Enno Däneke

Optimierung der Logistiksysteme durch künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz spielt in der Logistik in zwei Bereichen eine besondere Rolle. Erstens: Die Optimierung des Logistiksystems als solches. Hier bietet künstliche Intelligenz beste Voraussetzungen, auf Datengrundlage, Optimierungen zu ermöglichen.

Standorte von Logistik-Hubs und deren Verbindungen können ebenso mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz bestimmt werden wie die KI Routen optimieren kann. KI in der Logistik ermöglicht zudem eine bestmögliche Auslastung der Logistikdienstleister.

Diese Optimierung erfordert die Auswertung riesiger Datenmengen, die Logistikdienstleister stetig selbst sammeln und auch von extern beziehen müssen.

Künstliche Intelligenz ersetzt Lagerhaltung

Der zweite Bereich, indem KI in der Logistik Anwendung findet, ist die Erstellung von Predictive Analytics. Es geht also darum, aus den gesammelten Daten zuverlässige Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Es geht darum zuverlässig abzuschätzen, was die Kunden tatsächlich in Zukunft kaufen werden.

Mit diesem Wissen kann daraufhin klassische Lagerhaltung reduziert werden. Es müssen nicht mehr sämtliche Produkte auf Verdacht vorproduziert werden, um Lieferfähigkeit sicher zu stellen.

Welchen Nutzen haben Sie von Künstlicher Intelligenz?

Predictive Analytics ermöglicht Instant Delivery

Heute ist das zwar noch nicht möglich aber in Zukunft wird durch die Einbindung und Weiterentwicklung von KI in die Logistik die Predictive Analytics möglich werden. Unternehmen werden dann mit hoher Wahrscheinlichkeit wissen, was der Kunde morgen, an welchem Ort, zu welchem Zeitpunkt und über welchen Kanal kaufen wird.

Die KI-Systeme erkennen Muster und Wahrscheinlichkeiten, die Vorhersagen darüber treffen, an welchem Ort in naher Zukunft eine bestimmte Absatzmenge zu erwarten ist. In Zukunft werden Unternehmen Ihre Produktion und Ihre Logistikplanung enorm optimieren. Es kann so weit gehen, dass Lieferungen in Städte versandt werden, die noch gar nicht bestellt wurden aber die künstliche Intelligenz mit 99-prozentiger Wahrscheinlichkeit vorhersagt, dass diese Bestellungen morgen eingehen werden.

Wenn die Zeiträume der Vorhersage noch weiter in der Zukunft liegen, wird es für die künstliche Intelligenz immer schwieriger die Genauigkeit der Vorhersage aufrecht zu erhalten aber es wird möglich sein, Ballungszentren zu identifizieren in denen eine bestimmte Anzahl von Personen bestimmte Waren sehr wahrscheinlich benötigen werden.

So wird es möglich sein die Kundenzufriedenheit durch Instant Delivery zu steigern. Nur durch künstliche Intelligenz in der Logistik wird sich Instant Delivery flächendeckend und produktgruppenübergreifend etablieren können.

Jetzt handeln, oder Chancen verpassen

Im Bereich Predictive Analytics spielen eigene historische Daten wie zum Beispiel Liefermengen, Verkaufszahlen und Erfahrungswerte eine entscheidende Rolle. Deshalb ist es für Logistik-Dienstleister entscheidend bereits heute Daten zu sammeln, auch wenn der konkrete Nutzen heute noch nicht erkennbar ist. Wer heute den Einstieg in die Agglomeration von Daten verpasst, wird schon in wenigen Jahren von den Märkten ausgeschlossen werden.

Die eigenen historischen Daten und die Echtzeitdaten müssen durch externe Daten wie Wetterphänomene, Aktivitäten der Konsumenten in Social Media oder die Volumen von Suchbegriffen und Hashtags ergänzt werden. Im Zusammenspiel all dieser Daten lässt sich in Zukunft mit Hilfe von KI vorhersagen, wie der Kunde zurzeit tickt und welche Bedürfnisse sich im Markt abzeichnen.

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