Machine Learning in der Logistik: Technologieüberblick & 10 Anwendungsfälle

Machine Learning in der Logistik: Technologieüberblick & 10 Anwendungsfälle

25. Januar 2023

Maschinelles Lernen in der Logistikmarktstatistik

der führenden Unternehmen der Logistikbranche betrachten Technologie als Wettbewerbsvorteil

Gartner

der Anbieter von kommerziellem Lieferkettenmanagement werden bis 2026 KI und Datenwissenschaft nutzen

Gartner

prognostizierte CAGR von KI im Lieferkettenmarkt von 2021 bis 2028

BlueWave Consulting

Die 10 besten ML-Anwendungsfälle in der Logistik

Lagerverwaltung

Maschinelles Lernen kann dazu beitragen, die Lagerverwaltung in der Intralogistik zu optimieren, indem es Einblicke in den Lagerbestand, die Lagerverfügbarkeit, Überbestände, die Erfüllungsraten, die Versandzeiten und andere wichtige Kennzahlen liefert. Während einige Unternehmen für diese Aufgabe robotergestützte Prozessautomatisierung einsetzen, sind ML-Modelle weit überlegen, da sie autonom lernen, sich verbessern und sich im Laufe der Zeit ohne menschliches Zutun anpassen können. Mit ML-gesteuerten Automatisierungssystemen können logistische Prozesse effizienter gestaltet, der Materialfluss optimiert und manuelle Fehler vermieden werden, die sonst zu Verzögerungen oder dem Verlust von Sendungen führen könnten.

Routenplanung & -optimierung

ML- und KI-gestützte Tools für das Transportwesen können Daten wie Verkehrsmuster und Entfernungen zwischen Standorten analysieren und die effizientesten Routen für die Frachtlieferung in Echtzeit ausarbeiten. In Kombination mit prädiktiver Analytik kann ML Logistikunternehmen auch helfen, Zeit und Geld zu sparen, indem sie sie vor kostspieligen Staus oder Verspätungen warnen, die durch das Wetter oder andere unvorhergesehene Umstände verursacht werden. Das erhöht die Effizienz im Transportmanagement, insbesondere auf der letzten Meile.

Personalplanung

Maschinelles Lernen kann auch die Personalplanung rationalisieren und den Personalbestand optimieren. Mithilfe der Analyse historischer Datensätze zu Verkehrsmustern, Kundenbestellungen und der Sendungsnachfrage können Machine-Learning-Algorithmen beispielsweise die besten Auslieferungszeiten vorhersagen. Mit diesen Informationen können Logistikunternehmen sicherstellen, dass sie in Spitzenzeiten über genügend Personal verfügen und eine Überbesetzung in Zeiten geringer Nachfrage vermeiden. Dies kann zu einer deutlichen Effizienzsteigerung führen.

Betrugserkennung in Zahlungssystemen

ML-Modelle können durch die Analyse von Mustern und Daten aus mehreren Datenquellen verdächtige Aktivitäten und betrügerische Zahlungen genauer und schneller erkennen als Menschen. Außerdem können diese Modelle dazu beitragen, neue Arten betrügerischer Aktivitäten zu identifizieren, die zuvor möglicherweise unentdeckt geblieben sind. Mithilfe einer ML-basierten Technologie zur Betrugserkennung können Unternehmen zudem neue, effizientere Strategien zur Betrugsprävention entwickeln und so finanzielle Verluste sowie potenzielle Verletzungen der Kundendaten verhindern.

Nachfrageprognosen

ML kann die Nachfragevorhersage verbessern, indem es zuverlässigere Prognosen als herkömmliche, nur auf historischen Daten basierende Prognosen liefert. Machine-Learning-Algorithmen können Daten über frühere Bestellungen, Verkehrsmuster, Kundenverhalten, Bestandstrends, Wetterbedingungen und andere Marktfaktoren auswerten, um Modelle zu erstellen, die Nachfrageänderungen genau prognostizieren. Mit ihrer Hilfe können sich Unternehmen besser auf plötzliche Nachfragespitzen oder -rückgänge vorbereiten und ihre Abläufe rechtzeitig anpassen, wodurch logistische Prozesse stabiler werden.

Predictive Maintenance für Fahrzeuge

Mithilfe von Machine Learning können Daten von Sensoren im Fahrzeug sowie externe Faktoren wie der Straßenzustand analysiert werden, um anstehenden Wartungsbedarf zu erkennen. Mithilfe dieser vorausschauenden Wartungslösung können Logistikunternehmen ihre Fahrzeuge zum optimalen Zeitpunkt warten und so kostspielige Ausfälle oder unerwartete Reparaturen vermeiden.

Selbstfahrende Lieferfahrzeuge

Ausgestattet mit modernen, ML-gestützten Sensoren können autonome Fahrzeuge komplexe Stadtlandschaften und ländliche Gebiete mit wenig oder ganz ohne menschlichen Eingriff navigieren. Durch ihren Einsatz im Lieferverkehr können Unternehmen die Arbeitskosten senken, den Kraftstoffverbrauch optimieren, ihre Fahrer dabei unterstützen, mit unerwarteten Straßenverhältnissen umzugehen, die Sicherheit ihrer Fahrer erhöhen, optimale Routen für Lieferungen planen und sogar Verkehrsmuster vorhersagen, um Verspätungen zu vermeiden.

Autonome Drohnen für die Paketzustellung

Der Einsatz autonomer Drohnen, die mithilfe von maschinellem Lernen gesteuert werden, hat das Potenzial, die Paketzustellung zu revolutionieren. Drohnenflotten, die mit fortschrittlichen Navigations- und Steuerungssystemen ausgestattet sind, könnten die Lieferzeit erheblich verkürzen und gleichzeitig für mehr Sicherheit und Genauigkeit sorgen. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten wie Verkehrsmustern, Hindernissen, Wetterbedingungen und Geländekarten können diese Drohnen mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen so trainiert werden, dass sie effizient und autonom durchgängige Routen navigieren.

Lieferantenbeziehungsmanagement

Lösungen für maschinelles Lernen können das Lieferantenbeziehungsmanagement (Supplier Relationship Management, SRM) in der Logistikbranche verbessern. In Kombination mit prädiktiven Analysen können ML-Algorithmen dabei helfen, Kundenverhalten und -präferenzen zu erkennen, die für das SRM von Wert sind. Mithilfe dieser Daten können Einblicke in Nachfragemuster, Kundentreue und Lieferantenleistung im Laufe der Zeit gewonnen werden. Darüber hinaus können ML-basierte Automatisierungslösungen das Auftragsmanagement und die Lieferplanung rationalisieren.

Dynamische Preisgestaltung

ML kann eine dynamische Preisgestaltung ermöglichen, also die Veränderung von Preisen auf Basis der Marktnachfrage. Durch den Einsatz von Algorithmen und prädiktiver Analytik hilft ML Unternehmen dabei, ihre Versandpreise anhand von Echtzeitdaten anzupassen. Langfristig können Unternehmen so ihre Preisstrategien optimieren und die Kundenzufriedenheit steigern, indem sie wettbewerbsfähige Preise anbieten.

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Praktische Beispiele für ML in der Logistik

Das in Kalifornien ansässige Unternehmen Plus entwickelt selbstfahrende Systeme für Langstrecken-Lkw. Diese erweisen sich als sicherer und umweltfreundlicher und helfen gleichzeitig, den Fahrermangel zu überwinden. Mithilfe der von Plus entwickelten multimodalen Sensorsysteme können Lkw autonom andere Fahrzeuge überholen, im Stop-and-go-Verkehr fahren, die Spur wechseln und weitere grundlegende Fahrmanöver ausführen. Darüber hinaus optimiert das System den Kraftstoffverbrauch und spart so rund zehn Prozent der Energiekosten. In den letzten Jahren hat Plus mit einigen der größten Unternehmen der Branche zusammengearbeitet, darunter Iveco, FAW und Amazon.

Angesichts des anhaltenden Fahrermangels in der Lkw-Branche steigt die Nachfrage nach autonomen Lkw, die die Sicherheit, Effizienz und Nachhaltigkeit des Fernverkehrs verbessern.

Liu Zhiyuan

Liu Zhiyuan

CEO und Gründer von Guangzhou Zhihong

Das in Kalifornien ansässige Unternehmen Coupa bietet Logistikunternehmen ML-gestützte Tools für datengestützte Entscheidungsfindung an. Das Air Mobility Command der US Air Force verwaltet eine Flotte von 1.100 Flugzeugen. Da die Vorhersage des Frachtbedarfs eine große Herausforderung darstellte, wandte sich das Kommando an Coupa, um dessen KI-basiertes Tool zur Bedarfsmodellierung einzusetzen. Nach der Analyse enormer Datenmengen des Kommandos mithilfe von ML gelang es Coupa, kritische Nachfragetreiber zu identifizieren. So konnte das Unternehmen genau vorhersagen, wie viele Flugzeuge in den nächsten 12 Monaten zu einem bestimmten Zeitpunkt erforderlich sein werden.

Bildtitel: Coupa Supply Chain Demand Modeler
Datenquelle: coupa.com - Demand Modeler

Coupa supply chain demand modeler

Der multinationale Pharmariese Pfizer nutzt KI und ML, um empfindliche Bestände während des Transports zu managen. Gemeinsam mit dem Softwareentwicklungsunternehmen Controlant, das Pharmaunternehmen dabei unterstützt, einen besseren Einblick in ihre Lieferketten zu erhalten, hat Pfizer eine Plattform entwickelt. Diese garantiert eine sichere und rechtzeitige Lieferung von Impfstoffen und stellt die Einhaltung zahlreicher regulatorischer Standards sicher. Mithilfe von IoT-basierten Sensoren, die auf Versandcontainern installiert sind, werden riesige Datenmengen gesammelt. Die ML-gestützte Lösung von Pfizer liefert kritische Daten über den Zustand der Impfstoffe und ermöglicht es dem Unternehmen, in Echtzeit Anpassungen an seiner Lieferkette vorzunehmen. Infolgedessen konnten 99,99 % der Impfstoffe von Pfizer erfolgreich an die vorgesehenen Orte geliefert werden.

Bildtitel: Die App von Controlant in Aktion
Datenquelle: controlant.com - Controlant bietet jetzt Überwachung und Transparenz der Lieferkette für die Verteilung und Lagerung von Pfizer-BioNTech COVID-19-Impfstoffen

Controlant’s app in action

Das Team von National Healthcare Service Blood and Transplant (NHSBT) arbeitete mit dem Londoner Softwareentwicklungsunternehmen Kortical zusammen, um ein intelligenteres System zur Bedarfsplanung von Blutprodukten, deren Haltbarkeit sehr kurz ist, zu entwickeln. Kortical implementierte ein ML-Modell zur Vorhersage des Bedarfs von 40 Blutprodukten in 15 Vertriebszentren. Um eine angemessene Verfügbarkeit von Blutprodukten zu gewährleisten, wollte der NHSBT als Nächstes den Bedarf an Blutprodukten in der britischen Bevölkerung genau vorhersagen. Dies war eine komplexe Aufgabe, da viele Spender nicht zur Verfügung stehen und die Menge der Blutplättchen von Spender zu Spender variiert. Durch die Analyse großer Mengen historischer Versorgungsdaten gelang es Kortical jedoch, ein genaues, ML-basiertes Tool zur Vorhersage der Thrombozytenversorgung zu entwickeln. Dank der ML-Implementierung konnte der NHSBT die Zahl der abgelaufenen Thrombozyten um 54 Prozent und die Zahl der kostspieligen Ad-hoc-Transporte um 100 Prozent senken.

Bildtitel: NHSBT-App zur Angebots- und Bedarfsplanung
Datenquelle: kortical.com - KI-Lieferkettenoptimierung für Blutplättchen zur Kostensenkung

NHSBT supply and demand planning app

In der Logistik eingesetzte Machine-Learning-Technologien

Prädiktive Analytik

Predictive Analytics (auch prädiktive Analytik) ist eine Data-Mining-Technik, die statistische Modelle und Algorithmen verwendet, um aktuelle und historische Datensätze zu analysieren und Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen. In der Logistik und Lieferkette nutzen Predictive-Analytics-Tools Daten aus Kundenbestellungen, Lieferzeiten, Transportkosten und anderen Quellen, um Muster zu erkennen, Probleme vorherzusehen und vorläufige Maßnahmen zu ergreifen, bevor sie entstehen.

Computer-Vision

Computer Vision ist eine Form des maschinellen Lernens, die es Computern ermöglicht, Objekte in Bildern und Videos eigenständig zu identifizieren. In der Logistik gibt es viele Anwendungsmöglichkeiten, beispielsweise die Verfolgung von Lagerbeständen oder die Erkennung beschädigter Pakete. Darüber hinaus können Bilderkennungsalgorithmen in Roboternavigationssystemen zum Einsatz kommen, die Roboter beim Transport von Gegenständen in Lagern unterstützen. Durch den Einsatz dieser Technologie können Unternehmen ihre Betriebskosten senken, ihre Ressourcen optimieren und die Kundenzufriedenheit steigern.

Internet der Dinge

Ähnlich wie die Kombination von IoT und KI im Architekturbereich hat auch die Verbindung von ML- und IoT-Technologien das Potenzial, die Logistikbranche zu revolutionieren. Gemeinsam können sie eine leistungsstarke Lösung bieten, die große Datenmengen von vernetzten Geräten sammelt, verarbeitet und analysiert sowie automatisch Entscheidungen trifft. In der Logistik können ML und IoT beispielsweise zur Optimierung von Lieferkettenrouten, zur Vorhersage der Nachfrage nach Waren und Dienstleistungen, zur vorzeitigen Erkennung von Störungen des Warenflusses und zur Verbesserung des Kundenerlebnisses eingesetzt werden.

Leitlinien für die Umsetzung

1

Definieren Sie das Problem

Die ML-Implementierung sollte sich immer an einem echten Geschäftsbedarf orientieren. Es ist von größter Bedeutung, dass Technologieführer mit Supply-Chain-Experten zusammenarbeiten, um herauszufinden, welche Probleme sich für ihr Unternehmen als besonders störend erweisen und ob aufkommende Technologien wie ML zur Lösung dieser Probleme beitragen können.

2

Bewerten Sie Ihre ML-Bereitschaft

Als Nächstes sollten Unternehmen prüfen, ob sie für die Integration von ML bereit sind. Dazu gehören die Auswirkungen der ML-Einführung auf die Belegschaft und die Arbeitsabläufe, die Identifizierung von Personallücken, der langfristige ROI des maschinellen Lernens und die Erwartungen an die Implementierung.

3

Legen Sie Standards für die Datenverwaltung fest

Da maschinelles Lernen nur dann erfolgreich ist, wenn es mit genügend Daten gefüttert wird, müssen Logistikunternehmen klären, wo und wie sie Daten erwerben. Nachdem sie festgelegt haben, welches Problem sie mit maschinellem Lernen angehen wollen, sollten die Unternehmen relevante Datensätze für das Modelltraining identifizieren – je mehr, desto besser.

4

Zusammenarbeit mit anderen Unternehmen

Der Schlüssel zur maximalen Nutzung der Vorteile von ML liegt im Aufbau eines Ökosystems von Partnern, die gegenseitig vom Austausch regional- und nischenspezifischer Informationen profitieren. Mit einer Fülle von verwertbaren Daten haben ML-Modelle die höchsten Chancen, einen Mehrwert zu schaffen.

5

Beziehen Sie Branchenexperten mit ein

Die Erklärung der Variabilität von Daten mit Hilfe von ML ist eine komplexe Aufgabe. Die Entwicklung genauer Prognosemodelle erfordert nicht nur Datenwissenschaft und Programmierkenntnisse, sondern auch branchenspezifisches Wissen. Aus diesem Grund ist es von entscheidender Bedeutung, Lieferketten-Experten frühzeitig in den Prozess und insbesondere in die Modellentwicklung einzubeziehen.

Vorteile des maschinellen Lernens in der Logistik

Increased visibility

Improved customer service

Enhanced decision- making

Automated processes

Increased scalability

Improved delivery times

Automated data analysis

Improved forecasting

Reduced logistics risks

Faster response times

ML in logistics

Provides greater transparency into the supply chain by tracking data throughout the entire shipment journey.

Personalizes the customer experience by automatically predicting customers’ needs and resolving their common inquiries.

Helps to make better decisions faster and more efficiently based on large volumes of disparate data.

Automates manual tasks such as route optimization, task allocation, and inventory management, reducing the need for manual labor.

Improves operational scalability by automating processes that usually require human input.

Reduces delivery times by optimizing routes, managing inventory levels, and providing accurate customer information in real time.

Generates detailed reports on customer behaviors and trends, used to optimize logistics operations.

Accurately forecast demand to help companies manage inventory levels and improve supply chain performance.

Minimizes logistics risks by tracking shipments and providing accurate customer information in real time.

Speeds up response times by automatically detecting problems and offering solutions to them much faster than humans.

Increased visibility

Provides greater transparency into the supply chain by tracking data throughout the entire shipment journey.

Lösung wichtiger logistischer Herausforderungen mit ML-Techniken

Herausforderung

Lösung

Ineffizienz durch manuelle Prozesse

Manuelle Prozesse sind anfällig für menschliche Fehler und Verzögerungen. ML kann jedoch Routineaufgaben automatisieren, wodurch deren Effizienz und Genauigkeit gesteigert und gleichzeitig die Kosten gesenkt werden.

Hohe Transportkosten

Die Transportkosten sind der größte Ausgabenposten in der Logistik. Mithilfe von ML lassen sich die kosteneffizientesten Versandrouten und Spediteure ermitteln, so dass Unternehmen ihre Transportkosten senken können.

Begrenzte Transparenz

Die Verfolgung von Sendungen ist für ein effektives Versandmanagement unerlässlich. ML kann die Lieferkette intelligenter und transparenter machen und bietet Logistikunternehmen Einblicke in ihre Abläufe in Echtzeit.

Streamline supply chain management with ML

Rationalisierung des Lieferkettenmanagements mit ML

Eine wachsende Zahl von Kunden, die eine schnelle und fehlerfreie Lieferung verlangen, zwingt die Unternehmen entlang der Lieferkette dazu, ihre Prozesse zu überdenken. Aufgrund der Fähigkeit des maschinellen Lernens, große Datenmengen aus einer Vielzahl von Quellen schnell zu verarbeiten und innerhalb von Minuten Lösungen für betriebliche Herausforderungen vorzuschlagen, wird sich diese Technologie unweigerlich zu einem festen Bestandteil der Logistik entwickeln. Wenn Sie Ihre Supply-Chain-Abläufe mithilfe von maschinellem Lernen optimieren möchten, kontaktieren Sie uns. Wir helfen Ihnen gerne dabei, Ihre Logistikabläufe effizienter zu gestalten.

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie wird maschinelles Lernen in der Lieferkette eingesetzt?

Maschinelles Lernen in der Lieferkette kann für Bedarfsprognosen, Routenoptimierung, Bestandsmanagement, Personal- und Lieferkettenplanung sowie für die vorausschauende Wartung von Fahrzeugen eingesetzt werden.

Wie kann maschinelles Lernen in Lagern eingesetzt werden?

Maschinelles Lernen kann in Lagern eingesetzt werden, um den Bestand besser zu verwalten, Sendungen zu verfolgen, Nachfrageprognosen zu erstellen und optimale Lagerbestände für jeden Artikel vorzuschlagen, was zu geringeren Kosten und kürzeren Lieferzeiten führen kann.

Welche anderen Techniken aus Basis von künstlicher Intelligenz werden in der Logistik eingesetzt?

Andere Arten von künstlicher Intelligenz, die in der Logistik häufig eingesetzt werden, sind die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Predictive Analytics.

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