„Ein ganzheitlicher Ansatz ist entscheidend für den KI-Erfolg“
Herr Hindler, welche aktuellen Herausforderungen prägen die Transport- und Lagerlogistik, und wie kann KI helfen, diese zu bewältigen?
Jürgen Hindler: Die Logistikbranche steht vor hohen Kosten, Fachkräftemangel, volatilen Lieferketten und wachsendem Nachhaltigkeitsdruck. Künstliche Intelligenz kann hier entscheidend unterstützen: Sie verbessert die Bedarfsplanung, optimiert Routen und Lagerflächen und erkennt Engpässe frühzeitig. Automatisierte Prozesse steigern die Effizienz und Transparenz, entlasten das Personal und helfen, Emissionen zu senken.
Wie unterscheiden sich KI-gestützte Optimierungssysteme von klassischen Transport- und Routenplanungstools?
Klassische Planungstools arbeiten meist mit festen Regeln und statischen Daten. Sie stoßen bei unvorhergesehenen Ereignissen schnell an ihre Grenzen. KI-gestützte Systeme hingegen analysieren große Datenmengen in Echtzeit, lernen aus Mustern und passen Pläne flexibel an. So werden Verspätungen, Störungen oder geänderte Kundenwünsche automatisch berücksichtigt und Alternativen berechnet. Ein Beispiel für Transparenz durch Digitalisierung: Mit Plattformtechnologien wie denen von Oracle lassen sich Daten aus Transport, Lager und Partnernetzwerken in Echtzeit verknüpfen. KI-gestützte Dashboards ermöglichen so proaktive Entscheidungen statt rein reaktiver Problemlösung.
Können Sie konkrete Zahlen oder Fallbeispiele nennen, in denen KI den Energieverbrauch und CO₂-Ausstoß nachweislich reduziert hat?
Konkrete Zahlen sind oft schwer zu isolieren, da viele Faktoren zusammenwirken. Dennoch berichten Unternehmen wie Unilever und Tetra Pak von messbaren Verbesserungen: Durch KI-gestützte Transport- und Lageroptimierung konnten sie Transportkilometer und CO₂-Ausstoß deutlich senken. Auch Oracle Opower zeigt, dass KI-gestützte Analysen Millionen Haushalten helfen, zwischen 2 und 5 Prozent an Energie einzusparen. Gerade beim Thema Nachhaltigkeit zeigt sich das Potenzial von KI: Sie optimiert Routen, bündelt Transporte und unterstützt nachhaltige Lagerstrategien. So sinken Kosten und Emissionen parallel.
Inwiefern tragen KI-Systeme dazu bei, Leerfahrten und ineffiziente Touren zu vermeiden?
KI kombiniert Ladungen optimal, konsolidiert Fahrten und prognostiziert Ankunftszeiten präzise. Bei Störungen wie Staus oder Ausfällen werden Routen in Echtzeit angepasst. Das erhöht die Auslastung, reduziert Leerfahrten und sorgt für nachhaltigere Logistikprozesse. Endkunden erwarten Flexibilität, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit. Mit Hilfe von KI-Algorithmen können selbst Abweichungen frühzeitig kommuniziert werden. Das steigert Kundenzufriedenheit und Vertrauen.
Welche Rolle spielt die präzisere Bestandsplanung bei der Senkung von Lagerhaltungskosten und Emissionen?
Eine präzise Bestandsplanung vermeidet Überbestände und Fehlmengen. Dadurch werden weniger Lagerflächen benötigt, der Energieverbrauch sinkt und es wird weniger Kapital gebunden. Gleichzeitig werden unnötige Transporte reduziert – das spart Kosten und Emissionen entlang der gesamten Wertschöpfungskette.
Wie verändert KI die Balance zwischen Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit in der Supply Chain?
KI hilft, Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit zu vereinen. Durch intelligente Prozessoptimierung werden Ressourcen effizienter genutzt und Emissionen gesenkt, ohne die Wettbewerbsfähigkeit zu gefährden. Unternehmen können so ökologische und ökonomische Ziele besser in Einklang bringen.
Welche Leuchtturmprojekte oder Best Practices aus der Industrie halten Sie für besonders richtungsweisend?
Leuchtturmprojekte wie bei Unilever und Tetra Pak zeigen, wie KI und Cloud-Technologien Lieferketten effizienter und nachhaltiger machen. Ein Beispiel aus China: 2024 wurde erstmals ein 160 Kilometer langer Schnellstraßenabschnitt vollständig automatisiert gebaut – ein Meilenstein für die Logistikautomatisierung.
Wie sehen typische Implementierungsphasen in Unternehmen aus, die KI-gestützte Logistiklösungen einführen?
Die Einführung erfolgt meist in mehreren Schritten: Analyse der Prozesse, technische Integration, Pilotphase und Roll-out. Wichtig ist ein begleitendes Change Management, um Mitarbeitende einzubinden und Akzeptanz zu schaffen.
Welche technischen Voraussetzungen müssen Logistikunternehmen erfüllen, um KI-Lösungen einsetzen zu können?
Dafür benötigen Logistikunternehmen eine performante Infrastruktur, saubere Stammdaten und die Integration in bestehende Systeme. Mit der Oracle Cloud Infrastructure und den Fusion Business Applications stehen bereits skalierbare Plattformen und vorentwickelte KI-Prozesse bereit. Diese nutzen Echtzeitdaten aus Transport, Lager und Partnernetzwerken, ohne dass zusätzliche Hardware oder teure Eigenentwicklungen nötig sind. So lassen sich KI-Lösungen schnell, sicher und mit messbarem Mehrwert einsetzen – ein Prinzip, das auch in anderen Industrien gilt.
Wie verändern KI-Systeme das Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine in der Supply-Chain-Steuerung?
KI übernimmt Routineaufgaben und unterstützt bei Entscheidungen. So können sich Mitarbeitende stärker auf strategische Aufgaben konzentrieren. Die Zusammenarbeit wird effizienter, der Mensch bleibt aber unverzichtbar für die Interpretation und Weiterentwicklung. Gerade angesichts von Fachkräftemangel kann KI sinnvoll unterstützen: Durch Automatisierung im Lager, etwa bei der Bestandsoptimierung oder Nachschubplanung, und im Transport, etwa durch dynamische Disposition, werden manuelle Prozesse reduziert und das Personal gezielt entlastet.
Welche Rolle spielt die Datenqualität – und wie können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten KI-tauglich sind?
Gute Datenqualität ist essenziell. Unternehmen sollten in die Pflege ihrer Stammdaten investieren, Schnittstellen schaffen und regelmäßige Qualitätskontrollen durchführen. Moderne Tools unterstützen bei der automatischen Datenbereinigung.
Welche typischen Stolpersteine erleben Sie in der Praxis bei der Einführung von KI in Lager und Transport?
Häufige Herausforderungen sind mangelnde Datenqualität, fehlende Schnittstellen und Widerstände in betroffenen Organisationseinheiten. Ein ganzheitlicher Ansatz, der Technik und Menschen gleichermaßen berücksichtigt, ist entscheidend für den KI-Erfolg.
Wie gehen Unternehmen mit regulatorischen Anforderungen und Datenschutzthemen bei KI-Systemen um?
Datenschutz und Compliance sind zentrale Themen. Moderne KI-Plattformen bieten umfassende Sicherheitsmechanismen und transparente Zugriffsrechte. Unternehmen sollten die rechtlichen Rahmenbedingungen regelmäßig prüfen und Systeme entsprechend anpassen.
Welche Kostenfaktoren sollten Unternehmen einplanen, und ab wann ist mit messbaren Einsparungen zu rechnen?
Sie sollten vor allem Lizenzkosten, Ausgaben für performante Hardware sowie Aufwand für Integration, Change Management und Datenqualität einplanen. Durch die Nutzung vorkonfigurierter KI-Prozesse in den Oracle Fusion Business Applications entfallen jedoch hohe Entwicklungsaufwände. Da diese Funktionen sofort einsatzbereit und im Standard enthalten sind, können Unternehmen ohne zusätzliche Lizenzkosten starten und erzielen bereits nach kurzer Zeit messbare Einsparungen – sowohl bei Prozesskosten als auch durch Effizienzgewinne.
