LE-4-2022

LOGISTIK express 4/2022 | S24
Im Sinne von «Predictive Maintainance» kann
Künstliche Intelligenz Maschinenausfälle vorhersehen
und darüber hinaus effizient die
Timeslots für die entsprechenden rechtzeitigen
Wartungsarbeiten innerhalb des Gesamtprozesses
einteilen. Autonome Drohnen
können Inventuren erledigen und Bilder zur
Schadensprüfung aufnehmen. Chatbots können
Anfragen von Paketempfängern entgegennehmen.
Das Sortieren von Waren und
Komponenten im Lager ist für den Menschen
eine zeitintensive Aufgabe. Hier können Roboter
die Vorsortierung übernehmen. Darüber
hinaus können sie besser erkennen, welche
Produkte oder Komponenten gerade stärker
nachgefragt werden und diese näher am Ein-/
Ausgang platzieren, um Wegzeit zu sparen.
Und neben dieser Prozess- und Transportoptimierung
kann Künstliche Intelligenz eben in
der Bedarfsprognose und Absatzplanung eingesetzt
werden. Durch Big Data kann besser
vorhergesehen werden, wer wann wo was
braucht; wo es in nächster Zeit bei bestimmten
Produkten zu einem Nachfrageüberhang
oder aber –defizit kommen könnte. Damit
kann sie nicht nur in bestehende Prozesse
eingreifen und diese optimieren, sondern Ressourcen
und Kapazitäten auch in die jeweilige
Zukunft hinein besser aufteilen. Das würde bedeuten,
dass Künstliche Intelligenz in der Logistik
nicht allein innerbetriebliche Probleme und
Engpässe sondern vielleicht sogar gesamtwirtschaftliche
Abschwünge oder Volatilitäten
besser abfedern könnte.
Anhand dieser Beispiele sieht man auch, dass
Künstliche Intelligenz menschliche Arbeit im
Grossen und Ganzen nicht ersetzen wird. Sie
wird die menschliche Arbeit vielmehr unterstützen.
Entscheidungsträger nehmen noch eine abwartende
Haltung ein
Trotz des hohen Potenzials von Künstlicher
Intelligenz handelt es sich im Wesentlichen
um eine neue Technologie, deren volle Entfaltung
noch in der Zukunft liegt und deren
Möglichkeiten, Risiken und Nebenwirkungen
noch nicht ganz verstanden werden. So ist
es dann vielleicht auch weniger verwunderlich,
dass viele Unternehmen noch zögern,
Künstliche Intelligenz zu implementieren. Laut
einer Studie des Magazins Logistik heute und
INFORM wenden nur 26 Prozent der befragten
Betriebe in Deutschland Künstliche Intelligenz
in ihrer Logistik an. Dabei gibt mehr als die
Hälfte der Befragten (54 Prozent) an, dass
ihnen das entsprechende Know-how fehlen
würde. Als weitere Hindernisse werden hohe
Kosten (46 Prozent), eine unzureichende IT-Infrastruktur
(44 Prozent) und ein Mangel an zeitlichen
Ressourcen (38 Prozent) genannt. Aus
einer Bitkom-Studie aus dem Jahr 2019 geht
jedoch hervor, dass 70 Prozent aller Befragten
davon ausgehen, dass Künstliche Intelligenz
in den nächsten zehn Jahren ein unverzichtbarer
Bestandteil in der Logistik sein wird.
Doch auch einen anderen Grund gibt es für
die reservierte Haltung gegenüber dem Einsatz
von Künstlicher Intelligenz in der Logistik:
Die Angst davor, dass Künstliche Intelligenz in
grossem Stil Arbeitsplätze überflüssig machen
könnte. Was sich abzeichnet, ist, dass Künstliche
Intelligenz menschliche Fähigkeiten beträchtlich
erweitert, sie aber nicht notwendigerweise
ersetzt. Vielmehr werden Menschen
benötigt, die die Systeme der Künstlichen Intelligenz
beaufsichtigen, warten und die ihre
Vorschläge ausführen und konkret umsetzen.
Zu erwarten ist, dass sich durch den Einsatz von
Künstlicher Intelligenz gesamtwirtschaftlich
und gesamtgesellschaftlich neue Berufsfelder
auftun. In der Summe könnten in der Logistik
bessere und weniger anstrengende Arbeitsplätze
entstehen.
Die Logistik ist also ein idealer Anwendungsfall
für die Künstliche Intelligenz. Die Möglichkeiten,
dass Probleme schneller und effizienter
behoben werden, Kosten gesenkt, Ressourcen
geschont, nicht allein betriebswirtschaftliche
sondern gesamtwirtschaftliche Krisen
und Probleme durch sie abgefedert werden
und nicht zuletzt eventuell bessere Arbeitsplätze
für Menschen entstehen, sind kaum zu
unterschätzen. Klar ist, dass noch Qualifizierungsbedarf
besteht. Bald aber dürfte allein
aus Gründen des Wettbewerbs Künstliche Intelligenz
in der Logistik überall zu finden sein.
Für die Betriebe lohnt es sich daher, sich jetzt
bereits darauf vorzubereiten.
(RED)