KI für datenbasierte Logistikentscheidungen

Der Logistiksektor ist durch dichte, komplexe Netzwerke und hohe Datenverfügbarkeit gekennzeichnet. Steigende Produktions- und Transportvolumina, wachsende Kundenerwartungen sowie verstärkte regulatorische und Umweltanforderungen führen zu einem stark dynamischen Umfeld.

Traditionell liegen Informationen über Nachfrage, Lagerbestände und Transporte in isolierten Systemen, etwa in Tabellen, E-Mails oder separaten Datenbanken. Dies erschwert eine ganzheitliche Planung entlang der Lieferkette. Gleichzeitig nehmen Herausforderungen wie Urbanisierung, Verkehrsdichte und Umweltbelastungen zu, insbesondere bei der Zustellung in städtischen Räumen („Last-Mile Delivery“).

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend eingesetzt, um fragmentierte Daten zu konsolidieren, Prozesse zu optimieren und komplexe Zusammenhänge zu erkennen, die menschlichen Planern alleine nicht zugänglich sind.

Aktuelle Herausforderungen

Exponentiell wachsende Datenmengen

Sensordaten, Transportinformationen, Lagerbestände und Produktionspläne erzeugen große, heterogene Datensätze.

Fragmentierte IT- und isolierte Abteilungsprozesse

Unterschiedliche Systeme und lokale Optimierungen behindern eine ganzheitliche Planung.

Zeitkritische Entscheidungen unter dynamischen Marktbedingungen

Kunden erwarten schnelle Reaktionen, gleichzeitig ändern sich Nachfrage und Transportbedingungen kontinuierlich.

Integration neuer Technologien

 

Echtzeit-Analytik, autonome Systeme, Blockchain und KI-gestützte Steuerung werden zunehmend relevant.

Nachhaltigkeitsanforderungen


Reduzierung von Emissionen, Lärm und Abfall, besonders bei urbanen Lieferungen.

Komplexität der Optimierung

 

Effiziente Ressourcennutzung, Routenplanung und Last-Mile-Optimierung erfordern die Analyse großer, vernetzter Datenmengen.

Bedeutung von KI im Logistiksektor

KI fungiert als technologischer Enabler, der:

  • Daten aus Produktion, Transport, Lager und Kundenanfragen zusammenführt
  • Prognosen für Nachfrage, Transportvolumina und Ressourcenbedarf erstellt
  • Prozesse entlang der Supply Chain optimiert, inklusive Transportmanagement und Routenplanung
  • Nachhaltigkeitsaspekte berücksichtigt, wie CO₂-Emissionen, Abfallvermeidung und Ressourcenschonung

Generative KI ermöglicht darüber hinaus eine interaktive Planung, die in Echtzeit Szenarien simuliert, Engpässe identifiziert und Strategien vorschlägt.

Ein weißer LKW fährt auf einer Landstraße, Ansicht aus der Vogelperspektive
Ein Finger eines Roboters berührt eine visuelle Wand, von der anderen Seite macht ein menschlicher Finger dasselbe

Wir heben Ihre Logistik auf die nächste Stufe

birkle IT entwickelt und implementiert KI-basierte Analyse- und Entscheidungssysteme für komplexe logistische Netzwerke. Unsere Lösungen werden gezielt an die individuellen Prozesse, Datenlandschaften und Zielsetzungen unserer Kunden angepasst.

Datenanalyse und Prognosen

KI kann historische und Echtzeit-Daten auswerten, Muster erkennen und Forecasting-, Ressourcenplanungs- und Bedarfsprognosen unterstützen.

Potenziell höhere Prognosegenauigkeit, verbesserte Planbarkeit und effizientere Nutzung von Ressourcen.

Optimierung von Transport- und Routenplanung

KI kann Transportdaten analysieren, Verkehrs- und Kapazitätsinformationen berücksichtigen und alternative Routen bewerten.

Möglichkeit zur Reduzierung von Kosten, Transportzeiten und Emissionen.

Lager- und Kommissionierungsprozesse

KI kann Lagerbestände, Arbeitsabläufe und Picking-Prozesse analysieren, um Engpässe zu identifizieren und Abläufe zu optimieren.

Potenziell schnellere Auftragsbearbeitung, geringere Fehlerquoten und höhere Prozesseffizienz.

Nachhaltigkeit und Circular Economy

KI kann Transport- und Lagerprozesse unter ökologischen Gesichtspunkten bewerten und Maßnahmen zur CO₂-Reduktion sowie Abfallvermeidung unterstützen.

Beitrag zu nachhaltigeren Lieferketten und einer verbesserten Umweltbilanz.

Generative KI für Supply Chains

Generative KI kann strategische Planungsprozesse interaktiv unterstützen, Abläufe teilautomatisieren und verteilte Datenbestände zu konsistenten Handlungsempfehlungen zusammenführen.

Bessere Entscheidungsunterstützung in komplexen, dynamischen Supply-Chain-Umgebungen.

Unsere Leistungen für die Logistikbranche

Alle Services
Visualisierung von Daten, AIOPS
Intelligente Datenanalyse

Individuelle KI-Lösungen für echte Geschäftsvorteile

Visualisierung von Daten, die von einem Netzwerk aufsteigen
KI-Automatisierung

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Ein Roboter steht vor einem Screen und betrachtet Formeln
KI-Sicherheit

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Quellen & weiterführende Literatur

Die in diesem Abschnitt dargestellten Einschätzungen und Einordnungen basieren auf aktuellen wissenschaftlichen Studien, internationalen Fachpublikationen sowie Berichten öffentlicher Institutionen und sicherheitsrelevanter Organisationen, darunter:

  • Boute, R. N., & Udenio, M. (2022). AI in logistics and supply chain management. In Global logistics and supply chain strategies for the 2020s: Vital skills for the next generation (pp. 49–65). Cham: Springer International Publishing.
  • Chen, W., Men, Y., Fuster, N., Osorio, C., & Juan, A. (2024). Artificial intelligence in logistics optimization with sustainable criteria: A review. Sustainability, 16(21), 9145. https://doi.org/10.3390/su16219145
  • Giuffrida, N., Fajardo-Calderin, J., Masegosa, A., Werner, F., Steudter, M., & Pilla, F. (2022). Optimization and machine learning applied to last-mile logistics: A review. Sustainability, 14(9), 5329. https://doi.org/10.3390/su14095329
  • Lu, Y. (2025). A multimodal deep reinforcement learning approach for IoT-driven adaptive scheduling and robustness optimization in global logistics networks. Scientific Reports, 15. https://doi.org/10.1038/s41598-025-10512-1