Innovationen

Digitale Technologien verändern die Logistik

Künstliche Intelligenz (KI) und andere digitale Technologien zeigen ihr Potenzial besonders in der Supply Chain.
25.06.2019
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Unternehmen, die in ihrem Supply Chain Management bereits heute auf KI setzen, sind noch in der Minderheit. Copyright: Fotolia / enanuchit

Digitale Anwendungen bringen Vorteile in Logistikprozessen

Die meisten deutschen Firmen, die Waren transportieren, sehen laut einer repräsentativen Befragung im Auftrag des Digitalverbandes Bitkom aus dem Jahr 2019 große Vorteile digitaler Anwendungen in der Logistik. Viele nutzen diese schon in der Praxis. Doch die neuesten Entwicklungen wie 3D-Druck, Blockchain oder Künstliche Intelligenz (KI) werden nur von einem kleinen Teil der Unternehmen bereits genutzt.

Dabei ist vor allem der Einsatz von KI für die Branche eine enorme Hilfe. Zum einen beschleunigt sie durch blitzschnelle Datenverarbeitung Prozesse auf zahlreichen Ebenen. Zum anderen erlaubt sie kurze Reaktionszeiten auf unerwartete Verzögerungen und Engpässe. Denn Zeit ist Geld – für kaum eine andere Branche ist diese Erkenntnis so wichtig wie für die Logistik. Schon geringe Abweichungen und kleine Fehler in einem komplexen Liefersystem führen zu Kettenreaktionen mit oft schwerwiegenden Folgen. Das beginnt bereits mit der Versorgung von Werk- beziehungsweise Rohstoffen und reicht über die Herstellung von Waren bis zu ihrem Transport an die Kunden.

So ist auch eine große Mehrheit der befragten Unternehmen der aktuellen Bitkom-Umfrage davon überzeugt, dass digitale Technologien beim Warentransport in vielen Bereichen vorteilhaft sind:

  • Beschleunigung des Transports (92 Prozent),
  • langfristig sinkende Logistikkosten (85 Prozent) und
  • weniger anfällige Transportketten (79 Prozent) werden vornehmlich genannt.
  • 69 Prozent erwarten, dass digitale Technologien einen umweltschonenden Transport ermöglichen – das ist eine deutliche Zunahme zu 2017 mit 58 Prozent.
  • Dagegen sind lediglich 14 Prozent der Ansicht, dass sich digitale Technologien allein für größere Unternehmen lohnen würden.

KI mit großem Potenzial im Supply Chain Management

Ein wesentlicher Bestandteil von KI ist Deep Learning. Diese Analytik-Technologie hat ein jährliches Wertschöpfungspotenzial von bis zu 5,8 Billionen Dollar weltweit, allein in der Transport- und Logistik-Branche von bis zu 500 Milliarden Dollar. Das hat das McKinsey Global Institute (MGI) in seiner Studie „Notes from the AI frontier: Insights from hundreds of use cases“ herausgefunden. Untersucht haben die Autoren dafür mehr als 400 Anwendungsfälle in 19 Branchen. Sie berücksichtigten verschiedene Unternehmensfunktionen, darunter auch Supply Chain Management. Und genau dort sehen sie – neben Marketing und Vertrieb sowie Fertigung und Produktion – den größten Einfluss von KI-Methoden.

Die sind allerdings kein Selbstläufer. „Der Einsatz [...] stellt Unternehmen vor erhebliche organisatorische Herausforderungen“, sagt Peter Breuer, Seniorpartner bei McKinsey in Köln und deutscher Leiter von McKinsey Advanced Analytics. Dreh- und Angelpunkt ist die ausreichende Versorgung der zugrundeliegenden Algorithmen mit relevanten Daten. Quellen digitaler Informationen sind sowohl unternehmenseigene als auch strukturierte und unstrukturierte Daten von außerhalb, zum Beispiel von Geschäftspartnern oder aus dem Internet.

4 Beispiele für den Einsatz von KI in der Supply Chain

Künstliche Intelligenz bewährt sich vielfältig in der Supply Chain. Vier exemplarische Einsatzgebiete:

  • KI verarbeitet zahlreiche Sensordaten (Temperatur, Bilder, Töne und vieles mehr) im Internet of Things und vergleicht sie mit Sollwerten. Fallen ihr Abweichungen auf, schlägt sie Alarm. Beispiel: In Verbindung mit Predictive Maintenance sagt sie den Ausfall produktionskritischer Maschinen voraus. Das macht starre Wartungsintervalle überflüssig und minimiert – durch rechtzeitiges Reparieren – das Risiko unverhoffter Stillstände von Herstellungsprozessen.
  • Kombiniert mit den IT-Strukturen von Geschäftspartnern identifiziert KI frühzeitig anstehende Auftragsflauten und -spitzen. So lässt sich die Supply Chain etwa hinsichtlich Rohstoffversorgung und Lieferumfang anpassen. Auch das übernimmt die KI auf Wunsch selbsttätig.
  • KI organisiert den laufenden Transport von Waren und reagiert schnell auf kurzfristige Probleme. Ist etwa das angepeilte Lager eines Kunden unerwartet nicht verfügbar (beispielsweise nach einem Wasserschaden), gleicht KI andere Standorte ab und empfiehlt dem Lkw-Fahrer noch unterwegs ein geeignetes Ausweichziel – vollautomatisch.
  • KI erkennt Engpässe und Verzögerungen von Lieferanten und wählt selbstständig sinnvolle Beschaffungsalternativen aus. So verringern sich Verzögerungen in der Supply Chain erheblich.
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Digitale Technologien können in der Logistik in vielen Bereichen zum Einsatz kommen. Copyright: Fotolia / Yozayo

Einführung Künstlicher Intelligenz ist anspruchsvoll

Wer ebenfalls von Künstlicher Intelligenz profitieren möchte, muss einerseits die Einführung von KI in die Supply Chain gut vorbereiten, andererseits bereit sein, in diese Technologie zu investieren. Denn oft werden Unternehmen vor allem durch hohe Kosten vom Einsatz digitaler Anwendungen in der Logistik abgeschreckt. So sagen 62 Prozent in der Bitkom-Erhebung, dass Kosten für den Datenschutz der größte Nachteil digitaler Lösungen seien. Rund jeder Zweite beklagt allgemein hohe Investitionskosten (53 Prozent).

Wer sich von den Kosten nicht abschrecken lässt, benötigt als Ausgangspunkt immer eine ausreichende Datenbasis. Wie bereits beschrieben, lassen sich dafür interne und externe Quellen anzapfen. Das Sammeln von Bits und Bytes ist allerdings nur der erste Schritt. Der nächste muss die Frage beantworten: Welche der Informationen sind sinnvoll und welche nicht?

Spätestens an dieser Stelle kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel. Sie filtert den Datenwust nach relevanten Zahlen und Nachrichten. Auf der destillierten Basis erstellen Analysten Risikoeinschätzungen und bestimmen, wann zum Beispiel ein System eine Warnmeldung ausgibt. Um in einem solchen Ernstfall die Reaktionszeit möglichst kurz zu halten, sollten entsprechende Mitteilungen auch über mobile Endgeräte ausgegeben werden.

In der Anfangsphase ist dafür viel Arbeit notwendig und im Zweifel ein Job für externe Spezialisten. Ist die KI in einer Supply Chain aber gut verankert, liefert sie weitgehend automatisiert Ergebnisse.