Künstliche Intelligenz: Diese Anwendungen prägen die Logistik 2023

Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) könnten Unternehmen dabei helfen, ihre Supply Chains krisenfester aufzustellen.

 Welche Anwendungsfälle für KI werden die Logistik in den kommenden Jahren prägen? Die Capgemini-Expertinnen Dr. Regina Meyer und Towe Christiansen machen die zentralen KI-Einsatzmöglichkeiten anhand von Beispielen deutlich. (Foto: RS-Studios/AdobeStock)
Welche Anwendungsfälle für KI werden die Logistik in den kommenden Jahren prägen? Die Capgemini-Expertinnen Dr. Regina Meyer und Towe Christiansen machen die zentralen KI-Einsatzmöglichkeiten anhand von Beispielen deutlich. (Foto: RS-Studios/AdobeStock)
Matthias Pieringer

In der im Dezember 2022 vorgestellten Capgemini-Studie „How greater intelligence could supercharge supply chains“ geben drei Viertel der befragten Unternehmen an, dass sie in den letzten drei Jahren von Unterbrechungen ihrer Lieferketten, Standortschließungen oder Ausfällen von Mitarbeitern betroffen waren. Neun von zehn Unternehmen erwarten, dass sich die derzeitigen Verlagerungen in der globalen Lieferkette auf ihren Betrieb auswirken werden – doch nur 15 Prozent sehen sich auf diese Veränderung gut vorbereitet.

Neue Wege beschreiten

Laut den Expertinnen Dr. Regina Meyer, Managing Business Analyst bei Capgemini, und Towe Christiansen, Senior Business Analyst bei Capgemini, zeigt sich deutlicher denn je: Unternehmen müssen neue Wege finden, um künftige Unabwägbarkeiten zu meistern. Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) könnten den Firmen dabei helfen, ihre Supply Chains krisenfester aufzustellen.

Prozesse optimieren

Den Expertinnen Meyer und Christiansen zufolge unterstützt KI Unternehmen auch an vielen anderen Stellen dabei, ihre Prozesse auf Basis von Daten zu optimieren, um sich gegenüber Wettbewerbern abzusetzen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Laut der Capgemini IT-Trends-Studie 2022 hat der Einsatz von KI in den Unternehmen signifikant zugenommen. Viele Organisationen haben demnach den Sprung von Pilotprojekten zum Einsatz von künstlicher Intelligenz im Tagesgeschäft geschafft. Der wichtigste Treiber dafür dürfte, so die Capgemini-Fachleute, die Automatisierung manueller Tätigkeiten sein: Fast die Hälfte (46 Prozent) der Unternehmen, die KI-Technologien einsetzt, nutzen sie laut der IT-Trends-Studie dafür.

Welche Anwendungsfälle für KI werden die Logistik in den kommenden Jahren prägen? Die Capgemini-Expertinnen Regina Meyer und Towe Christiansen veranschaulichen die zentralen KI-Einsatzmöglichkeiten anhand von vier Beispielen:

„1. Reibungsloser Bestellablauf dank Anomalie-Früherkennung

„Ein Einzelhandelsunternehmen implementiert eine KI-basierte Lösung zur Erkennung von Anomalien. Diese unterstützt den Kundenerfüllungsprozess und überwacht eingehende Kundenbestellungen sowie den Fluss der Bestandsdaten von Filialen an den zentralen Lagerinformationsdienst. Probleme in beiden Bereichen hatten zuvor zu Instabilitäten geführt, die sich negativ auf das Kundenerlebnis, den Umsatz und das Geschäft auswirkten. Ein Vorfall verursachte beispielsweise die Verzögerung von mehr als 20.000 Bestellungen, was einem Viertel der gesamten Bestellungen an diesem Tag entsprach. Künftig erkennt die KI-Lösung Anomalien frühzeitig und alarmiert Spezialisten zur Analyse und Behebung von Problemen.

2. Verbesserte Prognoseleistung durch Versandanalytik

Die Luftfahrtindustrie setzt bereits stark auf KI. So implementiert etwa ein globaler Luftfahrtkonzern einen Use Case, um die Planung des Sendungsaufkommens mithilfe von KI zu verbessern. Gerade die Luftfahrtbranche, ist hier mit starken Schwankungen konfrontiert, weshalb freie Kapazitäten im Zentrallager schwer zu kalkulieren und zu planen sind. Die rechtzeitige Disposition aller kritischen Bestände ist eine große Herausforderung, gerade in Spitzenzeiten. Die KI-Lösung, die speziell für dieses Problem entwickelt wurde, kann die Prognose für den Umfang der eingehenden Fracht um rund 50 Prozent verbessern. Dies ermöglicht eine optimierte Crew-Planung und schnelle Reaktion auf Anfragen.

3. Szenario-gesteuerte Transportplanung

Tankwagen passieren in der Regel verschiedene Stationen, darunter die Be- und Entladung der Ware, den Transport sowie das Durchlaufen eine Waschanlage, was beim Transport von Schwermetallen notwendig ist. Diese Stationen müssen in die Optimierung der Routenplanung einbezogen werden und machen die Planung von Personal und Flotte komplex. Eine KI-Anwendung wird die Vorhersage von Lieferzeiten unter Berücksichtigung des Volumens, Auslastung der Stationen und Personalverfügbarkeit verbessern. So wird es möglich sein, dem Kunden genaue Informationen zu geben, wann die Ware versandt wird oder ob ein Auftrag kurzfristig bearbeitet werden kann. Diese präzisen Informationen erhöhen die Kundenzufriedenheit und verbessern die Beziehungen erheblich.

4. Optimierter Service verbessert Kundenbeziehungen und senkt Kosten

Ein weltweit führendes Logistikunternehmen hat mit einem KI-basierten Sprachassistenten einen wichtigen Schritt zur Verbesserung der Kundenerfahrung getan. Durch die Zusammenarbeit mit Amazon werden die Kunden des Unternehmens ganz einfach Informationen über den Status ihres Pakets abrufen können, indem sie Amazons Alexa nach der Ankunftszeit fragen. Wenn ein Problem mit der Sendung auftritt, werden Kunden automatisch zur Kundenbetreuung des Logistikunternehmens weitergeleitet. So wird der Service auf intelligente Weise verbessert und die Kundenbeziehungen proaktiv verwaltet. Darüber hinaus hat ein israelisches Start-up einen Chatbot entwickelt, der durch Routenoptimierung und erfolgreiche Erstzustellung dazu beiträgt, die operativen Logistikkosten um bis zu 70 Prozent zu senken. Der Chatbot kontaktiert den Empfänger per SMS oder Facebook-Messenger und koordiniert spezielle Anweisungen zu Lieferzeiten und -orten.“