KI für die Branche Logistik

In der Logistik greift KI dort, wo die Mengen am größten sind: Touren, Bestände und Frachtpapiere. Planungssysteme rechnen Touren gegen Stau und Ausfall neu, Prognosemodelle sagen den Bedarf zwei Wochen im Voraus, und OCR mit Sprachmodell überträgt Frachtbriefe und Rechnungen statt eines Disponenten. Speditionen berichten von bis zu 20% niedrigeren Kraftstoffkosten und kürzeren Durchlaufzeiten. Alles hängt an den Daten aus TMS und Telematik - das Modell plant mit dem, was es bekommt, und Lücken in den GPS-Aufzeichnungen sieht man sofort im Ergebnis.

Drei KI-Anwendungen in der Branche Logistik

01

Touren- und Zustellplanung

Das System liest Verkehrslage, Wetter, Zeitfenster und Zuladung und baut daraus Touren. Es berücksichtigt Sendungsprioritäten, Gewichtsgrenzen und Lieferzeitfenster, und wenn ein Stau oder ein Ausfall dazwischenkommt, rechnet es die Tour neu.

Kraftstoffkosten 18% niedriger, Touren im Schnitt 22 km kürzer pro Fahrzeug und Tag
02

Bedarfsprognose für das Lager

Das Modell prognostiziert den Bedarf je Artikel zwei Wochen im Voraus aus Verkaufshistorie, Saisonalität, Markttrends und Wetter. Es löst Nachbestellungen selbst aus und ordnet das Lager nach Zugriffshäufigkeit neu.

Bestände 30% niedriger bei 99,2% Verfügbarkeit
03

Frachtpapiere automatisch gelesen und zugeordnet

OCR mit NLP-Modell liest und klassifiziert Frachtbriefe, CMR, Rechnungen und Zolldokumente. Es zieht Absender, Empfänger, Gewicht und Maße heraus, gleicht sie mit den Aufträgen im TMS ab und legt Abweichungen einem Mitarbeiter vor.

30 Stunden pro Woche bei über 500 Dokumenten am Tag

Empfohlener Stack

Python TensorFlow Google OR-Tools Apache Kafka PostgreSQL Docker

Wirtschaftlichkeit

30 h

Ersparnis pro Woche

20 €

Stundensatz

30.000 €

Ersparnis pro Jahr

Rechnung: 30 Std./Woche × 20 €/Std. × 48 Wochen = 30.000 € pro Jahr

Die Beträge sind in Euro angegeben, umgerechnet aus polnischen Złoty zu einem festen Kurs von 4,30 PLN je 1 EUR und gerundet. Abgerechnet wird in beiden Währungen.

Was die Einführung schwer macht

Die Anbindung an TMS- und WMS-Systeme, die Daten häufig noch in alten Formaten austauschen (EDI, XML)

Die Qualität der GPS- und Telematikdaten - Lücken, Übertragungsverzögerungen und Formate, die sich je Anbieter unterscheiden

Straßenlage und Wetter ändern sich so stark, dass Optimierungsmodelle laufend nachtrainiert werden müssen

Die Planung muss innerhalb der Lenk- und Ruhezeiten bleiben (Verordnung (EG) 561/2006)

Häufige Fragen

Wie senkt KI unsere Transportkosten?

Touren werden um 15-25% der Laufleistung kürzer, die Bedarfsprognose streicht Leerfahrten, und die Papierarbeit kostet den Disponenten nicht mehr den halben Tag. Ein Unternehmen mit 20 oder mehr Fahrzeugen spart typischerweise 35.000-93.000 € im Jahr an Kraftstoff und Disponentenzeit.

Brauchen wir dafür eine große IT-Abteilung?

Nein. Als externer Integrator liefern wir ein System, das sich über die API an Ihr vorhandenes TMS oder WMS anschließt. Auf Ihrer Seite genügt eine technische Person zur Koordination. Die Wartung können wir per SLA ebenfalls übernehmen.

Welche Daten werden gebraucht?

Mindestens: zwölf Monate Auftragshistorie, GPS-Daten der Fahrzeuge und eine aktuelle Adressbasis. Je mehr Historie, desto besser - zwei bis drei Jahre sind ideal. Die Daten dürfen aus dem TMS, aus Tabellen oder sogar von Papier kommen; wir helfen beim Sammeln und Aufräumen.

KI in der Branche Logistik

Schreiben Sie, was bei Ihnen von Hand läuft und wie oft. Innerhalb von 24 Stunden kommt zurück, wo anzufangen ist und wie lange es dauert.

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