Wie KI für mehr Nachhaltigkeit in der Logistik sorgt

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Künstliche Intelligenz im Unternehmen nutzen
© sujins – pixabay.com

Der Klimawandel und die Industrie 4.0 stellen viele Unternehmen vor neue Herausforderungen, die schwierig zu bewältigen sind. So werden neue digitale Lösungen für analoge Probleme benötigt, um stärker im globalen Markt mitwirken zu können. Gleichzeitig müssen aber auch Umweltschutz und Ressourcenmangel beachtet werden. Künstliche Intelligenz (KI) kann als Bindeglied zwischen Digitalisierung und Nachhaltigkeitsbestrebungen agieren.

Laut einer Studie zu künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft fanden 69 % aller befragten Unternehmen, dass KI eine wichtige Zukunftstechnologie ist. 26 % gaben an, dass sie künstliche Intelligenz als einen überschätzten Hype sehen. Zwischen KMU und großen Unternehmen gibt es zudem große Unterschiede bei der Meinung. Während 92 % aller Betriebe mit mehr als 2.000 MitarbeiterInnen KI positiv gegenüberstehen, sind es bei Unternehmen bis 100 MitarbeiterInnen nur 66 %.

Logistik bietet viele Möglichkeiten für KI

Künstliche Intelligenz hat zahlreiche Einsatzmöglichkeiten und eignet sich deshalb für jeden Industriebereich. Einige Branchen können aber mehr von der neuen Technologie profitieren als andere. Für die Logistikbranche bietet KI zahlreiche Chancen. So können beispielsweise herkömmliche Palettenregale mit Sensoren ausgestattet werden, um Daten über Lagerbestand und Artikeltransfer zu sammeln. Diese können dann verwendet werden, um Software mit maschinellem Lernen zu trainieren und Artikelflüsse zu optimieren. Dadurch können unternehmensinterne Prozesse beschleunigt werden, um effizienter zu arbeiten.

EXTRA: Künstliche Intelligenz im Unternehmen nutzen: 5 Schritte

Zudem ermöglicht KI schnelle und präzisere Problemanalysen. Umso mehr Systeme mit KI vernetzt sind, umso akkurater können nicht nur bereits vorhandene, sondern auch potenzielle Fehler erkannt werden. So wird gewährleistet, dass es weniger oft zu Problemen kommt, die den gesamten Warenfluss lahmlegen können. Zudem sammelt die KI wichtige Daten, mit welchen der Arbeitsablauf zusätzlich optimiert werden kann. Da viele eintönige Aufgaben, wie das Ein- und Austragen von Artikeln, die Inventur und ein Großteil der Kommissionierung von digitalen Lösungen übernommen wird, kommt es zu wenigen menschlichen Fehlern und die MitarbeiterInnen können sich auf andere Arbeiten konzentrieren.

Weniger Leerfahrten für weniger Verschmutzung

Etwa 20% aller Strecken, die der Frachtverkehr in der EU jedes Jahr zurücklegt, sind Leerfahrten. Oftmals sind Frachtfahrzeuge weniger als zur Hälfte beladen. Durch künstliche Intelligenz können Leerfahrten vermieden und vorhandene Strecken maximal genutzt werden. Dadurch werden auf lange Zeit Ressourcen und damit auch Kosten gespart und es kommt zu weniger Umweltverschmutzung durch Abgase und Feinstaub.

Viele Unternehmen in der Logistikbranche haben das Potenzial von künstlicher Intelligenz und anderen digitalen Lösungen mittlerweile erkannt. Während die Logistikbranche 2016 nur 40 Millionen USD in digitale Dienstleistungen investierte, waren es 2020 bereits 276 Millionen USD. Insbesondere Lösungen für die gesamte Lieferkette, sogenannte Plattformen, werden immer beliebter. Durch diese können alle Schritte der Logistik zentral verwaltet und analysiert werden. Diese disruptiven Technologien vereinfachen jegliche Interaktionen zwischen allen Logistikteilnehmern, vermeiden Störfaktoren und erhöhen die Transparenz in Lieferketten.

Autonomer elektrischer Frachtverkehr bestimmt die Zukunft

Experten schätzen, dass elektrische Trucks 2030 kostengünstig genug sind, um von einem Großteil aller Logistikunternehmen eingesetzt werden zu können. Ein Blick auf die Abgaswerte zeigt, dass es dafür höchste Zeit ist. Denn zwischen 2000 und 2018 sind die weltweiten CO2 Emissionen nur im Straßengüterverkehr um 42 % gestiegen. Viele Regierungen ziehen deshalb die Notbremse. Bis 2030 sollen Emissionen im Güterverkehr in Deutschland um 43 % verringert werden. Die Logistikindustrie hat also 10 Jahre Zeit, um sich fast komplett umzurüsten.

Elektrofahrzeuge sind die offensichtlichste Lösung, um den Ausstoß von Abgasen zu verringern. Momentan sind diese aber noch sehr teuer in der Anschaffung und die benötigte Infrastruktur ist besonders in Deutschland kaum vorhanden. In den nächsten Jahren sollte sich dies aber ändern, da durch ständig neue Innovationen die Kosten von elektrischen Fahrzeugen verringert werden können. Auch Ladestationen können billiger und schneller errichtet werden. Neben der Elektrifizierung des Güterverkehrs spielt auch die Automatisierung eine große Rolle. Hier kommt wiederum KI ins Spiel. Diese kann dafür sorgen, dass Güter schneller, ressourcensparender und kostengünstiger von A nach B transportiert werden. Auch hier ist aber mehr Infrastruktur im digitalen Bereich nötig, da KI oftmals einen Internetempfang benötigt um Daten über die jeweilige Route, z.B. Baustellen, empfangen zu können.

Grünere Zukunft dank KI

Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, das Maximale aus der Industrie 4.0, also der Vernetzung von digitalen und analogen Systemen, herauszuholen. Dadurch können alle Prozesse möglichst effektiv miteinander interagieren, übersichtlicher und transparenter gestaltet werden und zur Optimierung der gesamten Lieferkette beitragen. Dadurch werden auf lange Sicht Ressourcen und Energie gespart, da Leerfahrten reduziert oder verhindert werden. Das Unternehmen, welches KI einsetzt, spart dadurch auf lange Zeit viel Geld und kann Aufträge schneller erledigen, während es gleichzeitig weniger oft zu Problemen beim Arbeitsablauf kommt. Von solchen Geldeinsparungen profitiert auf lange Sicht auch der Kunde, da das Unternehmen Produkte und Dienstleistungen günstiger anbieten kann. Und auch die Umwelt profitiert durch KI von mehr Umweltschutz und weniger Ressourcenverbrauch

Thomas Merten
Thomas Merten ist Experte für Changemanagement und agiert als Berater in Sachen Prozessoptimierung und digitale Transformation. Er hilft sowohl KMU als auch größeren Unternehmen bei der Umsetzung einer Digitalisierungsstrategie und der dabei notwendigen Anpassung und Änderung bestehender Prozesse.

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