.

Eine Prognose könnte in ein ERP-System einfließen und dort die Nachschubplanung unterstützen. Eine voraussichtliche Ankunftszeit (ETA) könnte das TMS aktualisieren und einen Kunden benachrichtigen. Eine Warnmeldung bezüglich der Ausrüstung könnte einen Wartungsauftrag auslösen.

Entscheiden Sie, welche Vorgänge automatisiert werden können und welche einer menschlichen Genehmigung bedürfen. Dies ist besonders wichtig, wenn Empfehlungen die Sicherheit, kostspielige Bestandsentscheidungen oder Verpflichtungen gegenüber Kunden betreffen.

Die Leistung anhand der Ziel-KPIs messen

Sobald das System läuft, messen Sie, was sich geändert hat.

Zur Bestandsoptimierung sollten Sie die Lagerhaltungskosten, die Ausfallquoten, den Lagerumschlag und die Service-Levels überwachen. Zur Routenoptimierung sollten Sie die Transportkosten, die Pünktlichkeit der Lieferungen, den Kraftstoffverbrauch und die Fahrzeugauslastung im Blick behalten.

Vergessen Sie nicht die Betriebskosten, die mit der KI-Lösung selbst verbunden sind, darunter Infrastruktur, Datenverarbeitung, Anbietergebühren, Wartung und Support.

Beobachten Sie außerdem die Modellleistung im Zeitverlauf. Eine Prognose, die im letzten Jahr gut funktioniert hat, kann an Zuverlässigkeit verlieren, wenn sich die Nachfragemuster ändern.

Erfolgreiche Anwendungsfälle auf andere Betriebsabläufe übertragen

Wenn das Pilotprojekt einen messbaren Nutzen bringt, können Sie es auf weitere Lager, Produktkategorien, Regionen oder Transportwege ausweiten.

Skalierung bedeutet jedoch nicht immer, dass man einfach dasselbe Modell kopiert.

An verschiedenen Standorten können unterschiedliche Datenstrukturen, Betriebsbedingungen, Vorschriften und geschäftliche Rahmenbedingungen gelten.

Planen Sie im Zuge der zunehmenden Einführung Maßnahmen in den Bereichen Umschulung, Überwachung, Systemzuverlässigkeit, Benutzerunterstützung und Datenverwaltung ein.

Das Ziel besteht darin, die Lösung im täglichen Betrieb zuverlässig einsetzbar zu machen, anstatt sie nur als vielversprechendes Experiment zu belassen.

01 Identifizieren Sie einen besonders wertvollen Anwendungsfall und legen Sie klare Ziele für den Einsatz von KI fest

Beginnen Sie mit einem Anwendungsfall, der einen greifbaren Mehrwert verspricht, ohne dass Sie Ihre gesamte Lieferkette neu aufbauen müssen.

02 Die verfügbaren Daten und deren Qualität bewerten

KI-Modelle sind auf relevante Daten angewiesen.

Prüfen Sie, ob diese Datensätze verfügbar, konsistent, ausreichend detailliert und repräsentativ für reale Betriebsbedingungen sind.

Fehlende Datensätze, inkonsistente Produktkennungen und unzuverlässige Zeitstempel können später zu ernsthaften Problemen führen.

03 Datenquellen vorbereiten und integrieren

Daten zur Lieferkette sind selten in einem einzigen System gespeichert.

Unternehmen setzen häufig Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP), Lagerverwaltungssysteme (WMS), Transportmanagementsysteme (TMS), Auftragsverwaltungssoftware und weitere Partnerplattformen ein.

Die Datenaufbereitung kann die Einrichtung von Integrationen, die Standardisierung von Identifikatoren, die Bereinigung historischer Datensätze und den Aufbau von Verarbeitungspipelines umfassen.

Bei einigen KI-Anwendungen müssen die Daten zudem häufig genug synchronisiert werden, um operative Entscheidungen zu unterstützen.

04 Wählen Sie Ihren Ansatz: maßgeschneiderte oder Standard-KI

Sollten Sie ein bereits vorhandenes Produkt kaufen oder in die Entwicklung einer maßgeschneiderten KI investieren?

Das hängt von Ihren Anforderungen ab.

Kommerzielle KI-gestützte Plattformen können eine geeignete Wahl für standardisierte Prozesse wie die Extraktion von Dokumenten oder gängige Aufgaben der Nachfrageprognose sein.

Es lohnt sich auch zu prüfen, ob ein hybrider Ansatz funktionieren könnte, bei dem bestehende Software mit speziell entwickelten KI-Komponenten kombiniert wird.

Sobald Sie sich für einen Ansatz entschieden haben, ist es an der Zeit zu prüfen, ob er für Ihr Unternehmen funktioniert.

05 Einen Proof-of-Concept oder ein Pilotprojekt durchführen

Bevor Sie KI im gesamten Logistiknetzwerk einsetzen, sollten Sie sie zunächst in einer kontrollierten Umgebung testen.

Sie könnten beispielsweise ein Modell zur Nachfrageprognose in einer Produktkategorie testen oder die Routenoptimierung auf eine begrenzte Gruppe von Fahrzeugen anwenden.

Vergleichen Sie den KI-Ansatz mit einer realistischen Referenz. Messen Sie Prognosefehler, betriebliche Verbesserungen, die Akzeptanz bei den Nutzern und den Implementierungsaufwand.

Verwenden Sie repräsentative Daten und testen Sie, wie sich die Lösung verhält, wenn sich die Bedingungen ändern.

Eine erfolgreiche technische Demonstration ist zwar nützlich, doch erst der operative Nutzen rechtfertigt eine groß angelegte Einführung.

06 Die Lösung in bestehende Systeme integrieren

Durch die Integration lassen sich Prognosen in betriebliche Arbeitsabläufe einbinden.

07 Die Leistung anhand der Ziel-KPIs messen

Sobald das System läuft, messen Sie, was sich geändert hat.

Vergessen Sie nicht die Betriebskosten, die mit der KI-Lösung selbst verbunden sind, darunter Infrastruktur, Datenverarbeitung, Anbietergebühren, Wartung und Support.

Beobachten Sie außerdem die Modellleistung im Zeitverlauf. Eine Prognose, die im letzten Jahr gut funktioniert hat, kann an Zuverlässigkeit verlieren, wenn sich die Nachfragemuster ändern.

08 Erfolgreiche Anwendungsfälle auf andere Betriebsabläufe übertragen

Wenn das Pilotprojekt einen messbaren Nutzen bringt, können Sie es auf weitere Lager, Produktkategorien, Regionen oder Transportwege ausweiten.

Skalierung bedeutet jedoch nicht immer, dass man einfach dasselbe Modell kopiert.

An verschiedenen Standorten können unterschiedliche Datenstrukturen, Betriebsbedingungen, Vorschriften und geschäftliche Rahmenbedingungen gelten.

Planen Sie im Zuge der zunehmenden Einführung Maßnahmen in den Bereichen Umschulung, Überwachung, Systemzuverlässigkeit, Benutzerunterstützung und Datenverwaltung ein.

Das Ziel besteht darin, die Lösung im täglichen Betrieb zuverlässig einsetzbar zu machen, anstatt sie nur als vielversprechendes Experiment zu belassen.

Ein Fehler, den ich bei KI-Projekten oft beobachte, ist, dass Unternehmen monatelang daran arbeiten, die Genauigkeit ihrer Modelle zu verbessern, ohne zu prüfen, ob diese Verbesserungen tatsächlich etwas an ihren Abläufen ändern. Eine um 10 % genauere Nachfrageprognose klingt zwar großartig, aber wenn Ihr Beschaffungsteam weiterhin denselben Bestellregeln folgt, was haben Sie dann wirklich gewonnen? Mir ist ein einfacheres Modell lieber, das Entscheidungen verändert und Geld spart, als ein ausgeklügeltes, das niemand nutzt.

Yuliya Pantsiuk

Leitende Business-Analystin

Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Lieferkette

Die Einführung von KI ist mit Schwierigkeiten verbunden. Und manche davon haben kaum etwas mit den KI-Modellen selbst zu tun.

Was macht die Umsetzung also so schwierig?

Datenqualität und Zugänglichkeit

Bestandsdaten werden möglicherweise in einem System gespeichert, Transportvorgänge in einem anderen und Lieferantendaten in Tabellenkalkulationen.

Sind Daten unvollständig, inkonsistent oder veraltet, können KI-Modelle unzuverlässige Vorhersagen liefern.

Vor der Einführung müssen Unternehmen häufig Datensätze standardisieren, Duplikate beseitigen, die Datenverantwortung klären und konsistente Datenpipelines einrichten.

Integration mit Legacy Systemen

Viele Unternehmen der Lieferkette stützen sich auf Software, die über viele Jahre hinweg individuell angepasst und gewartet wurde.

Solche Systeme können über eingeschränkte APIs, veraltete Datenformate oder Integrationsbeschränkungen verfügen.

Die Anbindung von KI an diese Umgebungen kann den Einsatz von Middleware, die Entwicklung von APIs, die Datensynchronisation oder die Modernisierung ausgewählter Komponenten erfordern.

Der Austausch bestehender Software ist nicht immer notwendig, doch der Integrationsaufwand muss frühzeitig berücksichtigt werden.

Implementierungskosten

Die Kosten für die KI-Implementierung umfassen mehr als nur die Modellentwicklung.

Unternehmen müssen möglicherweise in Datenverarbeitung, Infrastruktur, Softwarelizenzen, Integration, Sicherheit, Mitarbeiterschulungen und laufenden Support investieren.

Die Gesamtkosten hängen stark vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Eine Lösung zur Dokumentenverarbeitung stellt in der Regel andere Anforderungen als ein KI-gesteuertes Lagerrobotersystem.

Die Schätzung der Gesamtbetriebskosten und des erwarteten finanziellen Werts vor der Skalierung hilft dabei, kostspielige Überraschungen zu vermeiden.

Mangel an KI-Fachwissen

Die Entwicklung eines KI-Modells ist eine Herausforderung. Es im laufenden Lieferkettenbetrieb zuverlässig zum Laufen zu bringen, ist eine weitere.

Für solche Projekte sind möglicherweise Dateningenieure, ML-Spezialisten, Softwareentwickler, Cloud-Experten, Sicherheitsingenieure und Fachleute mit Erfahrung in Logistikprozessen erforderlich.

Unternehmen, die intern nicht über diese Kompetenzen verfügen, benötigen möglicherweise einen erfahrenen Technologiepartner für die Konzeption und Implementierung der Lösung.

Akzeptanz und Schulung der Mitarbeiter

Selbst ein präzises KI-System kann keinen geschäftlichen Nutzen bringen, wenn die Mitarbeiter ihm nicht vertrauen oder nicht wissen, wie sie es einsetzen sollen.

Lagerarbeiter, Disponenten, Beschaffungsteams und Planer müssen wissen, was das System leistet, wann sie dessen Empfehlungen befolgen sollten und wann menschliches Urteilsvermögen erforderlich ist.

Die Einbindung der Mitarbeiter während der Pilotphase kann dabei helfen, Probleme zu identifizieren, die technische Teams andernfalls möglicherweise übersehen würden.

Datenschutz und Sicherheit

KI-Lösungen verarbeiten häufig geschäftlich sensible Informationen, darunter Lieferantenverträge, Versanddetails, Kundendaten und Betriebsdaten.

Unternehmen benötigen geeignete Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Audit-Protokollierung sowie klare Regeln für die Datenaufbewahrung und den Zugriff durch Dritte.

Generative KI bringt zusätzliche Herausforderungen mit sich, wie beispielsweise ungenaue Ergebnisse, die unzulässige Offenlegung sensibler Informationen und unsichere Verbindungen zu Betriebssystemen.

Sicherheit, Compliance und menschliche Aufsicht sollten von Anfang an in das Implementierungsdesign einbezogen werden.

Die Zukunft der KI in der Lieferkette und Logistik

Wie geht es mit KI in der Logistik weiter?

Die interessantesten Entwicklungen betreffen die Frage, wie KI-Fähigkeiten noch enger in bestehende Abläufe integriert werden.

Prädiktive und präskriptive Supply-Chain-Analysen
Unternehmen werden Prognosen zunehmend mit Handlungsempfehlungen kombinieren. Ein System, das Lagerengpässe vorhersagt, kann auch mögliche Lagerumschichtungen, alternative Lieferanten und Transportkosten bewerten.
KI-Agenten und operative Assistenten
KI-Agenten könnten ganze Arbeitsabläufe übernehmen, an denen mehrere Systeme beteiligt sind. Stellen Sie sich vor, ein Agent untersucht eine verspätete Lieferung, prüft alternative Routen und bittet um die Genehmigung für Änderungen. Und das könnte schon bald ganz alltäglich werden. Gartner prognostiziert, dass bis 2030 60 % der Unternehmen, die Supply-Chain-Management-Software einsetzen, agentische KI-Funktionen nutzen werden – im Vergleich zu nur 5 % im Jahr 2025. Natürlich werden weiterhin zuverlässige Integrationen, Sicherheitsvorkehrungen und menschliche Aufsicht erforderlich sein.
Fortgeschrittene Lagerrobotik
Robotersysteme werden immer besser darin, Objekte zu erkennen, sich in dynamischen Umgebungen zurechtzufinden und Aufgaben zu koordinieren. Computer Vision und maschinelles Lernen werden die Entwicklungen in den Bereichen robotergestützte Kommissionierung, Inspektion und innerbetrieblicher Transport weiterhin vorantreiben.
Digitale Zwillinge und Szenarioplanung
Virtuelle Darstellungen von Lagern, Transportnetzwerken und Lieferkettenprozessen können Unternehmen dabei helfen, betriebliche Veränderungen zu bewerten, bevor sie umgesetzt werden. In Kombination mit Vorhersagemodellen können Simulationen Entscheidungen hinsichtlich Lagerkapazitäten, Bestandsrichtlinien und Vertriebsnetzwerken unterstützen.
Größere Aufmerksamkeit für die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette
Unternehmen werden weiterhin Möglichkeiten zur KI-gestützten Überwachung von Lieferanten, Transportkorridoren und Betriebsstörungen prüfen. Eine schnellere Risikoerkennung kann die Notfallplanung unterstützen, auch wenn sie die Unsicherheit nicht vollständig beseitigen wird.
Vollständig autonome Lieferketten werden jedoch wohl nicht von heute auf morgen entstehen. Die Datenqualität, fragmentierte Software, regulatorische Auflagen und die finanziellen Folgen falscher Entscheidungen machen in vielen Betriebsabläufen eine menschliche Aufsicht erforderlich.
Die realistische Entwicklung geht in Richtung stärker vernetzter, vorausschauender und selektiv automatisierter Prozesse.

Wie Innowise bei der Nutzung von KI in der Lieferkette und Logistik helfen kann

Es gibt keine universelle KI-Lösung für die Logistik.

Ein Einzelhändler, der mit der Bedarfsplanung zu kämpfen hat, stellt andere Anforderungen als ein Spediteur, der Versanddokumente bearbeitet, oder ein Lagerbetreiber, der Computer-Vision einführt.

Bei Innowise unterstützen wir Unternehmen dabei, KI-Möglichkeiten zu evaluieren, Daten aufzubereiten, KI-Lösungen zu entwickeln und diese in bestehende Geschäftssysteme zu integrieren.

Unsere Dienstleistungen decken die wichtigsten Phasen der KI-Einführung ab.

KI-Beratung

Unsere KI-Beratungsdienste helfen Ihnen dabei, zu ermitteln, wo KI bestimmte logistische Probleme lösen kann, die Datenbereitschaft zu bewerten und die Implementierungskosten abzuschätzen. Außerdem unterstützen wir Sie dabei, Anwendungsfälle zu priorisieren und eine Roadmap zu entwickeln, die auf Ihren Geschäftszielen und technischen Möglichkeiten basiert.

Logistics planner uses interactive world map to optimize multi-leg itineraries for clients.

Individuelle KI-Entwicklung

Wir entwickeln maßgeschneiderte KI-Lösungen für die Nachfrageprognose, Bestandsoptimierung, vorausschauende Instandhaltung und andere Logistikprozesse. Unser Team entwickelt und testet die Modelle, stellt sie bereit und integriert sie in Ihr bestehendes ERP, WMS oder TMS.

Inventory supervisor audits stock levels on a tablet, using the warehouse management system.

Datenmanagement

Unsere Datenmanagement-Dienstleistungen helfen dabei, Bestands-, Versand-, Lieferanten- und andere betriebliche Daten aus isolierten Systemen zu konsolidieren. Wir bereinigen und standardisieren Datensätze, richten Datenpipelines ein und etablieren Daten-Governance-Prozesse, um die Zuverlässigkeit und Zugänglichkeit der Informationen zu gewährleisten.

Integrated cloud storage connects multiple enterprise locations, streamlining real-time file sharing and project updates.

Datenanalyse

Wir entwickeln KI-gestützte Analyselösungen für Lieferketten und Logistik, um die Lieferleistung, den Lagerumschlag, die Lagerproduktivität und die Transportkosten zu überwachen. Dazu gehören Dashboards, automatisierte Berichte und Vorhersagemodelle, die Teams dabei helfen, Trends und betriebliche Ineffizienzen zu erkennen.

Operations team monitors KPI metrics on a digital control panel for proactive order planning.

Generative KI-Entwicklung

Unsere generativen KI-Lösungen helfen bei der Bearbeitung von Versanddokumenten, der Zusammenfassung der Kommunikation mit Lieferanten und dem Abruf von Informationen aus internen Wissensdatenbanken. Außerdem können wir KI-Assistenten entwickeln, die mit Ihren Logistiksystemen verbunden sind und anhand von Unternehmensdaten operative Fragen beantworten.

IT professional working on laptop surrounded by holographic document schemas and a scheduling icon for task management.

Entwicklung von KI-Agenten

Wir entwickeln KI-Agenten, die mehrstufige Logistikabläufe automatisieren, wie beispielsweise die Überprüfung des Sendungsstatus, das Abrufen von Aktualisierungen der Transportunternehmen und die Vorbereitung von Reaktionen auf Lieferverzögerungen. Diese Agenten können mit bestehenden Geschäftssystemen interagieren und vor der Ausführung sensibler Maßnahmen eine Genehmigung durch einen Mitarbeiter einholen.

Architecture of interconnected AI agents and data pipelines, stacking modular blocks into unified, scalable AI systems.

Computer Vision-Entwicklung

Unsere Computer-Vision-Lösungen können beschädigte Pakete erkennen, Versandetiketten lesen, Lagerbestände zählen und Waren im Lagerbetrieb überprüfen. Wir trainieren und setzen Modelle ein, die Bilder oder Videos von Kameras verarbeiten und die Ergebnisse in Lagerverwaltungssysteme integrieren.

Warehouse robotics system verifies parcel dimensions and status using computer vision at sorting station.

KI-Beratung

Individuelle KI-Entwicklung

Datenmanagement

Datenanalyse

Generative KI-Entwicklung

Entwicklung von KI-Agenten

Computer Vision-Entwicklung

FAQ

Wie wird künstliche Intelligenz in der Lieferkette und Logistik eingesetzt?

Künstliche Intelligenz wird eingesetzt, um Betriebsdaten zu analysieren, zukünftige Ereignisse vorherzusagen, Maßnahmen zu empfehlen und ausgewählte Arbeitsabläufe zu automatisieren. Zu den gängigen Anwendungsbereichen zählen Nachfrageprognosen, Bestandsoptimierung, Routenplanung, Vorhersage der voraussichtlichen Ankunftszeit von Sendungen, Lagerautomatisierung, vorausschauende Instandhaltung, intelligente Dokumentenverarbeitung und die Überwachung von Risiken in der Lieferkette.

Welche Vorteile bietet KI in der Logistik?

Zu den wichtigsten Vorteilen von KI in der Logistik zählen genauere Prognosen, eine verbesserte Verfügbarkeit von Lagerbeständen, geringere Transportkosten, eine schnellere Auftragsabwicklung, eine bessere Auslastung der Ressourcen sowie ein besserer Überblick über potenzielle Störungen. KI kann zudem repetitive manuelle Arbeitsschritte reduzieren und den Kundenservice verbessern. Die tatsächlichen Ergebnisse hängen von der Qualität der Umsetzung, den betrieblichen Rahmenbedingungen und der Fähigkeit ab, auf die von der KI generierten Erkenntnisse zu reagieren.

Wie kann KI die Logistikkosten senken?

KI kann die Logistikkosten senken, indem sie die Routenplanung für Fahrzeuge optimiert, die Zusammenlegung von Sendungen unterstützt, ineffiziente Flottennutzung aufdeckt, Überbestände abbaut und ausgewählte Verwaltungsprozesse automatisiert. Vorausschauende Wartung kann zudem dazu beitragen, kostspielige Ausfälle von Anlagen zu vermeiden. Unternehmen sollten diese Verbesserungen gegen die Implementierungs- und Betriebskosten abwägen, um ihre tatsächliche Kapitalrendite zu ermitteln.

Wie kann KI die Bestandsverwaltung verbessern?

KI verbessert die Bestandsverwaltung durch die Analyse von Nachfragemustern, Lagerverfügbarkeit, Lieferzeiten der Lieferanten und Nachschubbedarf. Sie kann Nachbestellpunkte vorschlagen, potenzielle Bestandslücken erkennen, Überbestände aufdecken und Lagerumschläge zwischen Standorten unterstützen. Bessere Entscheidungen im Bestandsmanagement können dazu beitragen, die Lagerhaltungskosten zu senken und gleichzeitig die erforderliche Produktverfügbarkeit aufrechtzuerhalten.

Wie kann KI den Verkehr und die Routenplanung verbessern?

KI kann Fahrzeiten vorhersagen, Lieferverzögerungen erkennen und Transportbedingungen analysieren. Diese Vorhersagen lassen sich dann mit Algorithmen zur Routenoptimierung kombinieren, die Lieferfenster, Fahrzeugkapazität, Entfernung und betriebliche Einschränkungen berücksichtigen. Das Ergebnis ist eine effizientere Routenplanung und eine bessere Reaktion auf unerwartete Störungen.

Was sind die größten Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Lieferkette und Logistik?

Zu den häufigsten Herausforderungen zählen schlechte Datenqualität, fragmentierte Informationssysteme, komplexe Integrationen, Implementierungskosten, ein Mangel an KI-Fachwissen, die Akzeptanz seitens der Mitarbeiter sowie Anforderungen an die Datensicherheit. Unternehmen können diese Risiken bewältigen, indem sie die Datenbereitschaft bewerten, messbare Ziele definieren, mit einem begrenzten Pilotprojekt beginnen und erst nach Überprüfung der Geschäftsergebnisse eine Skalierung vornehmen.

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