Wie KI Logistik Still Schritt Für Schritt Umgestaltet: Abfall Reduziert Und Margen Steigert

Während Finanzen und Gesundheitswesen die Schlagzeilen für die Übernahme von KI machen, sind einige der lukrativsten Anwendungsfälle auf den Straßen. Logistik ist das Rückgrat des globalen Handels, und Führungskräfte werden sich dessen bewusst – 2024 sagten 90% der Supply-Chain-Führungskräfte, dass technologische Fähigkeiten die wichtigsten Faktoren sind, wenn es um die Auswahl von Frachtpartnern geht. Der Grund? KI verwandelt eine Branche, die für ihre Ineffizienz bekannt ist, in ein wettbewerbsfähiges Geschäft.

Historisch gesehen basierte Logistik auf papierbasierten Prozessen und war somit ein blindes Fleck für Supply-Chain-Führungskräfte. Dieser Mangel an Sichtbarkeit fördert den Bullwhip-Effekt: kleine Änderungen in der Einzelhandelsnachfrage schwellen an, wenn sie die Lieferkette hinaufreisen, und erreichen die Rohstofflieferanten. Kombiniert mit langen Lieferzeiten zwingt dies jeden Schritt – Einzelhändler, Großhändler, Distributoren und Hersteller – dazu, übermäßig zu bestellen, was das Problem verschärft.

Aber stellen wir uns vor, dass anstelle von LKW- und Lagerbestückung mit Halbleiterchips, nur um dann die PC-Nachfrage zu senken, Logistik Echtzeit-Verfolgung und Supply-Chain-Sichtbarkeit hätte. Was, wenn sie Nachfrageschwankungen mit 99,9% Genauigkeit vorhersagen könnten? Und flexible Logistiklösungen wie On-Demand-Transporte als Reaktion anbieten könnten?

Mit KI und maschinellem Lernen ist dieses Ideal vielleicht nicht so fern, wie Geschäftsleiter denken.

Supply-Chain-Sichtbarkeit Erklärt das Unerklärliche

Als sie gefragt wurden, “Welche technologischen Fähigkeiten von Frachtführern finden Sie am wertvollsten?”, stimmten 67% der Befragten für Echtzeit-Frachtverfolgung.

Internet-of-Things-(IoT)-Geräte revolutionieren die Frachtverfolgung und bieten granulare Sichtbarkeit und Echtzeit-Benachrichtigungen über den Zustand der Waren – entscheidend für zeitkritische oder temperaturgeführte Sendungen wie Lebensmittel und Pharmazeutika, die strenge Verifizierungsregeln haben. Nicht nur können Supply-Chain-Führungskräfte herausfinden, wie viel Lagerbestand sie haben und wo er sich befindet, sondern sie können auch den Zustand des Lagers überwachen. Versender können Informationen über den Zustand der Waren teilen und überwachen, ob Türen, Boxen oder andere Container geöffnet werden. Diese Erkenntnisse erklären Anomalien, wie Lebensmittel, die verderben, und minimieren zukünftigen Abfall.

Im Bereich der Elektronikindustrie können Unternehmen Kunden versichern, dass Produkte wie Laptop-Mainboards echt sind, wenn sie verfolgt und nachverfolgt werden. Lager- und Inventarmanager können Barcode- und QR-Code-Scans verwenden, um Lagerbestände zu verfolgen, oder RFID-Tags verwenden, die an Objekten befestigt sind, um hochwertige Vermögenswerte ohne Scannen zu verfolgen. Fortgeschrittenere RFID-Tags bieten Echtzeit-Benachrichtigungen, wenn Bedingungen (wie Temperatur) von vorher festgelegten Schwellenwerten abweichen.

Die Sichtbarkeit auf Artikel-Ebene ist für Versender und ihre Supply-Chain-Partner unerlässlich. Logistik-Anbieter müssen sich schnell an Störungen und Nachfrageänderungen anpassen, und diese Sichtbarkeit erhöht die Widerstandsfähigkeit. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, ein umfassendes Bild des Lagers zu haben und in Echtzeit fundierte Entscheidungen zu treffen, Abfall zu reduzieren und die Ressourcennutzung zu verbessern.

Nachfrageprognose und Zuverlässige Lieferzeiten

Die Nützlichkeit von IoT-Sensoren reicht weit über die einfache Verfolgung von Artikeln und die Aktualisierung von Kunden in Echtzeit hinaus. Sie liefern Daten, die Nachfrageprognose-Algorithmen speisen.

Nehmen wir Coca-Cola zum Beispiel. Der Soft-Drink-Riese nutzt IoT, um seine Verkaufsautomaten und Kühlschränke zu überwachen und Daten in Echtzeit zu sammeln, um Lagerbestände und Konsumentenpräferenzen zu analysieren. Dies ermöglicht es Coca-Cola, fundierte Prognosen über die Nachfrage nach bestimmten Produkten und Geschmacksrichtungen zu treffen.

Frachtführer verwenden zunehmend eine ähnliche Methode, um die Frachtmengen in bestimmten Routen vorherzusagen, um ihre Flottenbereitstellung zu optimieren und Service-Level-Vereinbarungen (SLAs) einzuhalten. Gute Nachrichten für Unternehmen, da sie von zuverlässigeren Lieferzeiten profitieren, was zu niedrigeren Lagerkosten und weniger Lagerbeständen führt.

Es gibt zwei übergeordnete Arten, wie Logistik-Unternehmen Prognosen erstellen:

1. Langfristig (strategisch): Für Budgets und Asset-Planung (6-Monats- bis 3-Jahres-Pläne).
2. Kurzfristig (operativ): Am wertvollsten für Logistik, um den Bodenfrachttransport bis zu 14 Tage im Voraus und 1-12 Wochen für den Seetransport vorherzusagen.

Zum Beispiel kann DPDgroups Kurierunternehmen Speedy die Nachfrage vorhersagen, indem es historische Versanddaten (Paketgröße, Lieferzeiten, Kundenverhalten usw.) mit externen Faktoren wie Feiertagen, Einzelhandels-Höhepunkten (Black Friday) usw. kombiniert. Unter dem neuen System ermöglichte die KI-gestützte Nachfrageprognose es Speedy, unnötige Fahrten und Linien zu identifizieren und zu stornieren. Dies führte zu einer 25%igen Reduzierung der Kosten und einer 14%igen Steigerung der Flottenauslastung. McKinsey fand ähnliche Ergebnisse in der Supply-Chain-Verwaltung, bei der Prognose-Tools Fehler um 20 bis 50% reduzierten.

Last-zu-Kapazitäts-Matching: Aufhören, Luft zu Transportieren

Uber Freight berichtete 2023, dass zwischen 20% und 35% der geschätzten 175 Milliarden Meilen, die LKWs in den USA jährlich zurücklegen, wahrscheinlich leer sind – was Treibstoff- und Arbeitskostenbudgets belastet. Jetzt, da KI, ML und digitale Zwillingstechnologie Mainstream sind, sollte ein LKW, der gerade eine Lieferung in Dallas abgeliefert hat, nicht leer nach Chicago zurückfahren. KI-gestützte Last-Matching-Plattformen analysieren Fracht-Nachfrage, LKW-Verfügbarkeit und Routenmuster, um sicherzustellen, dass jeder LKW mit maximaler Effizienz transportiert wird.

Logistik-Unternehmen nehmen die gesammelten Frachtinformationen, die in Nachfrageprognose-Tools verwendet werden (Ladungsgröße, Gewicht, Abmessungen, Typ – ob es sich um verderbliche, gefährliche usw. handelt), und kreuzanalytisch mit ihrer Kapazität. KI-gestützte Analytik kann LKW-Größe, -Merkmale, -Standort und -Verfügbarkeit sowie Fahrer-Stunden-Regelungen überprüfen, um Versender und Carrier in Echtzeit zu verbinden. Digitale Zwillingstechnologie kann dies potenziell noch weiter vorantreiben, indem virtuelle Szenarien simuliert werden, um den optimalen Match zu gewährleisten.

Angenommen, ein Versender gibt Informationen über seine bevorstehende Ladung in eine digitale Plattform ein. Das System analysiert die verfügbare Carrier-Kapazität und verbindet die Ladung mit der am besten geeigneten Option, unter Berücksichtigung der oben genannten Optimierungsfaktoren. Die Transaktion wird verarbeitet und die Sendung wird während ihrer gesamten Reise verfolgt.

Indem Logistik-Unternehmen Assets verfolgen, Nachfrage vorhersagen und Lasten zuordnen, sparen sie enorme Beträge. Sie minimieren leere Meilen, maximieren die Fahrzeugauslastung und eliminieren den CO2-Fußabdruck – letztendlich verbessern sie die Kundenbeziehungen durch zuverlässigere Lieferungen.

Die Vorteile gehen über Logistik hinaus. Diese Art von Supply-Chain-Sichtbarkeit ermöglicht es Einzelhändlern und Herstellern, Produktionspläne zu optimieren und Lagerhaltungskosten zu reduzieren. Sie können Sendungen effizienter planen, Verzögerungen und Lagerkosten minimieren und Transportkosten reduzieren, indem sie eine optimale LKW-Auslastung und minimale ungenutzte Kapazität gewährleisten.

Jede Branche, die mit Ressourcen-Allokation zu tun hat – Fluggesellschaften, Herstellung, sogar Cloud-Computing – kann von der Art und Weise lernen, wie Logistik-KI den Betrieb optimiert.