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Künstliche Intelligenz (KI) in der Logistik und Produktionsplanung

Von: Friederike Bohm

Friederike Bohm - Expertin für Logistikplanung

Strategischer Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Logistik

Künstliche Intelligenz (KI) wird häufig als Allheilmittel für logistische Herausforderungen vermarktet. Von Automatisierung bis hin zu präzisen Vorhersagen scheint KI jede Antwort zu bieten. Doch der Hype überdeckt oft die komplexen Herausforderungen, die mit einer sinnvollen Integration einhergehen. Viele Unternehmen scheitern daran, langfristige und fundierte Strategien zu entwickeln, die über kurzfristige Erfolge hinausgehen. In diesem Artikel beleuchten wir die Potenziale und Stolpersteine der KI-Implementierung in der Logistik und zeigen Ansätze, wie Unternehmen das „Digital Lipstick Syndrom“ vermeiden können. Um die vielversprechenden Möglichkeiten von KI wirklich zu nutzen, müssen Unternehmen die Technologie gezielt in ihre Kernprozesse integrieren. Dabei bieten konkrete Anwendungsfelder für KI in Fabriken bereits heute erhebliche Chancen.

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1 Strategischer Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Logistik

2 Besonderheiten bei der KI-Implementierung in der Logistik

3 Herausforderungen bei der Implementierung von KI

4 Den digitalen Wandel in der Logistik mit KI aktiv gestalten

Besonderheiten bei der KI-Implementierung in der Logistik

Die Implementierung von Künstlicher Intelligenz in der Logistik birgt besondere Herausforderungen, die viele Unternehmen unterschätzen. Anders als andere Branchen sind die Anforderungen hier besonders vielfältig und anspruchsvoll.

Echtzeit-Entscheidungen: KI muss in der Lage sein, in Echtzeit präzise Entscheidungen zu treffen, um den reibungslosen Ablauf der Lieferketten sicherzustellen.

Komplexität der Lieferketten: Vielfältige Akteure und externe Faktoren wie Wetter und Verkehrsbedingungen erschweren verlässliche Vorhersagen.

Druck auf Präzision: Fehler oder Verzögerungen können hohe Kosten verursachen. KI muss diesen Anforderungen gerecht werden.

Technologische Hürden: Fehlende Datenstandards und Fragmentierung erschweren die Integration von KI in bestehende Systeme.

Konservative Herangehensweisen: Viele Unternehmen sind zögerlich bei der Einführung neuer Technologien und haben Schwierigkeiten, vorhandene Prozesse und Strukturen grundlegend zu verändern.

Diese Herausforderungen verdeutlichen, dass eine erfolgreiche Einführung von KI nicht nur technologische, sondern weitere tiefgreifende Anpassungen im Unternehmen erfordert.

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Herausforderungen bei der Implementierung von KI

Viele Unternehmen setzen KI nur oberflächlich ein, ohne ihre Gesamtstrategie anzupassen – dies wird auch als Digital Lipstick Syndrom bezeichnet. Diese isolierten Lösungen bringen kaum Mehrwert, da KI nicht tief genug in die Prozesse eingebettet wird. Eine umfassende Digitalisierungsstrategie ist essenziell.

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KLARE STRATEGISCHE ZIELE:

Fehlende Zielsetzung: Kurzfristige Erfolge ohne langfristige Strategie führen oft zum Scheitern.

Risikomanagement: Überhastete Implementierungen oder zu große Vorsicht bergen Risiken.

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INTEGRATION UND STANDARDISIERUNG:

Prozessintegration: Ohne tiefe Verankerung bleibt KI ineffizient und isoliert.

Standardisierungsdefizite: Fehlende Datenstandards und inkompatible Systeme verhindern die reibungslose Integration.

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DATENMANAGEMENT:

Datenfragmentierung: Verstreute Daten erschweren sinnvolle Analysen.

Datenqualität: Unvollständige oder fehlerhafte Daten führen zu schlechten KI-Ergebnissen.

Hardware-Limitierungen: Fehlende leistungsstarke Hardware kann die Effizienz beeinträchtigen.

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MITARBEITERSCHULUNG UND AKZEPTANZ:

Widerstände: Fehlende Akzeptanz und mangelnde Schulung behindern den Erfolg.

Technische Kompetenz: Fachwissen ist unerlässlich, um KI effektiv zu implementieren.

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TECHNOLOGISCHE HERAUSFORDERUNGEN:

Skalierbarkeit: KI-Systeme müssen flexibel und skalierbar sein.

Sicherheitsanforderungen: Datenschutz und Compliance sind besonders wichtig in stark regulierten Branchen.

Zusätzlich sind es vor allem die enorme Komplexität der Projekte und der Mangel an Erfahrungswerten, die die erfolgreiche Implementierung von KI-Systemen besonders herausfordernd machen. Angesichts der genannten Herausforderungen ist es kaum verwunderlich, dass viele Unternehmen an der Komplexität der KI-Implementierung scheitern und sich die eben benannten Kernpunkte auch in den häufigsten Gründen für das Scheitern von KI-Projekten widerspiegeln. Um KI in der Logistik nachhaltig zu integrieren, müssen Unternehmen neue Wege gehen. Traditionelle Ansätze und oberflächliche Digitalisierungsversuche greifen oft zu kurz. Stattdessen braucht es einen intelligenten Mix aus bewährten Methoden, kreativen Lösungen und einem grundlegenden Wandel in der Unternehmensphilosophie.

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Den digitalen Wandel in der Logistik mit KI aktiv gestalten

Der Einsatz von KI in der Logistik birgt enormes Potenzial – aber nur, wenn Unternehmen den richtigen Weg wählen. Die wahre Herausforderung liegt nicht nur in der Technologie, sondern in der konsequenten Umsetzung und Integration in eine umfassende, langfristige Strategie. KI ist kein Schnellschuss, sondern ein tiefgreifender Wandel, der den gesamten Betrieb betrifft.

Strategischer Weitblick und keine Schnellschüsse:
KI kann nicht isoliert betrachtet werden. Unternehmen müssen verstehen, dass der Erfolg von KI nicht in einzelnen Anwendungen liegt, sondern in der durchgängigen, langfristigen Einbettung in ihre Vision und Struktur.
Innovation durch vernetzte Systeme:
Der Fokus auf den digitalen Zwilling oder intelligente Lieferketten zeigt, dass KI die gesamte Wertschöpfungskette umgestalten kann – vorausgesetzt, sie wird nahtlos und tiefgehend in bestehende Systeme integriert und verbessert kontinuierlich die Prozesse.
Kultureller Wandel:
Ohne einen grundsätzlichen Mentalitätswandel im Management und bei den Mitarbeitern werden KI-Projekte oft zum Scheitern verurteilt. Unternehmen müssen nicht nur in Technik, sondern vor allem in den Aufbau eines datengesteuerten Mindsets investieren.
Schlüsselrolle der Mitarbeiter:
Technologie allein bringt keinen Fortschritt. Die Fähigkeit der Mitarbeitenden, KI zu verstehen, anzunehmen und produktiv einzusetzen, ist entscheidend. Es ist der menschliche Faktor, der den Unterschied zwischen einem gescheiterten Projekt und einem Erfolg ausmacht.
Von Beginn an eine starke Basis schaffen:
Der Erfolg von KI-Implementierungen basiert auf mehreren grundlegenden Säulen, die weit über einfache technologische Anforderungen hinausgehen. Dazu gehören eine klare strategische Ausrichtung, robuste infrastrukturelle Grundlagen und ein umfassendes Datenmanagement. Ohne diese Elemente kann KI nicht ihre volle Wirkung entfalten und bleibt lediglich ein unterstützendes Werkzeug.

Diese Voraussetzungen sind der Schlüssel, um KI nicht nur kurzfristig, sondern nachhaltig und profitabel in die Unternehmenslandschaft zu integrieren.

Schaubild der Voraussetzungen für den Einsatz von KI in der Produktion

Abbildung: Wesentliche Bausteine für eine nachhaltig wirksame KI-Implementierung von Friederike Bohm

Unternehmen, die bereit sind, über oberflächliche Lösungen hinauszugehen, ihre Systeme zu vernetzen und eine langfristige, flexible Strategie zu verfolgen, haben die besten Chancen, die Potenziale der KI voll auszuschöpfen. Es geht nicht nur um Technologie – es geht um einen Wandel, der das Unternehmen als Ganzes betrifft.

Über den Autor

Friederike Bohm

Friederike Bohm Consulting

Als versierte Beraterin mit über 10 Jahren Erfahrung im Projektmanagement, speziell in den Bereichen Automotive, Logistik und Produktion, optimiert Friederike Bohm Prozesse und erhöht die Effizienz für OEMs, Logistikdienstleister und Zulieferer. Ihre umfangreiche Erfahrung umfasst die Leitung verschiedener Ramp-Up-Projekte, von Lithium-Ionen Batterien bis hin zu kompletten Fahrzeugneuanläufen. Als zertifizierter Six Sigma Black Belt, Prompt Engineer und AI Developer bringt sie umfassende Expertise in Agile & Scrum sowie Lean Management Methoden mit.