Wie KI Logistik Still Schleichend Umgestaltet: Abfall Reduzieren Und Margen Steigern

Während Finanzen und Gesundheitswesen die Schlagzeilen für die Einführung von KI erhalten, gibt es einige der lukrativsten Anwendungsfälle auf den Straßen. Logistik ist das Rückgrat des globalen Handels, und Führungskräfte haben das erkannt – im Jahr 2024 sagten 90% der Supply-Chain-Führer, dass technologische Fähigkeiten die wichtigsten Faktoren bei der Auswahl von Frachtpartnern sind. Der Grund? KI verwandelt eine Branche, die für ihre Ineffizienz bekannt ist, in einen Wettbewerbsvorteil für Unternehmen.

Historisch gesehen basierte Logistik auf papierbasierten Prozessen und war somit ein blindes Fleckchen für Supply-Chain-Führer. Dieses Fehlen an Sichtbarkeit fördert den Peitscheneffekt: Kleine Änderungen in der Einzelhandelsnachfrage schwellen an, wenn sie durch die Lieferkette aufwärts wandern und die Zulieferer von Rohmaterialien erreichen. In Kombination mit langen Lieferzeiten zwingt dies jede Stufe – Einzelhändler, Großhändler, Distributoren und Hersteller – dazu, übermäßig zu bestellen, was das Problem verschärft.

Aber lassen Sie uns für einen Moment davon träumen, dass anstelle von LKW- und Lagerbestückung mit Halbleiterchips, nur um dann die PC-Nachfrage zu senken, Logistik Echtzeit-Verfolgung und Lieferketten-Transparenz hätte. Was, wenn sie Nachfrageschwankungen mit 99,9% Genauigkeit vorhersagen könnten? Und flexible Logistiklösungen wie auf Abruf-Transporte anbieten könnten?

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

Lieferketten-Transparenz Erklärt das Unerklärliche

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

Internet-of-Things-(IoT)-Geräte revolutionieren die Frachtverfolgung und bieten granulare Sichtbarkeit und Echtzeit-Benachrichtigungen über den Zustand von Waren – entscheidend für zeitkritische oder temperaturgekontrollierte Sendungen wie Lebensmittel und Pharmazeutika, die strenge Überprüfungsregeln haben. Nicht nur können Lieferketten-Führer herausfinden, wie viel Lagerbestand sie haben und wo er sich befindet, sondern sie können auch den Zustand des Lagers ermitteln. Versender können überwachen und Informationen teilen, ob Waren heiß, kalt, nass oder trocken sind und ob Türen, Kisten oder andere Behälter geöffnet werden. Diese Erkenntnisse erklären Anomalien, wie Lebensmittel, die angekommen sind, um zu verderben, und minimieren zukünftigen Abfall.

Wenn wir zum Elektronikindustrie übergehen, können Unternehmen Kunden versichern, dass Produkte wie Laptop-Mainboards echt sind, wenn Artikel verfolgt und nachverfolgt werden. Lager- und Inventar-Manager 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.

Artikel-Transparenz ist für Versender und ihre Lieferketten-Partner zu einem Muss geworden. Logistik-Unternehmen müssen sich schnell an Störungen und Nachfrageänderungen anpassen, und diese Transparenz erhöht die Widerstandsfähigkeit. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, ein holistisches Bild des Inventars zu erhalten und in Echtzeit fundierte Entscheidungen zu treffen, um Abfall zu reduzieren und die Ressourcennutzung zu verbessern.

Nachfrageprognose und Zuverlässige Lieferzeiten

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

Nehmen wir Coca-Cola zum Beispiel. Der Softdrink-Riese nutzt IoT, um seine Verkaufsautomaten und Kühlschränke zu überwachen und Daten zu sammeln, um Echtzeit-Metriken für Lagerbestände und Konsumentenpräferenzanalysen zu erstellen. Dies ermöglicht es Coca-Cola, fundierte Vorhersagen über die Nachfrage nach bestimmten Produkttypen und -geschmacksrichtungen zu treffen.

Frachtführer verwenden zunehmend eine ähnliche Methode, um die Frachtmengen in bestimmten Verkehrswegen vorherzusagen, um so ihre Flotten-Einsätze zu optimieren und Service-Level-Vereinbarungen (SLAs) zu erfüllen. Gute Nachrichten für Unternehmen, da sie von zuverlässigeren Lieferzeiten profitieren, was bedeutet, dass die Lagerkosten sinken und die Bestandsausfälle reduziert werden.

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

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

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

Lasten-Kapazitäts-Matching: Aufhören, Luft zu Transportieren

Uber Freight berichtete 2023, dass zwischen 20% und 35% der geschätzten 175 Milliarden Meilen, die Lastwagen in den USA jedes Jahr zurücklegen, wahrscheinlich leer sind – was Treibstoff- und Arbeitskostenbudgets erschöpft. Jetzt, da KI, ML und digitale Zwillingstechnologie Mainstream sind, sollte ein Lastwagen, der gerade in Dallas eine Lieferung abgeliefert hat, nicht leer nach Chicago zurückfahren. KI-gesteuerte Lasten-Matching-Plattformen analysieren Frachtnachfrage, 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-gesteuerte Analysen können LKW-Größe, -Merkmale, -Standort und -Verfügbarkeit sowie Fahrer-Stunden-Service-Regeln überprüfen, um Versender und Carrier in Echtzeit zu verbinden. Digitale Zwillingstechnologie kann dies möglicherweise noch weiter vorantreiben, indem virtuelle Szenarien simuliert werden, um den optimalen Match zu gewährleisten.

Nehmen wir an, 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 Vermögenswerte verfolgen, Nachfrage vorhersagen und Lasten zuordnen, sparen sie enorme Beträge. Sie minimieren leere Meilen, maximieren die Fahrzeugnutzung und eliminieren den Kohlenstoff-Fußabdruck – letztendlich verbessern sie die Kundenbeziehungen durch zuverlässigere Lieferungen.

Die Vorteile erstrecken sich über die Logistik hinaus. Diese Art von Lieferketten-Transparenz ermöglicht es Einzelhändlern und Herstellern, Produktionspläne zu optimieren und Lagerhaltungskosten zu reduzieren. Sie können Sendungen effizienter planen, Verzögerungen und Lagerkosten minimieren und Transportkosten durch optimale LKW-Nutzung und minimale ungenutzte Kapazität reduzieren.

Jede Branche, die mit Ressourcenzuweisung zu tun hat – Fluggesellschaften, Fertigung, sogar Cloud-Computing – kann von der Art und Weise lernen, wie Logistik-KI den Betrieb strafft.