Von Guillaume Girard

Softwareingenieur

Ansichten: 216

Partager l’article

In einem Umfeld, in dem Lieferketten unter dem wachsenden Druck stehen, Kosten zu senken und gleichzeitig Resilienz und Nachhaltigkeit zu gewährleisten, etabliert sich Künstliche Intelligenz als zentrales Orchestrierungsinstrument für Transportabläufe. Unternehmen streben nicht mehr nur danach, ihre Kraftstoff­kosten zu optimieren, sondern wünschen sich die Echtzeit-Synchronisation von Warenströmen, die frühzeitige Erkennung von Störungen und die Reduzierung ihrer CO₂-Bilanz.

Durch die Kombination von prädiktiven Algorithmen, autonomen Robotern und Datenanalysen wandelt KI jeden Abschnitt der Supply Chain in einen agilen Bereich, der sich sofort an Nachfrageänderungen und Markt­unsicherheiten anpassen kann. Dieser Artikel stellt die wichtigsten KI-Innovationen in der Logistik vor und illustriert sie anhand konkreter Beispiele aus Schweizer Unternehmen, die diese Technologien eingeführt haben, um Effizienz, Sicherheit und Nachhaltigkeit zu steigern.

Nachfrageprognose und Routenoptimierung

KI-basierte Prognosemodelle ermöglichen eine präzise Vorhersage von Nachfrageschwankungen. Durch Routenoptimierung senken Transportunternehmen ihren Kraftstoffverbrauch um bis zu 15 %.

Detaillierte Bedarfsvorhersage

Die Analyse von Bestellmengen, Wetterdaten und saisonalen Trends speist Machine-Learning-Modelle, die in der Lage sind, die Nachfrage wöchentlich oder täglich zu prognostizieren. Diese Vorhersagen berücksichtigen Verkaufshistorien, laufende Aktionen sowie externe Signale, etwa lokale Wirtschaftsdaten. Die KI passt ihre Prognosen kontinuierlich an, sobald neue Ereignisse erkannt werden, und gewährleistet so eine optimierte Kapazitäts- und Lagerplanung.

Über die reine Schätzung hinaus erzeugen diese Algorithmen alternative Szenarien für unerwartete Spitzen, bieten zusätzliche Handlungsspielräume zur schnellen Umverteilung logistischer Ressourcen oder zur Einholung angepasster Transportangebote. Supply-Chain-Verantwortliche können so mit verlässlichen Projektionen arbeiten und fundierte Entscheidungen treffen, um Bestandslücken und Überhänge zu reduzieren.

Beispiel: Eine grosse Schweizer Handelskette implementierte eine Open-Source-Prognoselösung, die Zeitreihenalgorithmen mit Deep-Learning-Modellen kombiniert. Diese modulare Architektur führte zu einer Reduktion von 25 % bei Out-of-Stock-Situationen und optimierte die Auffüllung regionaler Standorte. Dieser Fall zeigt, dass ein kontextbezogener Ansatz auf skalierbaren Bausteinen die Produktverfügbarkeit verbessert, ohne einen Vendor Lock-in zu erzeugen.

Intelligente Routenoptimierung

KI-basierte Tourenoptimierungssysteme bewerten innerhalb von Sekunden tausende Routen­kombinationen unter Berücksichtigung von Echtzeitverkehr, Zeitfenstern und Betriebskosten. Graphen­algorithmen und adaptive lineare Programmierung wählen automatisch die effizientesten Strecken aus und sichern dabei Lieferfenster sowie Fahrzeugkapazitäten.

In einem modularen Ansatz lassen sich diese Lösungen an verschiedene TMS (Transportation Management Systems) anbinden und nutzen offene APIs zur Integration von GPS-Daten, Wetterinformationen oder Streckendaten. Diese Offenheit verhindert ein Lock-in bei einem einzigen Anbieter und ermöglicht es, das Ökosystem gemäß der Open-Source-Ausrichtung und offenen Standards des Unternehmens weiterzuentwickeln.

Konkret kann eine per KI optimierte Flotte den Kraftstoffverbrauch um 15 % senken, CO₂-Emissionen deutlich reduzieren und die Fahrzeugauslastung verbessern. Die kontinuierliche Abstimmung zwischen dem zentralen System und den mobilen Endgeräten der Fahrer gewährleistet maximale Reaktionsfähigkeit bei unvorhergesehenen Ereignissen wie Straßensperrungen oder Verkehrsstaus.

Synchronisation der Lieferkette

Die KI beschränkt sich nicht auf Distributionszentren und Routenplanung, sondern orchestriert die gesamte Kette vom Lieferanten bis zum Point of Sale. Hybride Plattformen sammeln und standardisieren Daten aus ERP-, WMS- und TMS-Systemen, wenden anschließend Geschäftsregeln und Machine-Learning-Modelle an, um Beschaffung, Produktion und Kundenbedarf zu synchronisieren.

Diese Synchronisation optimiert den Lagerbestand in jeder Phase, minimiert Wartezeiten und reduziert sowohl Fehl- als auch Überbestände. Sie bietet allen Beteiligten eine verlässliche, gemeinsame Sicht und erleichtert Zusammenarbeit und kollektive Entscheidungsfindung. Der hybride Ansatz, der bestehende Bausteine mit Eigenentwicklungen kombiniert, sichert die Anpassungsfähigkeit an die spezifischen Anforderungen jedes Unternehmens.

Illustration: Ein in der Rohstoffhandelsbranche tätiges Schweizer Unternehmen führte eine KI-basierte Supply-Chain-Plattform ein, die ein Open-Source-WMS mit Machine-Learning-Microservices kombiniert. Das Projekt zeigte, dass eine modulare Architektur kontinuierliche Synchronisation von Lieferantenaufträgen und Produktion ermöglicht, die Nachschubzeiten um 12 % verringert und die Lagerumschlagshäufigkeit um 8 % steigert.

Predictive Maintenance und Lagerautomatisierung

Künstliche Intelligenz erkennt Ausfälle, bevor sie auftreten, und reduziert dadurch die Wartungskosten um 30 %. Lager werden durch KI-gesteuerte Robotik effizienter.

Predictive Maintenance für Flotten und Infrastruktur

Durch Echtzeiterfassung von Sensordaten (Vibration, Temperatur, Ölstand) erkennt die KI frühzeitig schwache Signale, die auf einen bevorstehenden Ausfall hinweisen. Überwachungsmodelle vergleichen diese Signale mit Ausfallhistorien, um Zeitpunkt und Art der erforderlichen Wartung zu prognostizieren.

Die Warnungen werden anschließend in ein sicheres Dashboard eingespeist, das Wartungsteams und externen Dienstleistern Zugriff bietet, um Eingriffe ohne Unterbrechung des Logistikzyklus zu planen. Dieser proaktive Ansatz reduziert ungeplante Ausfallzeiten und sichert die Langlebigkeit der Anlagen durch den Einsatz von Open-Source-Bausteinen und modularen Microservices für kontinuierliche Weiterentwicklung.

Beispiel: Ein Schweizer Transportunternehmen implementierte ein Predictive-Maintenance-System für seine Lkw-Flotte. Ergebnis: 30 % weniger Wartungskosten und 20 % geringere Standzeiten der Fahrzeuge. Dieser Anwendungsfall verdeutlicht die Bedeutung einer kontextbezogenen Lösung, die in ein hybrides Ökosystem eingebettet ist, um die Anlagenverfügbarkeit zu maximieren.

Intelligente Lagerautomatisierung

Autonome Roboter und visuelle Führungssysteme, gesteuert durch Deep-Learning-Algorithmen, optimieren die Kommissionierung. AGVs (Automated Guided Vehicles) arbeiten mit Mitarbeitern zusammen, um Paletten zu transportieren, während Roboterarme das Picking kleiner Pakete übernehmen.

Die Plattform zentralisiert die Planung und passt Zuordnungen in Echtzeit basierend auf Auftragspriorität und Anlagenstatus an. Dank einer Microservices-Architektur und Open-Source-Frameworks können Prozesse schnell weiterentwickelt und neue Funktionen integriert werden, ohne den Betrieb zu unterbrechen.

Solche automatisierten Lager erreichen eine bis zu dreifach höhere Produktivität im Vergleich zu manuellen Standorten, verbessern zugleich die Kommissioniergenauigkeit und reduzieren Unfallrisiken. Intelligente Automatisierung verkürzt die Time-to-Market und steigert die Servicequalität.

Predictive Ressourcenkoordination

Über die Robotik hinaus koordiniert die KI menschliche, materielle und digitale Ressourcen, um die Abläufe zu optimieren. Optimierungsalgorithmen weisen Mitarbeiter dynamisch den kritischen Stellen zu, basierend auf Aktivitätsspitzen und erforderlichen Kompetenzen.

Tracking-Interfaces ermöglichen die Echtzeit-Neuzuweisung von Aufgaben und die frühzeitige Erkennung von Engpässen. Ein agiler Ansatz und die übergreifende Datengovernance sichern eine kontinuierliche Anpassung an Geschäftsanforderungen und operative Gegebenheiten.

Dieses Modell zeigt, dass eine intelligente Ressourcenorchestrierung auf einer sicheren und skalierbaren Plattform die Resilienz der Standorte und die Kontinuität der Geschäftsprozesse selbst in einem VUCA-Umfeld gewährleistet.

Edana: Strategischer Digitalpartner in der Schweiz

Wir begleiten Unternehmen und Organisationen bei ihrer digitalen Transformation.

Sprechen wir über Sie

Echtzeit-Transparenz und autonome Fahrzeuge

Dauerhafte Tracking-Systeme bieten lückenlose Sendungsverfolgung, während autonome Fahrzeuge Leistung und Sicherheit neu definieren. KI verbindet Datenpräzision mit Transportautomatisierung.

Multimodales Tracking und analytische Erkenntnisse

IoT-Sensoren, GPS-Beacons und Telekomdaten speisen Echtzeit-Visibility-Plattformen. Die KI analysiert diese Datenströme, um Abweichungen (Temperaturdrift, Verspätungen oder Umwege) zu erkennen und sofortige Gegenmaßnahmen vorzuschlagen.

Diese Tools lassen sich über offene APIs in Steuerungs-Dashboards integrieren und bieten eine zentralisierte, teilbare Informationsbasis für Logistikpartner. Die Modularität der Architektur ermöglicht reibungslosen Anschluss drittanbieter Dienste und stärkt so Vertrauensketten und Reaktionsgeschwindigkeit bei Störungen.

Predictive Analytics identifizieren Risikorouten, bewerten verbleibende Lagerkapazitäten und schlagen Lieferalternativen vor, um Verzögerungen zu minimieren. Dieser Ansatz trägt dazu bei, Zwischenfälle um 40 % zu reduzieren und die Einhaltung vertraglicher Fristen zu verbessern.

Autonome Fahrzeuge auf strategischen Strecken

Autonome Lkw und Shuttles, ausgestattet mit Kameras, Lidars und Radaren, nutzen Deep Learning für sicheres Navigieren. Diese Fahrzeuge können rund um die Uhr betrieben werden, optimieren die Infrastrukturnutzung und verringern die Abhängigkeit von Fahrern.

Autonome Flotten werden von einem Kontrollzentrum mit hybrider Cloud-Architektur verwaltet, das sichere Kommunikation und Service-Resilienz gewährleistet. Planungsalgorithmen passen laufend Einsätze an Straßenbedingungen und vorausschauende Wartungsfenster an.

Der Einsatz autonomer Fahrzeuge kann Unfälle um bis zu 40 % reduzieren, die Produktivität steigern und eine 24/7-Logistik ohne zusätzlichen Personalaufwand ermöglichen. Diese Innovation ist Teil einer ganzheitlichen Strategie für langfristige Performance und Nachhaltigkeit.

Integration ins digitale Ökosystem

Die Interoperabilität zwischen autonomen Fahrzeugen und weiteren Softwaremodulen (WMS, TMS, ERP) basiert auf Microservices und offenen Standards. Dies erleichtert die Koordination gemischter Flotten aus gesteuerten und autonomen Fahrzeugen.

Die Lösungen sind so konzipiert, dass sie sich an Geschäftsanforderungen anpassen und Cybersicherheitsanforderungen erfüllen, indem sie Verschlüsselungsprotokolle und Zero-Trust-Prinzipien einsetzen. Dieses kontextspezifische Design gewährleistet Zuverlässigkeit und Vertraulichkeit der Kommunikation zwischen den Systemmodulen.

Die zentrale Steuerung in Kombination mit eingebetteten KI-Agenten schafft eine kontinuierliche Feedbackschleife, um Betriebsparameter anzupassen und Wartungs- oder Eingriffsbedarfe frühzeitig zu erkennen. Das Ergebnis ist ein sichereres, effektiveres Logistiknetz, das besser auf zukünftige Entwicklungen vorbereitet ist.

Auf dem Weg zu nachhaltiger und resilienter Logistik

KI leistet einen wesentlichen Beitrag zur Reduzierung des CO₂-Fußabdrucks durch Lösungen wie Lieferdrohnen und intelligente Flottenkoordination. Lieferketten werden widerstandsfähiger gegenüber globalen Störungen.

Drohneneinsatz für die letzte Meile

Autonome Drohnen verkürzen Lieferzeiten und vermindern ökologische Auswirkungen auf der letzten Meile, insbesondere in ländlichen oder abgelegenen Regionen. KI-optimierte Flugrouten senken den Energieverbrauch und umfliegen Hindernisse in Echtzeit.

Serverless-Architekturen ermöglichen eine sofortige Verarbeitung von Flugdaten und passen Missionen an Wetterbedingungen und Luftverkehrsdichte an. Durch offene Standards und verantwortungsbewusste Cloud-Lösungen gewährleisten diese Dienste eine sichere Integration in bestehende Logistiknetzwerke.

Betreiber können so ultraschnelle Lieferungen mit sehr geringer CO₂-Bilanz realisieren und gleichzeitig lokale sowie internationale Vorschriften einhalten. Diese Innovation ist besonders relevant für dringende Lieferungen von medizinischem Material oder kritischen Ersatzteilen.

AGV-Roboter und Koordination hybrider Flotten

AGVs mit intelligenten Sensoren bewegen sich in Lagern und Industrieanlagen und werden von einer zentralen Orchestrierungsplattform gesteuert. KI verteilt die Aufgaben dynamisch zwischen Fahrzeugen, Roboterarmen und menschlichen Bedienern.

Dieser hybride Ansatz maximiert die Ressourcennutzung, verkürzt Stillstandszeiten und gewährleistet Betriebs­kontinuität selbst bei Auslastungsspitzen in Teilen des Netzwerks. Die Systeme basieren auf Open-Source-Bausteinen, um Skalierbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten und eine übermäßige Abhängigkeit von einem Anbieter zu vermeiden.

Hybride Flotten ermöglichen die Bewältigung von Lastschwankungen, Saisonspitzen und sichern gleichzeitig ein hohes Serviceniveau bei begrenzten Kosten und Umweltbelastung.

KI in der Logistik: ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil

Die vorgestellten Innovationen zeigen, dass KI nicht mehr optional, sondern unerlässlich ist, um eine agile, synchronisierte und umweltverträgliche Lieferkette aufzubauen. Durch die Kombination von Nachfrageprognose, Routenoptimierung, Predictive Maintenance, Lagerautomatisierung und autonomen Flotten erzielen Unternehmen höhere Effizienz, Resilienz und Nachhaltigkeit.

In einem global stark wachsenden Markt, der bis 2031 voraussichtlich um 17 % pro Jahr zunimmt, verschaffen schnelle Technologieadopter sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Unsere Experten für KI, hybride Ökosystem-Designs und modulare Architektur stehen bereit, um Ihre logistischen Herausforderungen in strategische Chancen zu verwandeln.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten