Kostenoptimierungen in der Logistik dank KI

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden bereits in unzähligen Branchen eingesetzt - nicht zuletzt in der Logistik. Das hohe Potenzial zur Automatisierung, die Entlastung der Mitarbeiter, Kostenoptimierungen sowie genaue Vorhersagen bergen entscheidende Vorteile für nahezu alle Bereiche der Supply Chain. Unternehmen, die sich für den Einsatz von KI entscheiden, profitieren demnach von einer gestärkten Wettbewerbsfähigkeit, die sich rasch bemerkbar macht.

Vorteile eines intelligenten Warenlagers

Kurze Einlagerungszeiten

Durch die Prognosen des Lagerbedarfs lässt sich die Bedarfsplanung exakter vorhersagen und die Einlagerungszeit der Ware deutlich verkürzen.

Effizienter Personaleinsatz

Durch eine automatisch gesteuerte Einsatzplanung lassen sich Kosten reduzieren und das Personal effektiver einsetzen.

Steigerung der Produktivität

Durch KI-unterstützte Prozessverbesserungen und -optimierungen kann die Lagerproduktivität deutlich gesteigert werden.

Schnelles Finden der Ware

Mit einem gut geplanten Lagerbestand ist die gewünschte Ware rasch auffindbar.

Steigerung der Warenverfügbarkeit

Der Einsatz von KI sorgt dafür, dass keine Lieferengpässe entstehen und somit Produktionsverzögerungen und -stillstände vermieden werden.

Kosteneinsparungen

Durch die Kostenoptimierung der Lagerressourcen können ungenutzte Flächen abgemietet, Personalkosten, sowie Heiz- und Energiekosten gespart werden.

Lagerkosten lassen sich deutlich reduzieren, indem weniger Fläche benötigt wird. Diese sogenannten Smart Warehouses sind zudem fähig, die Produktivität im Lager zu erhöhen. Dadurch lassen sich wertvolle Personalkosten sparen und eben diese andernorts besser investieren. Für eine weitere Effizienzsteigerung ist zudem der Einsatz von Robotik möglich, welche sich in der Steuerung durch den Einsatz von KI unterstützen lässt.

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Welche Bereiche in der Logistik kann KI unterstützen?

  • Vorhersage des Lagerbedarfs
    1. Informationen aus aktuellen sowie historischen Daten der Auftragslage, saisonalen Schwankungen, Kundendetails, Eigenschaften von Produktgruppen, etc. ermöglichen eine Prognose des Lagerbedarfs.
  • Optimierung der Lagerbeschickung
    1. Durch die Erkennung von Trendartikeln lässt sich die Belegung im Lager besser planen.
  • Optimierung der Transportwege
    1. Die Fahrtstreckenplanung (auch bekannt als "Traveling Salesman-Problem") lässt sich durch KI-gestützte Einsatz-, bzw. Fahrtenplanungen nachweislich verbessern. Ein trainiertes Modell kann die Kosten der vergangenen Auslieferungen verwenden und so, je nach Bedarf, die Zustellungen planen und für dementsprechende Kosteneinsparungen sorgen.
  • Optimierung der Beladung der LKW-Flotte
  • Vorhersage des Warenbedarfs
    1. Durch die Künstliche Intelligenz können Fehlbestände vermieden, Liegezeiten verkürzen und Wertminderungen verringern.
Lager - Staplerfahrer Lager - Staplerfahrer
Logistik - LKW Logistik - LKW
Lagermitarbeiter Lagermitarbeiter

Beispiel Lagerpool

Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel eines Lager- bzw. Produktpools. In diesem übernimmt die Künstliche Intelligenz, auch Artificial Intelligence (AI) genannt, die Aufteilung der Produkte auf die Warenlager. Hierbei dienen Daten eines ERP-Systems als Eingabe, um die Bedarfsabschätzung vorzunehmen.

Künstliche Intelligenz (KI) - Lager Künstliche Intelligenz (KI) - Lager

Weitere Bereiche, in denen KI zum Einsatz kommt

KI im Kundenservice

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Prozessoptimierung mit KI

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