KI in der Logistik: die besten Anwendungsfälle für 2024

Es ist eins der absoluten Horrorszenarien in jedem Unternehmen: Ein wichtiger Auftrag muss dringend fertiggestellt werden, die Maschinen laufen auf Hochtouren. Doch plötzlich blinkt es hektisch, die Maschine stottert vor sich hin, bis sie schließlich komplett ausfällt. Die Produktion steht zunächst still, es kann nicht weiteregearbeitet werden, die Techniker müssen erstmal ran und alle hoffen, dass sich das Problem bald beheben lässt. Eine Möglichkeit, Wartungsarbeiten regelmäßig planen und rechtzeitig eingreifen zu können, bevor sich ein Problem bemerkbar macht, ist daher Gold wert.

KI macht genau das möglich: Predictive Maintenance und Preventive Maintenance sind zwei Ansätze der vorausschauenden Wartung. In Zeiten von Logistik 4.0 ist es für die computergestützte Software ein Leichtes, Prognosen zum Lebenszyklus der Bauteile zu erstellen. So fällt es leicht, den Überblick über sämtliche Anlagen und Wartungspläne zu behalten, ohne dass etwas untergeht. Auch Wartungsmaßnahmen, also beispielweise die rechtzeitige Bestellung von Ersatzteilen, lassen sich leicht digital koordinieren. So wird automatisch dafür gesorgt, dass Ihre Geräte und Maschinen verlässlich einsatzbereit sind.

Gerade so viel Ware im Lager vorrätig haben, dass es ausreicht – eine wahre Kunst für Logistiker. Wo früher nur die Erfahrung weiterhelfen konnte, wenn es darum ging, zu entscheiden, in welcher Ausführung ein Produkt vorrätig gehalten werden soll, leistet KI heute im Handumdrehen ein Vielfaches. Lagerbestände minimieren und gleichzeitig die kurzfristige Verfügbarkeit von Produkten sicherzustellen, lautet hier der Balanceakt, den mit Daten gefütterte Software bewältigen kann.

Dank der smarten Technologien sieht intelligente Lagerhaltung folgendermaßen aus: Das System berechnet zunächst für verschiedene Grade der Gesamtlieferfähigkeit die Summe der optimalen Sicherheitsbestände. Anwender erkennen so schnell, wie hoch die erforderlichen Bestände sind, je nach Niveau an Lieferbereitschaft, das erreicht werden soll. Das verursacht unterschiedliche Kosten. Ist der gewünschte Grad der Gesamtlieferfähigkeit einmal gewählt, berechnet das System für jedes Produkt aus dem Portfolio, welcher Sicherheitsbestand erforderlich ist. Je nach Marktnachfrage werden diese Berechnungen dann im Laufe der Zeit angepasst.

Wir Deutschen sind Europameister in dieser Disziplin: Ja, die Rede ist von Retouren. Im Umkehrschluss bedeutet das: Logistiker müssen ebenso zu Meistern werden – und zwar im Retourenmanagement. Um der Masse an Paketen Herr zu werden, die transportiert, im System registriert, auf ihre Qualität hin überprüft und zu ihrem finalen Bestimmungsort gebracht werden müssen, käme man heute ohne die Unterstützung von KI kaum noch aus.

Zwei Ansätze helfen dabei, diese Prozesse zu erleichtern: das präventive sowie das reaktive Retourenmanagement. Beim präventiven Retourenmanagement geht es, wie der Name schon vermuten lässt, darum, den Rückgabewunsch als solchen zu vermeiden. So helfen exakte Produktbeschreibungen, aussagekräftige Bilder und Videos, Kundenrezensionen und vor allem ein transparenter und schneller Lieferprozess dabei, dass der Empfänger das Produkt zum passenden Zeitpunkt bekommt und vor allem behält. On-Demand-Delivery lautet hier eins der wichtigen Stichworte (mehr Informationen dazu gibt es in unserem letzten Blogbeitrag).

Das reaktive Retourenmanagement setzt dann ein, wenn es doch zu einer Retoure kommt: So hilft Software beispielsweise dabei, Versanddokumente und Retourenformulare unkompliziert bereitzustellen, damit die Sendung problemlos verschickt und direkt zugeordnet werden kann. Ergebnisse der Qualitätskontrolle lassen sich ebenfalls leicht ins System integrieren, sodass die Software daraus Prognosen zu häufig auftretenden Problemen mit einem Produkt ableiten kann. Außerdem lassen sich mit entsprechenden Algorithmen Kundenprofile erstellen, die Rückschlüsse zu Bestellhäufigkeit, Retourenwahrscheinlichkeit und -menge oder auch zu häufig auftretenden Produktkombinationen zulassen. Davon profitiert die Bestandsplanung eines Unternehmens enorm.

Wenn altgediente Kollegen das Unternehmen verlassen, ist das nicht nur aus menschlichen Gründen ein Verlust, sondern auch fachlich – schließlich haben sie über die Jahre eine Expertise aufgebaut, die nicht so leicht zu ersetzen ist. Welche Maße die Sendung haben darf, damit sie noch für den Expressversand zugelassen wird, wie man den Handscanner neustartet, wenn er sich aufgehängt hat und welche Maschine am störungsanfälligsten ist – Antworten auf diese Fragen können durch Personalfluktuation schnell verloren gehen.

Wie schön wäre es also, wenn es einen unternehmensinternen Chatbot gäbe, der mit all dem Wissen gefüttert würde, das sich in einem Unternehmen ansammelt? Innerhalb von Sekunden könnte der AI-Bot Antwort auf Fragen wie „Wie schwer darf eine Sendung sein, wenn ich sie morgen bis 18:30 Uhr zustellen will?“ geben und somit eine schnelle Einarbeitung neuer Mitarbeiter erleichtern. KI-Wissensmanagement ist also ein Thema, das 2024 definitiv einen Platz auf der Agenda verdient!