Transformationsprozesse in der Logistik durch KI und nachhaltige Innovationen

Führende Trends und Technologien in der Logistikbranche
 

Die Digitalisierung und die rapide Entwicklung der KI sorgen in vielen Branchen für disruptive Innovationen – die Logistik ist da nicht ausgenommen: Neue Technologien und die Automatisierung können die Branche sogar revolutionieren. Das haben auch Investoren erkannt und legen immer mehr Geld an in die Technologie-Entwicklung innovativer Startups in diesem Bereich.

Die Fraunhofer-Arbeitsgruppe für Supply Chain Services SCS fokussiert sich in ihrer Studie derzeit auf acht Megatrends, die aus der Sicht der Forscher das Potenzial haben, die Logistik in den nächsten Jahren maßgeblich zu verändern:
 

• Digitalisierung
• 3D-Druck
• Autonomes Fahren
• Robotik
• Informationsgesellschaft
• Diversifizierung
• Servitization
• Nachhaltigkeit
   

Daneben gewinnt auch Cybersecurity immer mehr an Bedeutung, um sensible Daten und Lieferketten vor Cyberangriffen zu schützen. Unternehmen setzen hierbei verstärkt auf Sicherheitslösungen wie Verschlüsselung.

Ein weiterer Trend ist die Implementierung des Internet of Things (IoT). Es ermöglicht eine Vernetzung von Maschinen und Lagerbeständen und verbessert so die Nachverfolgung und Steuerung der Lieferkette. Diese Entwicklungen führen zu mehr Effizienz, Transparenz und Flexibilität in der Branche.

KI revolutioniert die Supply Chain
 

Lieferketten generieren Daten, die mit Methoden der Künstlichen Intelligenz die Wertschöpfung erhöhen. Die Abteilung Analytics der Fraunhofer-Arbeitsgruppe entwickelt Algorithmen, die für den jeweiligen Anwendungsfall passen und entlang der gesamten Supply Chain auch automatisch Entscheidungen treffen können.

Einige Beispiele:
 

• Optimierung der Bahnsteuerung: Ein von der KI erzeugtes, ideales Bremsmoment spart Energie und den Betreibern dadurch Stromkosten.  Fahrerassistenzsysteme entwickeln für optimale Fahrpläne energieeffiziente Geschwindigkeitsprofile und verringern gleichzeitige Abfahrten, die hohe und teure Lastspitzen erzeugen.
   
• Optimierung der Lagerhaltung: Der Algorithmus sorgt nicht nur dafür, dass der Platz optimal genutzt wird, er berücksichtigt auch Arbeitssicherheit sowie kurze Lauf- und Fahrwege.
   
• KI erkennt in der Produktion Unregelmäßigkeiten bei Gütern und ergreift geeignete Gegenmaßnahmen. Auch die Reihenfolge, in der die hergestellten Waren zum Abtransport in den Lkw geladen werden, optimiert die KI.

Weitere Forschungsprojekte in der Nutzung von KI in der Logistik
 

Die oben genannten Beispiele befinden sich bereits in der Anwendung. Darüber hinaus laufen beim Fraunhofer-Institut weitere Forschungsprojekte zu dem Thema:

Im Projekt „KITE – Künstliche Intelligenz im Transport zur Emissionsreduktion“ arbeiten die Forscher daran, Transportlogistik nachhaltiger zu machen. Die KI hilft Speditionen, Touren besser auszulasten. Bei der Berechnung von Vorschlägen arbeitet das intelligente System dann nicht nur mit der Datenbasis der Spedition, sondern bezieht zusätzliche relevante Faktoren mit ein, um Leerfahrten zu vermeiden. Auf diese Weise können die Unternehmen ihre Umweltbilanz und ihre Wirtschaftlichkeit verbessern.

Im Projekt „PRODAB – Prozessdatenanalyse und Prognose von Durchlaufzeiten in Logistik und Produktion“ wurden KI-Prognosen erforscht und eingesetzt, um Liefer- und Produktionsverzögerungen frühzeitig zu erkennen. Die KI kennt die entsprechenden Einflussgrößen und schätzt ab, wie sie sich auf den Betrieb auswirken werden – für das menschliche Vorstellungs- und Kombinationsvermögen sind diese Vorgänge schlichtweg zu komplex. Dank der KI können Logistikdienstleister Abweichungen vom geplanten Zeittakt frühzeitig vorhersehen und einen Rückstau beim Umschlag verhindern.

Ganz neu gestartet ist das Forschungsprojekt „DeKIOps – Demokratisierung von KI mit verständlichem und einfach zugänglichem Machine Learning Operations (MLOps)“. Hier geht es im Wesentlichen darum, benutzerfreundliche KI-Tools für industrielle Anwendungen zu entwickeln, die auch ohne KI-Expertenwissen bedienbar sind. Mit diesem vereinfachten Zugang zu Künstlicher Intelligenz für alle will die Fraunhofer-Arbeitsgruppe dem Fachkräftemangel von ML-Experten entgegenwirken.

Welche neuen Skills Logistiker nun benötigen
 

Aufgrund der rasanten technologischen Entwicklung benötigen Supply-Chain-Manager und andere Logistiker mit strategischen Aufgabenbereichen zusätzliche Skills, um für die Herausforderungen der Zukunft gewappnet zu sein. Digitalisierung, Automatisierung und Nachhaltigkeit sind zentrale Trends für künftige Veränderungen der Arbeitsweise und der sich daraus ergebenen Kompetenzen von qualifiziertem Logistikpersonal. Fachleute müssen sich stärker mit automatisierten Prozessen auseinandersetzen und sich mit der Arbeit mit ihnen vertraut machen.

Während Routinetätigkeiten sowie standardisierte Tätigkeiten zunehmend automatisiert und von Robotern und anderen Maschinen fehlerfrei, schnell und kostengünstig ausgeführt werden, muss es Beschäftigte geben, die diese Maschinen koordinieren, deren Einsatz planen und überwachen.

Wesentliche Kompetenzen für eine digitale Zukunft umfassen sowohl IT- und Analysekenntnisse als auch die Fähigkeit, Programme auf spezifische Einsatzzwecke auszurichten und aus großen Datenmengen relevante Informationen zu extrahieren. Zudem sind Fast-Failure-Kompetenzen von großer Bedeutung. Dazu gehören Agilität, ein konstruktiver Umgang mit Fehlern, Experimentierfreude sowie interdisziplinäres Denkvermögen. Diese Fähigkeiten ermöglichen es Fachkräften, in einem sich schnell verändernden digitalen Umfeld erfolgreich zu agieren und innovative Lösungen zu entwickeln.

Bestehende Hindernisse für die KI-Implementierung in der logistischen Infrastruktur
 

Die Anpassungsfähigkeit der Infrastruktur ist eine entscheidende Herausforderung für die Logistikbranche, insbesondere angesichts des rasanten technologischen Wandels. Viele Unternehmen sind nach wie vor auf veraltete Systeme angewiesen, die nicht nur ineffizient sind, sondern auch Schwierigkeiten haben, mit modernen Technologien wie Künstlicher Intelligenz und dem Internet of Things (IoT) zu interagieren. Diese Inkompatibilität kann zu erheblichen Kostensteigerungen führen, da Unternehmen nicht nur in neue Technologien investieren müssen, sondern auch in die Modernisierung ihrer bestehenden Infrastruktur, um eine reibungslose Integration zu gewährleisten.

Zudem verlängern sich durch diese Anpassungsproblematik die Umstellungszeiten, was die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen gefährden kann. Verzögerungen bei der Implementierung neuer Lösungen bedeuten, dass Unternehmen hinter ihren Mitbewerbern zurückbleiben und potenzielle Effizienzgewinne sowie Kosteneinsparungen verpassen. Um in der dynamischen Logistiklandschaft erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen daher proaktiv in die Modernisierung ihrer Infrastruktur investieren und flexible, zukunftssichere Lösungen anstreben, die sich nahtlos in bestehende Prozesse einfügen lassen.

Nachhaltige Logistik durch KI-Lösungen in der Kreislaufwirtschaft
 

Die Logistikbranche befindet sich in einer Phase des tiefgreifenden Wandels, in der Künstliche Intelligenz und Automatisierung nicht nur Effizienzsteigerungen, sondern auch neue Geschäftsmodelle und Ansätze zur Problemlösung hervorbringen. Diese Entwicklungen eröffnen zahlreiche Möglichkeiten, nicht nur innerhalb der Logistik, sondern auch in angrenzenden Bereichen wie der Kreislaufwirtschaft.

Hier spielt die KI eine entscheidende Rolle, indem sie hilft, Ressourcen effizienter zu verwalten und Abfälle zu minimieren. Durch die intelligente Analyse von Daten können Unternehmen in der Logistik präzisere Vorhersagen treffen und ihren Materialverbrauch optimieren, was nicht nur der Wirtschaftlichkeit, sondern auch der Nachhaltigkeit zugutekommt.