LE-4-2022

LOGISTIK express 4/2022 | S22
SPECIAL
Mehr Effizienz in der
Logistik dank
Künstlicher
Intelligenz
Die Logistik ist ein geradezu idealer Anwendungsfall
für Künstliche Intelligenz. Aufgrund
ihres enormen Potenzials, Prozesse zu optimieren,
Störungen und Fehler im System
rechtzeitig zu erkennen und zu beheben
sowie Kosten zu senken, wird sie von der
Mehrheit der Entscheidungsträger innerhalb
der nächsten zehn Jahre als unverzichtbarer
Bestandteil der Branche angesehen.
Auch aufgrund ihres Potenzials, neue,
attraktivere Arbeitsplätze entstehen zu lassen.
BEITRAG: REDAKTION
Die Corona-Krise war und ist auch
eine Krise der globalen Lieferketten
und der Logistik. Sie kann jedoch
auch als Weckruf verstanden werden:
Immer ausgefeiltere Supply-Chain-Systeme
sind in einem volatilen Umfeld und angesichts
von Schwankungen bei Angebot
und Nachfrage (nicht zuletzt auch aufgrund
des Klimawandels oder wegen geopolitischer
Rivalitäten) umso verletzlicher. Systeme der
Künstlichen Intelligenz bieten jedoch ungeahnte
Möglichkeiten, auf rasche Veränderungen
schnell zu reagieren – beziehungsweise
sie vorherzusehen und auch im Nicht-Krisenmodus
die Abläufe effizienter zu organisieren,
Ressourcen zu sparen und Kosten zu senken.
Logistik idealer Anwendungsfall für KI
Logistiksysteme sind Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge,
die zwar eindeutig, aber aufgrund
ihrer Komplexität für den Menschen und
für herkömmliche Methoden der Operations
Research kaum überschaubar sind. Welche
Auswirkungen haben ein Stau, ein Materialschaden
bei einer Maschine oder ein Streik in
einem Hafen an einem anderen Ende der Welt
für das Gesamtsystem? Wie kann es rasch erneut
in sich abgestimmt werden? Systeme der
Künstlichen Intelligenz werden das in Zukunft
immer genauer berechnen können. Mehr
noch: Wie werden sich aufgrund von Ernteausfällen
oder Rekordernten, Wechselkursentwicklungen
oder Themen, die in den Sozialen
Medien gerade virulent sind, Angebot und
Nachfrage nach bestimmten Gütern (auseinander)
entwickeln? Künstliche Intelligenz kann
nicht nur Prozesse optimieren sondern auch in
der Bedarfsprognose und der Absatzplanung
eingesetzt werden.