KI für Unternehmen: Effizienz und Innovation in der Logistik

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend zum entscheidenden Instrument in der Logistik, insbesondere wenn es darum geht, komplexe Entscheidungen zu treffen und die Effizienz entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu steigern. Die Antwort auf logistische Herausforderungen liegt dabei stets in den Daten. Je mehr und je genauere Daten vorliegen, umso besser die Qualität der Antworten. Dank der Daten schließt Künstliche Intelligenz die Lücken beim Erfahrungswissen. Gerade in Zeiten des Fachkräftemangels ermöglicht Künstliche Intelligenz damit nicht zuletzt auch eine effiziente Wissensweitergabe und hilft, Know-how zu sichern, das sonst verloren gehen könnte. Grundsätzlich sind Lösungen der Künstliche Intelligenz heute Unternehmen jeder Größe zugänglich, gerade auch solchen Unternehmen, die bislang noch keine eigenen Ressourcen und Kompetenzen im Bereich KI aufbauen konnten oder dies wollen.

Sie möchten sich zunächst einen Überblick verschaffen?

Laden Sie unser Whitepaper »KI in der Logistik« herunter.

Whitepaper jetzt herunterladen

Welche Lösung ist die wahrscheinlich richtige?

Analyse und Prognose mit KI

Einer der Hauptvorteile von KI liegt in ihrer Fähigkeit, aus großen Datenmengen Muster zu erkennen und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Mit prädiktiven Analysen auf der Basis von historischen und Echtzeitdaten kann die Logistik präziser auf mögliche Engpässe, Nachfrageschwankungen oder Lieferkettenunterbrechungen reagieren. Ziel ist es dabei, nicht nur proaktiv auf Probleme zu reagieren, sondern diese sogar zu verhindern.

Welcher Schritt ist der nächste und beste, um die logistische Kette zu optimieren?

Prozesssteuerung durch KI

KI-basierte Systeme bieten präzise Handlungsempfehlungen, die in die Prozesssteuerung integriert werden können. So lassen sich Entscheidungen nicht nur schneller, sondern auch auf einer fundierten Datenbasis treffen, die den gesamten Prozessfluss optimiert und dabei Engpässe vermeidet.

Wie können Entscheidungen getroffen werden?

Assistenzunterstützung durch KI

KI kann nicht nur Daten sammeln und speichern, sondern sie auch in eine verständliche, handlungsorientierte Form bringen: Chatbots oder KI-Agenten erklären die gesammelten Informationen und bringen die Menschen ins Handeln.

In jedem Fall müssen KI-Lösungen nachhaltig und maßgeschneidert auf die Herausforderungen, Bedürfnisse und Ziele von Unternehmen abgestimmt und effizient implementiert werden. Dabei ist nicht jede KI-Anwendung für jedes Unternehmen gleichermaßen geeignet. Bedarfsanalysen bilden die Grundlage, um zu verstehen, in welchen Bereichen KI einem Unternehmen den größten Mehrwert bieten kann. Auf dieser Basis können konkrete Anwendungsfälle erarbeitet werden. Dabei werden potenzielle Prozesse identifiziert, die durch den Einsatz von KI optimiert werden können – sei es zur Verbesserung der Effizienz, zur Steigerung der Transparenz oder zur Senkung von Kosten.

Unternehmen, die ihre Prozesse und Produkte durch KI optimieren und automatisieren wollen, stehen heute vor der Herausforderung, die richtigen Werkzeuge oder Schritte zu identifizieren. Dabei empfiehlt es sich, mit kleinen Anwendungsfällen zu beginnen, um die Vorteile und Grenzen der Verfahren und Methoden kennenzulernen und zu verstehen. Eine Lösung für einen bestimmten Teil des Problems zu entwickeln und diese dann auf größere Anwendungsfälle auszudehnen, ist oft einfacher als der Versuch, von Grund auf eine umfassende Lösung zu entwickeln.

Inzwischen liegen aus zahlreichen Forschungs- und Industrieprojekten KI-Lösungen auch als AI-as-a-Service vor. AIaaS ermöglicht es Unternehmen auf fortschrittliche KI-Technologien zuzugreifen, ohne eine eigene IT-Infrastruktur zu besitzen.

AI-as-a-Service: Apps für Speditionen

Mit der Plattform Omnistics bietet das Fraunhofer IML Speditions- und Transportunternehmen niedrigschwelligen Zugang zu KI ohne umfangreiche eigene IT-Infrastruktur. Die Plattform umfasst Module zur Kapazitätsplanung (Capcast), multimodalen Ankunftszeitprognose (Pretime) sowie den KI-Assistenten LoOmni-Chat, der auf Large Language Models basiert und firmenspezifisches Wissensmanagement unterstützt.

Aktuell ergänzt das Projekt DRIVE-KIT (Driver Knowledge Integration Tool) die Omnistics-Plattform um eine App zur digitalen Unterstützung von Fahrerinnen und Fahrern im beruflichen Alltag. Die Anwendung ermöglicht den schnellen Zugriff auf relevante Informationen wie Sicherheitsvorgaben, Ladeanweisungen oder kundenspezifische Anforderungen und bietet mehrsprachige Unterstützung sowie Funktionen für Sprach- und Texteingabe, was sie insbesondere für Unternehmen mit internationaler Belegschaft attraktiv macht.

Mehr zu den Omnistic-Apps

»Künstliche Intelligenz ist ein Schlüssel, um in der Logistik noch besser ökologische und ökonomische Ziele zu erreichen und so den Weg zu mehr Nachhaltigkeit zu ebnen«

Prof. Dr. Uwe Clausen, Institutsleitung

Die Forschenden des Fraunhofer IML bieten Unternehmen Austausch, Best Practices und Wissenstransfer im Bereich Künstlicher Intelligenz. Sie verschaffen Klarheit über den Nutzen, die Potenziale und die möglichen Anwendungsfelder von KI. Auf der Basis konkreter Problem- und Aufgabenstellungen erarbeiten die Forschen-den im Auftrag von Unternehmen entsprechende Lösungen. Dabei hält das Fraunhofer IML auch die notwendi-gen Entwicklerkapazitäten vor. 

• Strategische Beratung
  Identifikation von Optimierungspotenzialen, Entwicklung von Technologie-Roadmaps, Aufbau von strategischen Partnerschaften, Kooperationen und Netzwerken
• Technologieentwicklung
  Erstellung von Vorhersagemodellen, Entwicklung von KI-Algorithmen zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, Entwicklung von Entscheidungsunterstützungssystemen
• Systemintegration
  Integration und Implementierung

Beispiele für Entwicklungen aus Projekten mit Logistikunternehmen, aber auch mit Unternehmen aus anderen Branchen wie der metallverarbeitenden, der chemischen und der Lebensmittelindustrie sind Lösungen zur Kapazitäts- und Produktionsplanung, zur Qualitätskontrolle in Produktion und Montage, für eine automatisierte Disposition oder zur Optimierung der Angebotserstellung und Verbesserung der Tourenplanung.