Fünf Erkenntnisse vom Einsatz der KI in der Logistik

Künstliche Intelligenz ist in der Logistik längst mehr als ein Zukunftsthema.

Sie unterstützt die Erstellung von Prognosen, optimiert Transport- und Lagerprozesse, automatisiert administrative Aufgaben und kann Energie- und Flächennutzung effizienter steuern. Gleichzeitig zeigt die Praxis jedoch, dass derer Nutzen nicht durch KI allein entsteht, sondern vor allem durch eine saubere Datenbasis, geeignete Schnittstellen und klar definierte Anwendungsfälle. Daher ist der Schritt vom technologischen Potenzial in einen messbaren betrieblichen Mehrwert über den Erfolg von KI entscheidend.

Die Logistikbranche ist eine der datenintensivsten Bereiche der Wirtschaft. Im Bereich Transport, Lager, Produktion und Supply Chain entstehen täglich große Mengen an Informationen wie bspw. Auftragsdaten, Bestände, Fahrzeugpositionen, Ankunftszeiten, Energieverbräuche, Sensordaten oder technische Dokumentationen. Gleichzeitig steigen jedoch die Anforderungen an Geschwindigkeit, Transparenz, Resilienz und Nachhaltigkeit. Hier kann die Künstliche Intelligenz Daten nutzbar machen und daraus bessere Entscheidungshilfen ableiten. Zahlreiche Unternehmen ordnen KI-Anwendungen entlang der gesamten logistischen Wertschöpfungskette ein – von strategischer und taktischer Planung über die operative Steuerung bis hin zu Lager, Kommissionierung und Querschnittsfunktionen. Der entscheidende Punkt dabei ist, dass KI nicht nur einzelne Aufgaben automatisiert, sondern gesamthaft eingesetzt wird. Sie kann somit Prognosen verbessern, Muster erkennen, Prozesse dynamisch anpassen und Informationen aus unterschiedlichen Systemen zusammenführen. Damit verändert sich auch die Rolle von Logistikstandorten: Gebäude, Verkehrsflächen, Energieinfrastruktur und operative Prozesse werden zunehmend als gemeinsames Daten- und Steuerungssystem betrachtet.

1. Schaffung von Planungssicherheit durch gezielte Forecasts

Ein besonders relevanter Einsatzbereich ist die Durchführung von laufenden Prognosen. Schwankende Auftragsmengen, unklare Ankunftszeiten oder volatile Transportkosten erschweren die Planung im Tagesgeschäft. Klassische Verfahren arbeiten häufig mit Durchschnittswerten und reagieren nur begrenzt auf kurzfristige Veränderungen. KI-basierte Modelle können dagegen historische Daten mit aktuellen Informationen verbinden und den Forecast laufend aktualisieren.

2. Datenbasierte Steuerung im Transport- und Verkehrswesen

Der Einsatz von KI bringt auch für die Steuerung von Verkehrsströmen neue Möglichkeiten. Multimodale Ankunftsprognosen verbinden beispielsweise GPS-, Verkehrs-, Wetter-, Terminal- und Statusdaten, um erwartete Ankunftszeiten laufend zu aktualisieren. Das verbessert nicht nur die Disposition, sondern auch die Abläufe an Lager und Rampe. Somit können Personal und Flächen gezielter vorbereitet werden und gleichzeitig Wartezeiten und Puffer reduziert werden. Ein weiteres Beispiel ist das vom Bundesverkehrsministerium geförderte Projekt „Smart Optimized Lorry Parking (SOLP)“. Das entwickelte System prognostiziert freie Lkw-Stellplätze entlang einer definierten Route und soll damit die Parkplatzsuche für Fahrerinnen und Fahrer erleichtern. Der Ansatz zeigt, wie KI nicht nur innerhalb eines Unternehmens wirkt, sondern auch wie die öffentliche Infrastruktur und private Logistikprozesse besser miteinander verknüpfen werden können.

3. Steigerung Prozessnutzen im Lagerhandling

Im Bereich der Lagerhaltung reicht das Anwendungsspektrum von der Lagerplatzoptimierung über Computer Vision bis zur Robotik. KI kann Ladungsträger erkennen und zählen, Transportobjekte lokalisieren oder freie Ladevolumen in Fahrzeugen bestimmen. Hierbei lassen sich aus Bestands-, Bewegungs- und Auftragsdaten effizientere Lagerstrategien ableiten.

Diverse Praxisbeispiele zeigen, wie KI bei der Inbound-Planung Transporte besser bündeln und Fahrzeugauslastungen optimieren kann. So zeigen erste Projektergebnisse beispielsweise eine Verbesserung der Auslastung um bis zu 33 Prozent. Solche ersten Ergebnisse zeigen deutlich die Wirksamkeit von KI, denn KI schafft wirtschaftlichen Nutzen, wenn sie Wege verkürzt, Ressourcen besser auslastet, Bestände reduziert oder manuelle Arbeitsschritte vermeidet.

4. Erweiterung durch generative KI und Einsatz von Agenten

Mit generativer KI rücken zunehmend auch wissens- und dokumentenbasierte Aufgaben in den Fokus. Sprachmodelle können Informationen aus technischen Dokumenten aufbereiten, Mitarbeitende bei operativen Fragestellungen unterstützen oder Wissen aus verschiedenen Quellen zugänglich machen. In der Transportlogistik können Fahrerassistenzsysteme beispielsweise relevante Hinweise zu Beladevorschriften, Sicherheitsregeln oder Lieferadressen per Sprache bereitstellen.

Der nächste Entwicklungsschritt sind KI-Agenten, die nicht nur Antworten erzeugen, sondern klar definierte Prozessschritte selbst ausführen – etwa Daten prüfen, Informationen aus Systemen zusammenführen oder standardisierte Vorgänge anstoßen. Hierdurch verlagert sich KI vom Assistenzwerkzeug in Richtung Prozessautomation. Dabei ist jedoch besonders darauf zu achten, dass Zugriffsrechte, Kontrolle, Datenschutz und nachvollziehbare Verantwortlichkeiten klar definiert sind.

5. Energie und Logistikimmobilie werden Teil der KI-Strategie

KI in der Logistik endet nicht bei Waren- und Informationsströmen, denn auch der Gebäudebetrieb wird datengetriebener. Heizung, Lüftung, Beleuchtung, Kälte, Photovoltaik, Batteriespeicher und Ladeinfrastruktur erzeugen Betriebsdaten, die sich für Planungsmodelle und intelligente Steuerung nutzen lassen. Insbesondere mit dem Hochlauf der E-Lkw wird die Frage wichtiger, wann Fahrzeuge laden, welche Leistung benötigt wird und wie sich Lastspitzen vermeiden lassen.

Logistikimmobilien können dabei eine aktive Rolle übernehmen. Große Dachflächen eignen sich für Photovoltaik, Ladepunkte lassen sich an Rampen oder auf Betriebshöfen integrieren. Wer Energieerzeugung, Verbrauch, Speicher und Ladebedarf gemeinsam steuert, kann Infrastruktur effizienter nutzen und Betriebskosten besser kontrollieren. Damit wächst die Verbindung zwischen klassischer Logistikplanung, Gebäudetechnik und Energiemanagement.

Fazit: Die eigentliche Herausforderung liegt in Daten und Organisation

So vielfältig die Anwendungsfelder sind, so eindeutig ist eine zentrale Erkenntnis aus Forschung und Praxis. Der Erfolg eines KI-Projekts hängt nicht allein vom Modell ab, sondern insbesondere von der Datenqualität, IT-Schnittstellen, organisatorische Einbettung und Akzeptanz als wesentliche Voraussetzungen. Fehlende Stammdaten, uneinheitliche Artikelnummern oder Lücken in Transporthistorien wirken sich unmittelbar auf die Modellgüte aus. Es empfiehlt sich daher ein pragmatisches Vorgehen. Am Anfang steht kein allgemeines Ziel wie "mehr KI", sondern ein klar bezifferbarer Schmerzpunkt – beispielsweise hohe Wartezeiten, überhöhte Bestände, ungenutzte Flächen oder starke Lastspitzen. Danach folgt ein „Daten-Quick-Check“ und ein abgegrenzter Pilot mit messbaren Zielgrößen. Erst wenn der Nutzen nachgewiesen ist, sollte skaliert werden. Dieses Vorgehen reduziert Investitionsrisiken und erleichtert die Überführung vom Pilotprojekt in den Regelbetrieb. Damit wird KI zu einer Querschnittstechnologie für die Logistik. Sie kann helfen, Transporte besser auszulasten, Bestände und Flächen bedarfsgerechter zu planen, Energie effizienter einzusetzen und Mitarbeitende bei komplexen Aufgaben zu unterstützen. Der größte Mehrwert entsteht jedoch dort, wo aus technischer Machbarkeit ein konkretes betriebswirtschaftliches Ziel wird. Nicht die möglichst umfassende Automatisierung ist der Maßstab, sondern eine Logistik, die durch bessere Daten schneller, effizienter und resilienter entscheiden kann. Der Ausblick zeigt deutlich, dass KI zum Bestandteil der logistischen Infrastruktur werden wird. Die Entwicklung zeigt, dass KI in der Logistik zunehmend aus der Experimentierphase herauswächst. Entscheidend wird künftig weniger sein, ob ein Unternehmen oder Standort KI einsetzt, sondern wie gut Daten, Prozesse und physische Infrastruktur miteinander verbunden sind. Gezielte Prognosen müssen in operative Entscheidungen einfließen, Gebäudedaten mit Logistikprozessen zusammenspielen und automatisierte Systeme sicher in bestehende Abläufe integriert werden.