Aktuelle KI-Trends in der Transport- und Logistikbranche

Künstliche Intelligenz revolutioniert weltweit die Art und Weise, wie Waren transportiert und gelagert werden. Unternehmen setzen KI in jeder Phase der Lieferkette ein – von selbstfahrenden Fahrzeugen auf Autobahnen bis hin zu intelligenten Lagerhäusern – um Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und die Widerstandsfähigkeit zu erhöhen. Globale Berichte weisen darauf hin, dass Investitionen in Datenanalyse, KI, Robotik und Automatisierung heute für eine moderne Lieferkette unerlässlich sind. Tatsächlich sind fast alle befragten Führungskräfte im Transportwesen der Meinung, dass KI ihre Branche transformieren wird, wobei die meisten erwarten, dass sich dies in den nächsten Jahren vollziehen wird.

Wichtige KI-Trends, die die Logistik verändern

Autonomer Frachtverkehr und Lieferung

Fahrerlose Lkw und Lieferdrohnen wandeln sich vom Konzept zur Realität, wobei große Unternehmen die Führung übernehmen:

• Autonome Langstrecken-Lkw: DHL und Volvo pilotieren autonome Langstrecken-Lkw (mit Sicherheitsfahrern an Bord) in Texas, mit dem Ziel eines 24/7-Betriebs, der „Kosten senkt, Effizienz steigert und Sicherheit verbessert“
• Ausweitung der Drohnenlieferung: Einzelhändler wie Walmart erweitern schnell die Drohnenlieferungen für die letzte Meile – Walmart hat seinen Drohnenservice in Texas auf 1,8 Millionen Haushalte ausgeweitet
• FAA-Zulassungen: Unternehmen wie DroneUp haben die FAA-Zulassung für Flüge außerhalb der Sichtweite erhalten, um autonome Lieferungen zu skalieren

Autonome Fracht- und Liefersysteme verändern die Logistik der letzten Meile

KI-gestützte Routenplanung und Flottenoptimierung

Intelligente Routenplanung und Flottenoptimierung führen in der gesamten Branche zu messbaren Einsparungen. KI-Algorithmen verarbeiten Echtzeitdaten zu Verkehr, Wetter und Nachfrage, um die schnellsten und kraftstoffeffizientesten Routen zu finden.

KI-optimierte Routen reduzieren den Kraftstoffverbrauch und verbessern die Flottenauslastung

Maschinelles Lernen ist auch in Flottenmanagement-Software integriert, um Ladungen mit den besten Transporteuren abzugleichen und Lkw dynamisch zu planen. Mit der Zeit werden KI-gesteuerte Disposition und Kontrollzentren zum Standard, steigern die Auslastung und sorgen für optimale Ressourcenzuteilung.

Intelligente Lagerhaltung und Robotik

Lagerhäuser werden zunehmend automatisiert mit KI-gesteuerten Robotern und Computer-Vision-Systemen, die mit menschlichen Teams zusammenarbeiten:

Intelligente Lagerautomatisierung verbessert Durchsatz und Arbeitssicherheit

Prädiktive Analysen und Planung

Über die Automatisierung vor Ort hinaus transformiert KI die Entscheidungsfindung in der Lieferkette durch fortschrittliche maschinelle Lernmodelle, die prognostizieren, vorhersagen und Pläne proaktiv anpassen:

Prädiktive Analysen liefern Logistikplanern datenbasierte Einblicke

Der Hafen von Busan in Südkorea nutzt ein KI-gesteuertes „Metaverse“ zur Planung von Ankünften und Kraftstoffverbrauch, was die Pünktlichkeit um etwa 79 % verbessern soll.

— Fallstudie Hafenbetrieb

Insgesamt gibt prädiktive KI Logistikplanern einen „neuen Kompass“, um Ressourcen zuzuweisen und auf Störungen zu reagieren, bevor sie eintreten.

Generative KI und Automatisierungstools

Generative KI hält zunehmend Einzug in die Logistik mit praktischen Anwendungen, die Abläufe vereinfachen:

Generative KI automatisiert Routineaufgaben in der Logistik und Kundeninteraktionen

Hafen- und maritime Intelligenz

KI macht Häfen und Seetransport durch Digitalisierungsprojekte intelligenter, die Staus und Verzögerungen reduzieren:

KI-gesteuerte Hafenabläufe optimieren den Frachtfluss und reduzieren Staus

Beispiele sind Europas verkehrsreichste Häfen (Rotterdam, Singapur), wo unbemannte Kräne und geführte Fahrzeuge durch KI-gesteuerte IoT-Netzwerke koordiniert werden, um den Frachtfluss zu glätten. Mit Live-Daten zu Schiffspositionen und Hofbedingungen können Häfen Liegeplätze und Kräne sofort neu planen. Maschinelle Lernmodelle werden routinemäßig eingesetzt, um Schiffsankünfte und Arbeitskräftebedarf vorherzusagen. Sogar Bahn- und Intermodal-Hubs experimentieren mit KI zur Optimierung von Zugwegen und Hofabläufen. Kurz gesagt, KI-gesteuerte Analysen und Automatisierung verwandeln verstopfte Häfen in reibungslose, rund um die Uhr arbeitende Intermodal-Hubs.

KI branchenweit zugänglich machen

Neben diesen Trends werden KI-Tools selbst immer zugänglicher. Unternehmen integrieren KI oft in ihre Kernlogistiksoftware oder kooperieren mit Startups:

• Plattformlösungen: Penske Logistics hat eine „AI Catalyst“-Plattform gestartet, um die Flottenleistung zu bewerten und Ineffizienzen zu erkennen
• Digitale Assistenten: Western Digital nutzt einen digitalen Assistenten („Logibot“), der Routinefragen zur Lieferkette beantwortet und menschlichen Teams komplexe Aufgaben überlässt
• Cloud-basiertes ML: Große Cloud-Logistik-Suiten (von Oracle, SAP usw.) bieten jetzt maschinelle Lernmodelle für Aufgaben wie Nachfrageprognose, Bestandsoptimierung und dynamische Preisgestaltung an
• Abonnementdienste: Kleinere Versender können KI-gestützte Services abonnieren, ohne eigene Modelle zu entwickeln

Der Weg nach vorne

Transport- und Logistikunternehmen gehen bei KI schnell voran. Ein Branchenbericht betonte dieses Jahr, dass „das größere Risiko jetzt darin besteht, stillzustehen“.

Für die Zukunft ist mit einer tieferen KI-Nutzung im Schienen-, Luftfracht- und städtischen Lieferverkehr sowie mit fortgesetzter Innovation bei autonomen Systemen zu rechnen. Für den Moment werden Transport- und Logistikunternehmen, die KI erfolgreich nutzen – und dabei Daten-, Sicherheits- und Personalherausforderungen meistern – einen Wettbewerbsvorteil bei der Erfüllung wachsender Kundenanforderungen und Lieferkettenvolatilität erzielen.