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  4. KI-Kompass: Orientierung und Umsetzung für den Mittelstand
 
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September 9, 2025
Paper (Preprint, Research Paper, Review Paper, White Paper, etc.)
Title

KI-Kompass: Orientierung und Umsetzung für den Mittelstand

Title Supplement
Mit künstlicher Intelligenz die Einfachheit der Logistik zurückerobern
Abstract
Die Logistik steht heute mehr denn je im Zentrum unternehmerischer Resilienz, Wettbewerbsfähigkeit und zugleich unter wachsendem Druck. Globale Unsicherheiten, fragile Lieferketten, zunehmender Fachkräftemangel, steigende Kundenerwartungen und Nachhaltigkeitsanforderungen sind nur einige der täglichen Herausforderungen. Unternehmen müssen schneller, flexibler und gleichzeitig wirtschaftlicher handeln.
Doch mit den vorhandenen Prozessen, Mitteln und Werkzeugen stoßen sie dabei oft an ihre Grenzen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet die Chance, genau diese logistischen Herausforderungen gezielt und praxisnah zu lösen. Sie ermöglicht, was in vielen Bereichen lange als nicht realisierbar galt: Komplexität wird beherrschbar, indem Daten nutzbar gemacht und Entscheidungen vorausschauend getroffen werden.

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Today more than ever, logistics is at the heart of business resilience and competition, and at the same time under increasing pressure. Global uncertainties, fragile supply chains, a growing shortage of skilled workers, rising customer expectations, and sustainability requirements are just some of the daily challenges. Companies need to act faster, more flexibly, and at the same time more economically. However, with the existing processes, resources, and tools, they often reach their limits.
Artificial intelligence (AI) offers the opportunity to solve precisely these logistical challenges in a targeted and practical manner. It enables what was long considered unachievable in many areas: complexity becomes manageable by making data usable and making decisions proactively.
Author(s)
Wolny, Michael  
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Hefft, Daniel  orcid-logo
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Schulz, Ruben
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Turmaz, Tolga
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Schmitt, Dominik
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Witthaut, Markus  
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Jacobsen, Jens Jakob
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Editor(s)
Kirchheim, Alice
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Henke, Michael  
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Clausen, Uwe  
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Corporate Author
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Open Access
File(s)
Download (4.68 MB)
Rights
CC BY-ND 4.0: Creative Commons Attribution-NoDerivatives
DOI
10.24406/publica-5026
Language
German
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML  
Fraunhofer Group
Fraunhofer-Verbund Produktion  
Keyword(s)
  • Logistik

  • Supply Chain Management

  • Künstliche Intelligenz

  • Generative KI

  • Maschinelles Lernen

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