Wie Daten aus der Logistik in KI Anwendungen Mehrwert schaffen können

Die Logistikbranche entwickelt sich stetig weiter – angetrieben besonders durch Digitalisierung, Automatisierung und datenbasierte Entscheidungsfindung. Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine zunehmend starke Rolle, auch wenn der eigentliche Schlüssel zum Fortschritt nicht in der KI selbst liegt, sondern in den zugrunde liegenden Daten, denn ohne qualitativ hochwertige, strukturierte und kontextualisierte Daten kann keine KI sinnvoll arbeiten. „Genau hier setzt die Forschung unseres Fachgebiets an: datengetrieben lautet das zentrale Stichwort“, schildert Prof. Dr. Ralf Elbert, Professor am Fachgebiet Unternehmensführung und Logistik der TU Darmstadt.

Einsatz von KI in der Logistik

KI-Anwendungen finden in der Logistik bereits punktuell Einsatz – beispielsweise in der Routenoptimierung, in der Bedarfsprognose oder in der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance). Systeme des maschinellen Lernens helfen dabei, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten. So können zum Beispiel Engpässe im Lager frühzeitig erkannt oder Lieferprozesse optimiert werden.

Doch KI ist nicht das alleinige Zukunftsthema im Logistikstudium. Vielmehr stehen die Erhebung, Analyse und Nutzung von Daten, die sich im Prozess der Logistik ergeben, im Vordergrund. Am Fachgebiet Unternehmensführung und Logistik lernen Studierende, wie aus Daten verlässliche Informationen gewonnen und daraus fundierte Entscheidungen abgeleitet werden können. Die Fähigkeit, Datenquellen zu verknüpfen, Prozesse datenbasiert zu modellieren und digitale Systeme sinnvoll zu integrieren, bildet die Grundlage für alle weiteren Technologien – auch für KI.

Die datenbasierte Logistik ist ideales Anwendungsfeld für KI

KI bietet interessante Perspektiven für die Logistik, insbesondere bei standardisierbaren, datenintensiven Prozessen. In der Bedarfsprognose und Absatzplanung, in der Produktions- und Transportoptimierung mit ihren vielfältigen Daten liegt großes Potential. Entscheidend bleibt jedoch die Fähigkeit, Daten intelligent zu erfassen, zu interpretieren und nutzbar zu machen.