Handelslogistik und KI: Zwischen Vision und Wirklichkeit

Aktuelle Haupttreiber Automatisierung
Foto: EHI

Die Logistik ist stark von wirtschaftlichen Motiven geprägt, daher ist es wenig überraschend, dass die Automatisierung der Handelslogistik schnell voranschreitet. Die Haupttreiber dieser Entwicklung sind in erster Linie Kostenersparnis, Effizienzsteigerung und Skalierungspotenziale sowie der zunehmende Fachkräftemangel in der Logistik.

Demzufolge werden logistische Prozessabläufe und einzelne Prozessschritte zunehmend optimiert und automatisiert. Während Lagerhaltungs- und Kommissionierungsprozesse in vielen Unternehmen inzwischen teilweise bis weitgehend automatisiert sind, ist man in anderen Bereichen noch auf der Suche nach technischen Lösungen, die nicht nur auf prozessualer Ebene für die Optimierung von internen Betriebsabläufe geeignet sind, sondern auch betriebswirtschaftlich Sinn ergeben.

Die Gründe für die Zurückhaltung gegenüber Automation sind vielfältig. Hohe Investitionskosten (68,1 %) und technische Integrationsprobleme in bestehende Systeme (55,4 %) bremsen viele Vorhaben, so ein Kernergebnis der EHI-Studie. Das bedeutet jedoch nicht, dass Automatisierungsprojekte an Bedeutung verlieren. So geben 31,9Prozent bzw. 6,4 Prozent der Befragten an, dass ihre Investitionsbereitschaft in den nächsten drei Jahren hoch bzw. sehr hoch sein wird. Die Automatisierung wird hier als zentrales und wichtiges Thema für die strategische Ausrichtung der Logistik betrachtet.

Großer KI-Hype bleibt vorerst aus

Derzeit klaffen die Erwartungen und die Umsetzung von KI-Anwendungen noch weit auseinander. In der Logistik werden aktuell noch konkrete Anwendungsfälle gesucht,die sich nicht nur in der Theorie gut anhören. Während knapp 55 Prozent der Befragten noch keine KI-Lösungen einsetzen bzw. die ersten Pilotanwendungen prüfen, haben 31,9 Prozent bereits erste KI-Anwendungen im Einsatz. Der Reifegrad von KI-Lösungen in der Logistik hinkt im Vergleich zu anderen Unternehmensbereichen aktuell noch hinterher.

Die Gründe dafür sind vielfältig, meist sind sie technischer und finanzieller Natur. Ein großes Hemmnis ist auch hier wieder die Integration in bestehende Systeme. Hinzu kommt der Mangel an geeignetem und geschultem Personal, das KI-Entwicklungen vorantreiben und den Betrieb betreuen kann. Von Bedeutung ist auch das Thema Daten und deren Nutzbarmachung. Selbst die beste Lösung kann ihr Potenzial nicht entfalten, wenn die zugrundeliegenden Daten nicht sauber aufbereitet und einwandfrei migriert sind. Die Logistik hat also Aufholbedarf – und sie ist sich dessen auch bewusst.

Trotz aktueller Zurückhaltung blicken viele Unternehmen optimistisch in die Zukunft: 51,1 Prozent erwarten eine breitere Umsetzung von KI-Lösungen in der Logistik innerhalb der nächsten drei bis fünf Jahre. Der Fokus der geplanten Investitionen liegt vor allem auf datengetriebenen Anwendungsfeldern wie Bestands- und Tourenplanung, Forecasting oder Supply-Chain-Entscheidungen.

Eine Frage des Willens

Die Potenziale von Künstlicher Intelligenz sind unbestritten vorhanden. KI wird Logistikprozesse in Zukunft stärker durchdringen und maßgeblich mitprägen. Doch die Ausschöpfung des Potenzials wird kein Selbstläufer sein. Der Transformationsprozess ist in erster Linie eine Frage des Willens und weniger der Technik. Dafür sind ganzheitliche Unternehmensstrategien, personelle Ressourcen und Veränderungsbereitschaft notwendig. Dies wird insbesondere anhand der Rolle der Mitarbeitenden deutlich, die in der Debatte um Automatisierung und KI häufig unterschätzt wird. Denn ihre Akzeptanz, Leistungsbereitschaft und ihr Knowhow entscheiden maßgeblich über den Erfolg technologischer Innovationen. Schulungsprogramme sind somit keine flankierenden Maßnahmen, sondern zentrale Investitionsfelder.

Die Handelslogistik steht an der Schwelle zur nächsten Evolutionsstufe, die prozessuale Automatisierung und intelligente Entscheidungsunterstützung durch KI verbindet. Während die technologische Entwicklung voranschreitet und immer mehr KI-Lösungen auf dem Markt verfügbar sind, müssen zeitgleich Unternehmensstrukturen etabliert werden, die sich mit der Umsetzung beschäftigen und diese vorantreiben. Dafür sind neben einem konkreten Umsetzungswillen auch qualifizierte Mitarbeitende erforderlich.

Für Unternehmen bedeutet dies: gezielte Investitionen statt blindem Technologieglauben, Change-Kompetenz statt Tool-Hopping und ein klares Bekenntnis zur Schulung und zur Beteiligung der Mitarbeitenden. Nur so kann technologischer Fortschritt auch logistische Realität werden.