KI als Standortfaktor für Kommunen

Künstliche Intelligenz kann Kommunen helfen, Logistikstandorte nicht nur digitaler, vor allem aber effizienter zu steuern.

Besonders dort, wo Verkehrsströme, Lkw-Parkraum, Energiebedarf und Flächennutzung zusammenkommen, entstehen neue Möglichkeiten für eine datenbasierte Standortentwicklung. Hierbei ist nicht die Technologie allein entscheidend, sondern die Frage, ob vorhandene Daten zu konkreten Entscheidungen über Infrastruktur, Kapazitäten und Investitionen führen. So kann KI dazu beitragen, Suchverkehre zu reduzieren, Energie- und Ladebedarfe besser vorherzusehen und Investitionen in bestehende Gewerbegebiete zielgerichteter vorzubereiten.

Logistikstandorte sind komplexe Systeme – auf engem Raum treffen Schwerlastverkehr, Beschäftigtenverkehre, Energieversorgung, Gewerbeflächen, Ladeinfrastruktur und unterschiedliche Nutzungszeiten aufeinander. Für Kommunen stellt sich deshalb zunehmend die Frage, wie die vorhandene Infrastruktur besser ausgelastet und eine neue Infrastruktur bedarfsgerecht dimensioniert werden kann. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz kann dabei zum Werkzeug der kommunalen Standortsteuerung werden, weil sie große Datenmengen auswertet, Muster erkennt und Prognosen für künftige Belastungen ableitet.

Erste Kommunen beschreiben bereits die Nutzung von KI in der Logistik entlang der drei Fähigkeiten "Sensing", "Thinking" und "Acting": Daten werden erfasst, analysiert und anschließend in Entscheidungen oder Handlungen übersetzt. Für Kommunen ist vor allem die Verbindung dieser Ebenen interessant. Denn Verkehrszählungen, Parkraumdaten, Energieverbräuche oder Informationen zur Flächennutzung sind vielerorts bereits vorhanden. Der Mehrwert entsteht, wenn aus diesen einzelnen Datenbeständen eine verlässliche und valide Einschätzung des Logistikstandorts wird.

Praxisbeispiel: Lkw-Parkraummanagement

Ein konkreter Anwendungsfall für Kommunen ist das Lkw-Parkraummanagement. Überfüllte Rast- und Stellplätze führen nicht nur zu Belastungen für Fahrerinnen und Fahrer, sondern auch zu Suchverkehren und zusätzlichen Kilometern sowie der Steigerung von Unfallrisiken. Das vom Bundesverkehrsministerium geförderte Projekt „Smart Optimized Lorry Parking (SOLP)“ hat deshalb ein KI-basiertes Prognosesystem entwickelt, das freie Lkw-Stellplätze entlang einer Route für die kommenden zwei Stunden vorhersagt. Die Daten können über eine Schnittstelle in Logistik- und Telematiksysteme integriert werden. Diese Erkenntnis lässt sich direkt für Kommunen einsetzen, denn wenn Belegungsdaten von öffentlichen und privaten Stellplätzen mit Verkehrslage, Tageszeit, Schichtwechseln und bekannten Ankunftsfenstern verbunden werden, dann lassen sich Engpässe früher erkennen. Anstatt neue Stellplätze allein auf Basis statischer Bedarfsannahmen zu planen, können vorhandene Flächen gezielter bewirtschaftet und Erweiterungen datenbasiert priorisiert werden. Das reduziert Suchverkehre und kann zugleich die Attraktivität eines Standorts für ansässige Unternehmen erhöhen.

Für die kommunale Praxis ist dabei wichtig, nicht sofort ein umfassendes "Smart-City-System" anzustreben, sondern einen begrenzten Anwendungsfall mit klarer Zielgröße als Einstieg zu definieren. Denkbar sind die oben genannten Beispiele wie eine messbare Verringerung des Parksuchverkehrs, eine bessere Auslastung eines bestehenden Lkw-Parkplatzes oder eine belastbarere Prognose des Leistungsbedarfs in einem Gewerbegebiet.

Praxisbeispiel: Energieeffizienz

Mit der Elektrifizierung des Straßengüterverkehrs kommt eine zweite Infrastrukturfrage hinzu: Wo entsteht künftig welcher Leistungsbedarf für das Laden von E-Lkw? Logistikimmobilien bieten dafür gute Voraussetzungen, weil große Dachflächen für Photovoltaik genutzt und Ladepunkte auf Betriebshöfen, an Rampen oder in zentralen Hubs eingerichtet werden können. Hierbei besteht jedoch die Herausforderung der begrenzten Netzanschlüsse und Lastspitzen vielerorts.

Auch für Kommunen gilt, dass KI-gestützte Prognosen den kommunalen Planungsprozess ergänzen können. Werden erwartete Fahrzeugbewegungen, Ladezeiten, PV-Erzeugung, Speicherstände und Netzkapazitäten zusammengeführt, lässt sich besser abschätzen, wann und wo zusätzliche Anschlussleistung tatsächlich benötigt wird. Das ist für Kommunen beispielweise relevant, wenn Gewerbegebiete erweitert, Umspannwerke geplant oder Ladehubs entwickelt werden.

Praxisbeispiel: Konsolidierung

Auch bei neuen Logistikansiedlungen kann der Einsatz von KI die klassische Planung nicht ersetzen, aber sie kann sie um zusätzliche Szenarien ergänzen. Unterschiedliche Nutzungsprofile der geplanten Logistikimmobilien und die Konsolidierung der Marktanforderung von Investoren und Entwicklern lassen sich beispielsweise hinsichtlich Verkehrsaufkommen, Spitzenzeiten, Flächenbedarf oder Energieverbrauch vergleichen. So kann eine Kommune frühzeitig erkennen, ob eine neue Logistik-Gewerbefläche vor allem zusätzliche Straßenkapazitäten benötigt ob vorhandene Gewerbeflächen intensiver genutzt werden können.

Da die bestehenden Flächen in Deutschland knapp sind liegt eine besondere Bedeutung auf die effizientere Nutzung der bestehenden Gewerbe- und Logistikflächen. Eine Voraussetzung dafür ist jedoch, dass die Kommune nicht nur Grundstücke, sondern die tatsächliche Nutzung des Standorts betrachtet: Auslastung, Leerzeiten, Verkehre, Energiebedarf und Erweiterungsperspektiven. Hierfür ist eine KI-basierte Unterstützung bei der Datenanalyse sinnvoll und hilfreich.

Praxisbeispiel: duisport setzt auf sichere und souveräne KI

Wie wichtig neben der Effizienz auch die Datenhoheit wird, zeigt der Duisburger Hafen. duisport hat 2026 eine strategische Partnerschaft zum abteilungsübergreifenden Einsatz von KI gestartet. Im Fokus stehen unter anderem die sichere Analyse sensibler Fracht- und Zolldokumente sowie KI-gestützte Automatisierungen in Zollprozessen. Der Infrastrukturbetreiber betont dabei ausdrücklich Datenschutz, Compliance und Datensouveränität.

Für Kommunen ist das ein relevanter Hinweis – je stärker KI in Standort- und Infrastrukturprozesse eingreift, desto wichtiger werden klare Regeln für Datenzugriffe, Sicherheit und Verantwortlichkeiten: Gerade wenn öffentliche und private Datenquellen verbunden werden, sollte Governance von Beginn an Teil des Projekts sein – nicht erst nach dem technischen Piloten.

Viele für KI relevante Informationen liegen nicht allein bei der Kommune, beispielweise Telematikdaten stammen von Flottenbetreibern, Ladeprofile von Unternehmen, Belegungsdaten von privaten Parkplatzbetreibern und Energiedaten von Netz- oder Messstellenbetreibern. Damit entsteht eine neue Koordinationsaufgabe, aber Kommunen können hier eine moderierende Rolle übernehmen und Standards für Datenaustausch, Zweckbindung und Zugriffsrechte aktiv mitgestalten.

Gerade für Logistikstandorte ist das strategisch relevant. Je besser öffentliche Infrastruktur und betriebliche Abläufe aufeinander abgestimmt sind, desto geringer sind Reibungsverluste an den Schnittstellen zwischen Straße, Grundstück und Halle.

Ausblick – vom Einzelprojekt zur datenbasierten Standortentwicklung

Der größte Nutzen entsteht nicht durch möglichst viele KI-Projekte, sondern im ersten Schritt durch wenige, klar definierte Anwendungsfälle mit messbarem Effekt. Für Kommunen kann das beispielsweise ein stark belasteter Lkw-Parkplatz, ein Gewerbegebiet mit Netzengpässen oder eine bevorstehende Logistikansiedlung sein.