KI in der Logistikindustrie

Die Schweizer Logistikindustrie steht, wie viele andere Branchen auch, vor einem tiefgreifenden Wandel, angetrieben durch die schnelle Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI). Für Unternehmen in der Branche ergeben sich durch diese transformative Technologie vielversprechende Möglichkeiten – gleichzeitig müssen sie sich mit neuen Herausforderungen befassen und gezielte Massnahmen treffen, um das Potenzial von KI vollständig auszuschöpfen.

Bereits vor dem aktuellen Hype um generative KI haben Unternehmen in der Schweiz damit begonnen, KI in ihre Logistikprozesse zu integrieren. Die Technologie wird dabei unterschiedlich und vielfältig eingesetzt, beispielsweise in Form von maschinellem Lernen, in Softwarelösungen (zum Beispiel für Sales & Operations Planning oder Routenplanung) oder bei autonomen Robotern, die in Produktionsstätten selbständig die Intralogistik betreiben.

Vielfältige Anwendungsfelder von KI in der Logistik
Generell wird erwartet, dass KI in der autonomen Logistik und in den Logistikprozessen produzierender Unternehmen einen erheblichen Mehrwert generieren und grossflächig in Produkten und Prozessen Anwendung finden wird. Dabei gibt es einige Bereiche, in denen sich die Anwendung von KI besonders eignet.
Vielversprechend ist beispielsweise der Einsatz von KI zur Optimierung von Routen und Fahrplänen. KI-Systeme können riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren, wodurch Unternehmen ihre Routen und Fahrpläne dynamisch an veränderte Bedingungen anpassen können. Ein weiteres wichtiges Anwendungsgebiet ist die Steigerung der Sicherheit in Lagerhallen und Produktionsstätten: KI-gestützte Kamerasysteme und Sensoren ermöglichen eine lückenlose Überwachung und können potenzielle Gefahrensituationen frühzeitig erkennen, was die Sicherheit für die Mitarbeitenden erhöht und das Risiko von Unfällen und Schäden minimiert. Auch die Automatisierung von Produktionsprozessen bietet grosses Potenzial für den Einsatz von KI. So können KI-gesteuerte Roboter repetitive Aufgaben wie das Be- und Entladen von Maschinen übernehmen. Dies steigert die Effizienz und entlastet Mitarbeitende von monotonen Tätigkeiten.
Aber auch bei der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter ergeben sich dank KI neue Möglichkeiten, wie auch bei der automatischen Überwachung und Steuerung von Produktionsanlagen und -strassen. Bei letzterer können mithilfe von KI grosse Mengen an Sensordaten aus Anlagen und Fahrzeugen gesammelt, ausgewertet und genutzt werden, wobei KI die Daten korrelieren und dadurch neue Erkenntnisse, verbesserte Prognosen und optimierte Abläufe erarbeiten kann. Somit können Unternehmen dank des Einsatzes von KI analysieren, wann bestimmte Anlagen oder Maschinen (präventiv) gewartet werden sollten, wodurch sich allfällige Störungen oder Ausfälle besser vermeiden lassen. Ein Beispiel für eine solche Anwendung ist Microsofts Manufacturing Copilot für Fabrikbetriebe. Diese Lösung ermöglicht es Produktionsmitarbeitenden, mittels natürlicher Sprache komplexe Datenabfragen durchzuführen. So können beispielsweise Ursachen für Maschinenausfälle schnell identifiziert und Probleme innerhalb weniger Tage anstatt Wochen gelöst werden, was die Effizienz und Reaktionsfähigkeit in der Produktion erheblich steigert.

Optimierung von Lieferketten und nachhaltigere Logistik
Ein weiteres Anwendungsgebiet von KI in der Logistik ist die Optimierung von Lieferketten und Nachfrage. Die Verknüpfung von KI mit einem mehrschichtigen digitalen Zwilling ihrer Lieferkette ermöglicht Unternehmen zum einen eine genauere Planung; zum anderen kann so die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette in der digitalen Welt simuliert werden, wodurch Engpässe und Risiken frühzeitig erkannt und eliminiert werden können. Die Integration von KI in die Bestandshaltung optimiert zudem die Lagerbestände entlang der gesamten Wertschöpfungskette und führt zu einer effizienteren Ressourcennutzung.
Schliesslich unterstützt der Einsatz von KI auch die Nachhaltigkeitsbestrebungen von Logistikunternehmen. Durch intelligente Routenplanung und Auslastungsoptimierung können Emissionen reduziert und Leerfahrten vermieden werden. So können Unternehmen nicht nur Kosten einsparen, sondern vor allem auch einen wichtigen Beitrag zum Umweltschutz in ihrer Branche leisten.

Schweizer Vorreiter in KI-basierter Logistik
In der Schweiz gibt es bereits einige führende Unternehmen, die KI-basierte Lösungen für die Logistikindustrie anbieten. So hat ABB beispielsweise durch die Akquisition des Start-ups Sevensense sein Portfolio an autonomen mobilen Robotern mit fortschrittlicher 3D-Visions-Navigationstechnologie erweitert. Kardex, ein Schweizer Unternehmen für Lagertechnik, bietet mit seinen Pick-and-Place-Robotern eine erhöhte Effizienz, 24/7-Verfügbarkeit und verbesserte Ergonomie in der Intralogistik von Unternehmen. Und Swisslog, Anbieter von Automatisierungslösungen und Teil des Robotik-Konzerns Kuka, deckt mit seinem Portfolio die gesamte Wertschöpfungskette in der Lagerautomatisierung ab.

Herausforderungen bei der Integration von KI
Das Potenzial von KI in der autonomen Logistik ist riesig, ist allerdings auch mit einigen Herausforderungen verbunden. So wird beispielsweise der für die Integration von KI nötige finanzielle Aufwand häufig falsch eingeschätzt, wobei die Betriebskosten generativer KI-Modelle den möglichen erwarteten Nutzen übersteigen können. Denn oft unterschätzen Unternehmen den Aufwand und die Komplexität ihrer KI-Projekte, was dazu führt, dass sie Mühe haben, ihre Projekte über den Proof-of-Concept-Status hinaus zu skalieren. Eine Kosten-Nutzen-Analyse im Vorfeld ist daher absolut essenziell.
Eine zentrale Problematik ist ausserdem die «Überautomatisierung», ein Zustand, bei dem der Einsatz von Automatisierungstechnologien über das optimale Mass hinausgeht. So automatisierte ein deutscher Erstausrüster seine Produktionsstätten maximal, was entgegen seinen Erwartungen zu einem stückweiten Verlust an Flexibilität und Agilität führte – weshalb er nunmehr selektiver vorgeht und je nach Prozess wieder mehr auf seine menschlichen Arbeitskräfte setzt.
Schliesslich hat KI einen erheblichen Einfluss auf die Arbeitsprofile von Mitarbeitenden in der Logistikbranche. Eine frühzeitige Einbindung der Arbeitskräfte sowie gezielte Aus- und Weiterbildungsmassnahmen sind entscheidend für den Erfolg und die Akzeptanz von KI-Projekten – denn die Balance zwischen KI-gestützter Effizienz und menschlicher Flexibilität wird in Zukunft eine Schlüsselrolle in der Gestaltung logistischer Prozesse spielen.
Alles in allem birgt der Einsatz von KI in der autonomen Logistik grosses Potenzial, ist aber gleichzeitig auch mit einigen Herausforderungen verbunden. Dennoch ist zu erwarten, dass KI in den kommenden Jahren eine immer wichtigere Rolle in der Logistik spielen und schlussendlich und zu einer nachhaltigeren und effizienteren Lieferkette beitragen wird.

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