Künstliche Intelligenz in der Logistik

KI hat in der Logistik einen technologischen Paradigmenwechsel eingeleitet – das Potenzial für KI-Verfahren und -Methoden ist in der Branche nahezu unerschöpflich. Im Folgenden werden einige Anwendungsbeispiele aufgezeigt.

Strategische & Taktische Planung

Künstliche Intelligenz bietet Logistikunternehmen enorme Potenziale in der strategischen und taktischen Planung. Die präzise Vorhersage von Mengen, Personalbedarf und Transportkosten ist entscheidend, um kosteneffizient und flexibel auf Marktbedingungen reagieren zu können. KI-gestützte Systeme, wie beispielsweise die Mengenprognose zur Personal- und Ressourceneinsatzplanung, integrieren Daten aus verschiedenen Systemen (ERP, WMS, TMS) und liefern verlässliche Vorhersagen für kurzfristige Schwankungen. Besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMU) profitieren von dieser Technologie, da sie trotz begrenzten Ressourcen durch die digitale Unterstützung effiziente, vorausschauende Planungen durchführen können. Prognosemethoden, die auf KI basieren, verbessern die Planungssicherheit und ermöglichen eine dynamische Anpassung an unvorhersehbare Änderungen im Logistikprozess.¹

Operative Planung & Steuerung

In der operativen Planung optimiert KI nicht nur die Disposition und das Flottenmanagement, sondern sorgt auch für eine präzise Steuerung von Transportprozessen. Die multimodale ETA-Vorhersage (Estimated Time of Arrival) ist ein gutes Beispiel: Sie verknüpft Verkehrsdaten, Wetterinformationen und Statusmeldungen aus verschiedenen Quellen und liefert kontinuierlich aktualisierte Ankunftszeiten. Das trägt zu einer gezielten Anpassung der Ressourcen bei und reduziert Verzögerungen. Ebenso werden Technologien wie die KI-gestützte Freivolumenmessung, bspw. von LKW-Trailern, und Fahrerassistenzsysteme mit Sprachunterstützung eingesetzt, um die Effizienz im operativen Betrieb zu steigern und die Fehlerrate zu minimieren.²

Lager & Kommissionierung

In Lager und Kommissionierung werden KI-Technologien immer häufiger genutzt, um Abläufe zu optimieren. Die Lagerplatzoptimierung durch Systeme wie ABC-AnalytIQ, die mithilfe von KI Sortimente auf die Zugriffshäufigkeit analysieren, ermöglichen eine effiziente Gestaltung und Belegung von Lagerflächen und eine schnelle Kommissionierung. Weitere Beispiele sind die Verwendung von Bildverarbeitung zur Detektion, Klassifikation und Zählung von Ladungsträgern oder der Einsatz von Sim-to-Real-Transfer-Technologien, bei denen robotergestützte Aufgaben zunächst in simulierten Umgebungen trainiert werden, um die Praxistauglichkeit zu erhöhen. So wird die Transparenz innerhalb des Lagers erhöht, Fehlerquellen werden reduziert und die Produktivität gesteigert.

Querschnittsfunktionen & Zukunftsthemen

KI hat auch das Potenzial, Querschnittsfunktionen in der Logistik zu verbessern. Ein Beispiel ist die Simulation mobiler Roboter, bei der virtuelle Tests durchgeführt werden, bevor die Systeme im realen Betrieb eingesetzt werden. Ebenso wird KI in der Wissensverarbeitung genutzt, etwa für die Extraktion von Informationen aus Nachhaltigkeitsberichten oder in der unternehmensspezifischen Schulung. All das ermöglicht nicht nur eine bessere Ressourcennutzung, sondern bietet auch die Grundlage für zukunftsfähige, datengestützte Logistikprozesse.³

Literaturnachweise

[1] Ahmad Saleh Shatat und Abdallah Saleh Shatat, „The dynamic support of artificial intelligence techniques in managing logistics activities“, in: Human Systems Management 44, 2025.

[2] Illya Kaynov, Marijn van Knippenberg, Vlado Menkovski, Albert van Breemen und Willem van Jaarsveld, „Deep Reinforcement Learning for One-Warehouse Multi-Retailer inventory management“, in: International Journal of Production Economics 267, 2024.

[3] Anike Murrenhoff, Martin Friedrich und Markus Witthaut: „KI in der Logistik- Anwendungsbeispiele aus dem Fraunhofer IML“, Fraunhofer IML 2025.