KI in der Logistik - Anwendungsbeispiele aus dem Fraunhofer IML

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den vergangenen Jahren zu einer Schlüsseltechnologie für die Weiterentwicklung logistischer Prozesse entwickelt. Insbesondere datenintensive Aufgaben entlang der gesamten Wertschöpfungskette, lassen sich durch KI-Methoden effizienter, robuster und transparenter gestalten. Für Unternehmen in der Logistik eröffnet KI damit neue Potenziale, vorhandene Daten systematisch zu nutzen und Entscheidungsprozesse gezielt zu unterstützen. KI unterstützt sowohl strategische und taktische Entscheidungen als auch operative Prozesse. Anwendungsfelder reichen von Prognosen und Optimierungsverfahren bis hin zur Automatisierung von Abläufen, etwa in der Disposition, der Lagerlogistik oder der Fahrzeugführung. Insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) bietet KI einen praxisnahen Ansatz, um Effizienzpotenziale zu erschließen und Entscheidungen fundierter zu treffen. Voraussetzung für eine erfolgreiche Einführung sind geeignete technische Grundlagen, eine klare organisatorische Einbettung sowie ein schrittweises Vorgehen, das an konkreten Anwendungsfällen ansetzt. Dieses Whitepaper zeigt anhand ausgewählter, am Fraunhofer IML entwickelter Anwendungen, wie KI in der Logistik konkret eingesetzt werden kann. Es spannt den Bogen von der strategischen und taktischen Planung über die operative Steuerung bis hin zu Lager- und Kommissionierungsprozessen und verdeutlicht, wie KI-basierte Lösungen – etwa in der Mengenprognose oder der Lagerplatzoptimierung – in der Praxis Mehrwert schaffen. Darüber hinaus gibt es einen Überblick, was beim Einstieg zu berücksichtigen ist und welche Voraussetzungen sowie Risiken hiermit verbunden sind. Dadurch liefert das Whitepaper eine Orientierung für Unternehmen, die das Potenzial von KI in der Logistik systematisch erschließen möchten.