Künstliche Intelligenz: Neue Potenziale für Speditionen

Die Welt der Logistik ist komplex und hochgradig dynamisch. Täglich müssen Unternehmen Lieferketten optimieren und Kosten senken, dafür Echtzeitdaten verwalten und gleichzeitig den steigenden Kundenanforderungen gerecht werden - zum Beispiel bei Klimaschutz oder Visibilität. In dieser rasanten Umgebung wird Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend zu einem Schlüsselakteur. KI hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Speditions- und Logistikunternehmen ihre Prozesse und Lieferketten managen, zu revolutionieren. Wir stehen damit vor einer Transformation, die einen nachhaltigen Einfluss auf die Effizienz und Wirtschaftlichkeit unserer Branche haben wird. Werkzeug für effizientere Prozesse Künstliche Intelligenz ist keine Zukunftsversion mehr; schon heute eröffnet diese digitale Technologie ein breites Spektrum an Möglichkeiten, um Prozesse effizienter und effektiver zu gestalten. Ein zentraler Anwendungsbereich von KI liegt im Transportmanagement, wo die Analyse von Verkehrsdaten, Wetterbedingungen, Routen und Volumen neben weiteren relevanten Faktoren eine entscheidende Rolle spielt. Dank dieser Technologie können im Straßenverkehr optimale Routen für Lieferungen berechnet werden, was nicht nur zu einer Reduzierung der Transportkosten führt, sondern auch zu einer geringeren Umweltauswirkung und pünktlicheren Lieferungen von Waren. Einen weiteren entscheidenden Vorteil ermöglicht KI bei der nahtlosen Nachverfolgung von Waren entlang der gesamten Lieferkette. Produkte können heute mit Sensoren ausgestattet werden, was eine Echtzeitverfolgung von Standort und Zustand ermöglicht. Die so erhobenen Daten werden mittels KI analysiert und zu einer Prognose über den weiteren Transportverlauf verarbeitet. Verzögerungen oder Probleme können so unverzüglich erkannt und behoben werden. KI kann auch die Automatisierung der Lagerverwaltung unterstützen, indem sie den Bestand in Echtzeit überwacht, präzise Prognosen für zukünftige Nachfrage generiert, Aufträge optimiert und verfügbaren Lagerraum optimal ausnutzt. Dies ermöglicht nicht nur eine bessere Ressourcenallokation, sondern minimiert auch das Risiko von Überbeständen und Engpässen. So können Betriebskosten erheblich reduziert, die Lagerauslastung verbessert und die Abwicklung von Aufträgen beschleunigt werden. Weiteres Anwendungspotenzial der Technologie liegt in der Texterkennung, dem Screening und der Verwaltung von Dokumenten. KI-Lösungen haben das Potenzial, die Analyse, Kategorisierung und Validierung der Vielzahl an Dokumenten, die in globalen Lieferketten anfallen, zu automatisieren. Die Vorteile sind vielfältig: Zeit- und Ressourceneinsparungen, erhöhte Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Dokumentenverarbeitung sowie beschleunigte Auftragsabwicklungen bei minimiertem Risiko von Verzögerungen oder Fehlern in der Lieferkette. Anwendungsfälle aus der Praxis Das Unternehmen DB Schenker versteht Künstliche Intelligenz als strategischen Ansatz, um seine Logistikprozesse und Lieferketten kontinuierlich zu verbessern und seinen Kunden erstklassige Lösungen und Services zu bieten. Der Bereich Global Technology & Data ist dabei Vorreiter in der Entwicklung fortgeschrittener Analytik und KI und Wegbereiter für Digitalthemen in den Geschäftseinheiten und Funktionen von DB Schenker. In enger Zusammenarbeit entwickeln dort Mitarbeiter datenzentrierte Lösungen, fortschrittliche Analyse- und KI-Prototypen sowie digitale Komponenten. Dabei fokussiert sich das Logistikunternehmen sowohl auf die Optimierung interner Prozesse als auch die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Kundenlösungen. Das Projektportfolio umfasst ein breites Anwendungsspektrum, darunter etwa Kundenanalytik, Preis- und Angebotsmanagement, Nachfrageprognosen, Netzwerk- und Kapazitätsplanung sowie Lager- und Lieferketten-Analytik. Beispiel: Tourenplanung und Disposition Bei DB Schenker wird KI etwa zur Effizienzsteigerung in Transportprozessen und der Disposition eingesetzt. Eine der zentralen Herausforderungen ist die exakte Prognose des zukünftigen Sendungsaufkommens, um Engpässe in der Kapazitätsplanung und ineffiziente Verkehrsrouten für die Lkw im Sammel- und Zustellverkehr zu vermeiden. Derzeit werden noch viele Planungsprozesse für die "Collection und Distribution" (CoDi, Abholung und Zustellung) manuell gesteuert. Um hier Effizienzgewinne zu erzielen, hat DB Schenker ein intelligentes Prognose-Tool entwickelt. Dieses Tool basiert auf fortschrittlichen statistischen Modellen, die historische Zeitreihen-Daten auf Länder- und Niederlassungsebene berücksichtigen und Vorhersagen treffen - zum Beispiel über die geschätzte Anzahl an CoDi-Stopps pro Niederlassung und Land. Dies ist eine entscheidende Voraussetzung für eine effiziente Ressourcenplanung im CoDi-Bereich. Ergänzt wird die CoDi-Volumenprognose durch ein leistungsstarkes Optimierungs-Tool, das die Disponenten in den Niederlassungen im täglichen Dispositionsprozess der Abhol- und Zustelltouren unterstützt. Das Tool berücksichtigt dabei das zu erwartende Sendungsaufkommen, den Fuhrpark und die Fahrer sowie weitere relevante Einflussfaktoren, zum Beispiel die Öffnungszeiten der Kunden, Zugangsbeschränkungen, das Straßennetz und auch die Priorisierung von Premium-Sendungen. Das Ergebnis ist die Optimierung sowohl der Beladungsreihenfolge der Sendungen im Fahrzeug als auch der exakten Tour für den kommenden Werktag. Durch die Integration dieser beiden Lösungen in das Transport-Management- System (TMS) von DB Schenker ließen sich erhebliche Effizienzsteigerungen erzielen. So wurden mit weniger Fahrzeugen mehr Stopps pro Route erreicht, die Gesamtkosten gesenkt und der Emissionsausstoß reduziert. Beispiel: Intelligente Gebietszuweisung Die intelligente Bestimmung von Terminalanzahl und -standorten sowie die Zuweisung von Gebieten zu diesen Terminals ist eine Schlüssel-Herausforderung in der Logistik und ein prädestinierter Anwendungsfall zur Optimierung durch KI. Eine solche Optimierung wirkt sich auf das gesamte Landtransport-Netz aus, weil sie eine ausgewogene Terminalnutzung gewährleistet, die Gesamtkilometer-Leistung senkt und die Produktivität steigern kann, was letztlich Kosten einspart. DB Schenker hat dazu ein Tool entwickelt, das verschiedene Optimierungsmethoden kombiniert. Es ermöglicht Entscheidungsträgern unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Variablen nicht nur die optimale Zuweisung von Postleitzahlen zu Terminals, sondern auch die optimale Terminal-Anzahl und die optimalen Standorte zu bestimmen. Der Unternehmens-Ansatz besteht darin, unter Berücksichtigung länderspezifischer Prozesse und Beschränkungen den Fluss von Sendungen zu simulieren und so die Gesamt-Transportkosten zu ermitteln. Zur Optimierung der Gesamt-Transportkosten werden mathematische Methoden des Operations Research (Unternehmensplanung) verwendet. Dies ermöglicht die Analyse verschiedener Szenarien wie die Eröffnung neuer Terminals, die Verlagerung bestehender Standorte, die Anpassung von Terminalkapazitäten und die Änderung der Zuweisung von Postleitzahlen zu Terminals. Die "Territory Allocation"-Lösung (intelligente Gebietszuweisung) von DB Schenker kann erhebliche Kosteneinsparungen aufzeigen, weil sich dadurch das Landtransport-Netz kontinuierlich optimieren und an veränderte Kundenstrukturen und -volumina anpassen lässt. Diese Beispiele zeigen, welches Potenzial KI hat, die Logistikbranche zu transformieren. DB Schenker hält diese Technologie für einen wichtigen Treiber für die digitale Zukunft der Branche. Die Potenziale sind enorm, und die Logistikbranche steht erst am Anfang dieser faszinierenden Reise. DB Schenker ist davon überzeugt, dass Unternehmen, die in KI investieren und neue Technologien unterstützend in ihre Geschäftsprozesse integrieren, in der sich wandelnden Logistiklandschaft erfolgreich sein werden. Grenzen und Zukunftsaussichten Die Integration von Künstlicher Intelligenz in der Logistik- und Prozesslandschaft von DB Schenker schreitet kontinuierlich voran. Obwohl die Technologie enorme Potenziale bietet, gibt es jedoch auch begrenzende Faktoren, die im Digitalisierungsdiskurs berücksichtigt werden müssen. So sind menschliche Intuition und Erfahrung in bestimmten Situationen immer noch unersetzlich. Ebenso kann KI die Auswirkungen unvorhergesehener Ereignisse wie Naturkatastrophen oder politische Krisen noch nicht vollständig vorhersehen. KI kann zwar bei der Analyse von Daten unterstützen und Empfehlungen abgeben, ist jedoch noch nicht in der Lage, komplexe strategische Entscheidungen zu treffen. Die endgültige Verantwortung liegt nach wie vor bei den Menschen, die die Daten interpretieren und die strategischen Ziele festlegen. Darüber hinaus sind Datenschutz und (Cyber-)Sicherheitsbedenken wichtige Aspekte beim Einsatz dieser Technologie. DB Schenker setzt Künstliche Intelligenz bereits in verschiedenen Bereichen erfolgreich ein und strebt eine kontinuierliche Weiterentwicklung digitaler Services und Produkte an. Entscheidende Aspekte stellen Echtzeit-Transparenz und Nachverfolgbarkeit der Sendungen dar, um den sich weiter entwickelnden Anforderungen unserer Kunden gerecht zu werden. Mithilfe von 5G- und 6G-Kommunikationstechnologien sowie fortschrittlicher Sensorik strebt DB Schenker eine nahtlose Automatisierung und ein Echtzeit-Tracking in seinen Logistikprozessen an. Auch wird das Unternehmen dank noch fortschrittlicherer Predictive-Analytics-Lösungen noch präzisere Vorhersagen treffen können, basierend auf einer breiteren Datenbasis und weiterentwickelten Algorithmen. Künstliche Intelligenz verspricht für die Logistikbranche in Zukunft weitere Innovationen und Fortschritte. Mittelfristig wird DB Schenker diese Technologie sicher in weiteren Bereichen seiner Lieferketten einsetzen und in Prozesse jenseits der eigenen Lieferketten integrieren, zum Beispiel in der IT-Entwicklung oder dem Personal- und Finanzwesen. Noch weiter in die Zukunft geblickt wird KI voraussichtlich ein integraler Bestandteil der meisten Logistikprozesse sein. Die Automatisierung wird auf einem hohen Niveau sein, und KI wird in der Lage sein, auch komplexe logistische Entscheidungen autonom zu treffen. Die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen wird nahtloser erfolgen, und die Lieferketten werden agiler und effizienter sein als je zuvor. Positive Kosten-Effekte Der Einsatz von KI hat heute schon einen teils erheblichen Einfluss auf Bereiche der Logistikbranche. Durch den intelligenten Einsatz von neuen Technologien lassen sich Prozesse effizienter gestalten, Kosten und Umweltbelastungen reduzieren und die Servicequalität verbessern. Ein interessanter Aspekt ist, dass nicht immer die auf den ersten Blick aufregendsten Lösungen den größten Mehrwert für das Geschäft bringen. Einfache statistische und Machine-Learning-Lösungen wie automatisierte Volumenprognosen können erhebliche positive Effekte auf Effizienz und Kosten haben. Dies unterstreicht, dass KI nicht zwangsläufig hochkomplex sein muss, um wertvolle Ergebnisse zu liefern. Insgesamt zeigt sich, dass KI bereits begonnen hat, das Tagesgeschäft zu revolutionieren und eine Vielzahl bislang ungenutzter und mit Sicherheit auch unerkannter Möglichkeiten für die Zukunft bereithält. Unternehmen, die in KI investieren und die Technologie klug einsetzen, werden in der Lage sein, ihre Effizienz zu steigern und nachhaltige, effiziente Logistiklösungen für die Zukunft zu schaffen. Christa Koenen, Vorstandsmitglied für Informationstechnologie und Digitalisierung bei DB Schenker

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