Künstliche Intelligenz verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil

Trotz der zunehmenden Digitalisierung in der Logistik tun sich Unternehmen immer noch schwer mit dem Übergang zu einem vollständig datengesteuerten Betrieb. Es erweist sich nach wie vor als Herausforderung, relevante und genaue Daten von den vielen verschiedenen Partnern zu sammeln und darauf zu reagieren - insbesondere im Bereich der Logistik, wo Daten schnell an Wert verlieren. Denn ein wirklich datenorientierter Ansatz erfordert analytische Fähigkeiten, komplexe Programmierung, Integration und Schnittstellen, die den Nutzern eine effektive Entscheidungshilfe bieten.

Die Grenzen der Prozessoptimierung
Im Gegensatz dazu benötigt künstliche Intelligenz zunächst eine kongruente und robuste Prozessprogrammierung, nutzt dann aber das gesamte operative Backend, um Daten zu konsolidieren und daraus Schlüsse zu ziehen. So kann KI-basierte Software beispielsweise Echtzeitdaten für jeden Container im Transit analysieren und Daten über das Herkunftsland und den Spediteur verarbeiten, um ein Risikoprofil für jeden Container zu erstellen und zu entscheiden, ob und wo er kontrolliert werden sollte.
KI-Systeme können auch dabei helfen, Prozesse zu optimieren und auszuführen. Logistiksysteme für das Transportmanagement, die Versandplanung und den Versand sind derzeit darauf ausgelegt, den Durchsatz zu maximieren, die Kosten zu senken und die Transparenz zu erhöhen. Aber auch die Prozessoptimierung hat ihre Grenzen, insbesondere wenn es um die Verwaltung von Ausnahmen geht. Der Umgang mit Ausnahmen in komplexen Netzwerken erfordert zahlreiche Systemanpassungen, die kostspielig sind und die Systembenutzer überfordern können.

Schon ein winziger Etikettierungsfehler kann zu erheblichen Kosten, Verzögerungen und Sicherheitsrisiken in der Lieferkette führen und menschliches Eingreifen erfordern. Mit Hilfe von KI-basierter Technologie lassen sich jedoch Ausnahmen, die in Verbindung mit weniger anspruchsvollen Systemanpassungen auftreten, effektiver bewältigen. Unternehmen, die die Möglichkeiten der KI zur Prozessoptimierung ignorieren, werden es zweifellos schwer haben, Schritt zu halten.

KI ist nicht nur in der Lage, Entscheidungen auf der Grundlage umfangreicher Datensätze zu treffen, sondern auch Erfolgskriterien zu optimieren. Diese Optimierung erstreckt sich nicht nur auf die Logistikkosten, sondern auch auf nicht-monetäre Parameter wie das Verhältnis zwischen den Verkehrsträgern, die Ressourcenauslastung, Service Level Agreements, Emissionen und vieles mehr. KI kann sich selbst entwickeln, um mehrdimensionale Optimierungsziele auszugleichen und sich bei Bedarf schnell an veränderte Umstände oder Ereignisse anzupassen.

Ein Beispiel dafür ist die Art und Weise, wie die KI potenzielle Abweichungen bei den Vorlaufzeiten im Rahmen der Optimierung der Bestände in mehreren Etagen berücksichtigt. Sie ist in der Lage, zahlreiche verschiedene Elemente zu analysieren und Zusammenhänge zu erkennen, die für den Menschen zu komplex oder zu abstrakt sind, um sie vollständig zu erfassen. In naher Zukunft wird die KI am besten in der Lage sein, die ständig wachsenden Anforderungen zu bewältigen, die die täglichen Logistikentscheidungen beeinflussen. Dieser Wandel wird Logistikunternehmen und die Branche insgesamt wahrscheinlich deutlich widerstandsfähiger machen. Es ist daher kaum verwunderlich, dass KI derzeit Gegenstand vieler Debatten ist. Diese neue und disruptive Technologie bringt jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich - wie z.B. die Risiken, die eine unkontrollierte KI mit sich bringt: Künstliche Intelligenz braucht ein hohes Maß an Freiheit, um optimal arbeiten zu können, muss aber auch kontrolliert werden, um unbeabsichtigte Folgen zu vermeiden, wenn es um Dinge wie ethische Überlegungen oder die Notwendigkeit geht, schnell wieder die volle Kontrolle zu erlangen, wenn ein Wiederherstellungsprozess eingeleitet wird. Regierungen und Regulierungsbehörden bereiten sich auf die Verabschiedung von Standards für KI vor, wie z.B. das EU-Gesetz über KI, das derzeit ausgearbeitet wird. Es wird jedoch noch einige Zeit dauern, bis diese vollständig in Kraft sind und sich bewährte KI-Verfahren etabliert haben.

Beginnen Sie mit kleinen Schritten
Logistikunternehmen sollten die Vorteile der KI gegen die Risiken abwägen, die sie mit sich bringt. Sie können ihre KI-Reise langsam beginnen, während sie nach und nach mehr Erfahrung sammeln. Selbst das wird ihnen einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen, die bekanntlich niemals schläft. Unternehmen, die mit KI experimentieren, sie nutzen und in ihre Prozesse einbinden, um effizientere und zuverlässigere Dienstleistungen anzubieten, werden erfolgreich sein, denn KI-basierte Logistikorchestrierung wird ihnen einen Wettbewerbsvorteil in der Branche verschaffen.

Dieser Artikel wurde zuerst in der Handelszeitung veröffentlicht.

Vielen Dank an Ruben Principe, der maßgeblich zu diesem Artikel beigetragen hat.