Lange haben Logistikunternehmen Stück- und Absatzzahlen aus der Vergangenheit ausgewertet, um künftige Bestände zu planen. Heute übernehmen selbstlernende Systeme diese Aufgabe teilweise in Echtzeit. Jede Datenänderung der Gegenwart kann sich unmittelbar auf die Planung auswirken. Prognosen bekommen eine neue Qualität.

AI Analytics gehört zu den wichtigsten Trends im DHL Logistics Trend Radar 8.0. Alle zwei Jahre analysiert DHL darin gesellschaftliche, technologische und wirtschaftliche Entwicklungen, Forschungsergebnisse und Innovationen und zeigt, welche Trends die Zukunft der Logistik prägen werden.

AI Analytics markiert den Übergang von menschlich gesteuerter Datenauswertung zu KI-getriebener Analyse. Die Anwendungen durchforsten eigenständig enorme, auch unstrukturierte Datenmengen, lernen dazu, erkennen Muster, sagen Szenarien voraus und schlagen Strategien vor.

Früher stützte sich die Analytik in der Logistik auf historische Daten und war wenig dynamisch. Heutige Systeme passen sich fortlaufend an und verfeinern ihre Algorithmen anhand von Echtzeitdaten statt manueller Updates. Ihr Wert wächst, weil sich die Datengrundlage rasant vergrößert: Sensoren sind praktisch überall – in Fahrzeugen, Containern, Paletten, Sendungen und zunehmend in der Infrastruktur. Smartification und das Internet der Dinge verdichten das Netz an Datenpunkten zusätzlich. Entsprechend bedeutsamer wird die KI-Analytik.

Bei der Bestandsplanung verarbeiten Systeme neben Verkaufsdaten auch Wetter- oder Marktentwicklungen, um Prognosen zu verfeinern, Überbestände zu vermeiden und Verschwendung bei Produkten mit Verfallsdatum zu verhindern. KI-Systeme berechnen in Echtzeit die effizienteste Strecke, über Telematikdaten lassen sich Defekte früh erkennen und Wartungen vorausschauend planen. Im Risikomanagement werten Systeme mit AI Analytics Nachrichten-, Finanz- und Lieferantendaten aus, um Risiken früh zu identifizieren.

Laut DHL Logistics Trend Radar zeichnen sich für die kommenden Jahre drei Entwicklungen ab:

  1. Der Schritt von Empfehlung durch AI Analytics zu automatisierter Ausführung durch KI-Agenten soll geringer werden – Basis für autonome KI-Systeme der Zukunft.
  2. Datenbereitstellung in Echtzeit verlagert sich dorthin, wo Logistik passiert, etwa in Lastwagen oder Lagerrobotern. So können Analyseergebnisse ohne Zeitverzug vor Ort in Aktionen umgesetzt werden.
  3. KI-Modelle erzeugen digitale Zwillinge globaler Lieferketten, mit denen sich Störungen simulieren und Strategien risikofrei testen lassen.

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