Künstliche Intelligenz in der Logistik: Wie Automatisierung zur Basis smarter Prozesse wird

Online bestellen, am nächsten Tag geliefert – am besten noch gekühlt, nachhaltig und zum besten Preis. Die Erwartungen an die Logistik steigen rasant. Gleichzeitig wird das Umfeld komplexer: Volatile Nachfrage, Fachkräftemangel, steigende Betriebskosten und unterbrochene Lieferketten zwingen Unternehmen dazu, Prozesse intelligenter zu gestalten.

Künstliche Intelligenz (KI) gilt dabei als entscheidender Hebel. Sie kann aus riesigen Datenmengen lernen, Vorhersagen treffen und Entscheidungen schneller und präziser fällen als der Mensch, rund um die Uhr, fehlerfrei und skalierbar. Auch wenn die KI nicht jedes Problem auf Knopfdruck löst, birgt sie enormes Potenzial für effizientere, resilientere und nachhaltigere Lieferketten. Gerade in der Intralogistik entsteht ein neues Zusammenspiel zwischen Automatisierung, Datenintelligenz und Mensch – mit spürbaren Vorteilen.

KI in der Logistik: Status Quo und Relevanz

Die Logistikbranche erlebt derzeit einen tiefgreifenden Wandel: Durch Digitalisierung, Vernetzung und Automatisierung werden Prozesse intelligenter und schneller – und künstliche Intelligenz in der Logistik rückt als Schlüsseltechnologie immer stärker in den Fokus.

Laut dem „Logistics Trend Compass 2025“ der Digitalspedition Forto sehen rund 53 % der befragten Fachleute KI als entscheidenden Faktor für die digitale Zukunft der Logistikbranche. Denn Künstliche Intelligenz, also Systeme, die aus Daten lernen, Muster erkennen und daraus Entscheidungen ableiten, ermöglicht nicht nur Effizienzsteigerung, sondern vor allem mehr Resilienz in zunehmend komplexen Lieferketten.

Was ist Künstliche Intelligenz?

KI (künstliche Intelligenz) beschreibt Systeme, die selbstständig Aufgaben lösen, die zuvor menschliche Intelligenz erforderten. In der Logistik bedeutet das: aus Datenmengen lernen, Vorhersagen treffen und Prozesse eigenständig steuern, etwa durch Machine Learning, Bild- oder Spracherkennung.

Potenziale und Anwendungsfelder von KI in der Logistik

Prognosefähigkeit und Bestandsplanung

Ein klassisches Einsatzfeld von künstlicher Intelligenz in der Intralogistik ist die Absatzprognose. KI analysiert historische Daten, erkennt saisonale Muster und erstellt daraus zuverlässige Vorhersagen für die Bedarfsplanung – präziser als klassische Systeme. Das reduziert Out-of-Stock-Situationen und unnötige Lagerkosten.

Intelligente Entscheidungsfindung

Durch die Verknüpfung verschiedener Datenquellen – etwa Auftragseingänge, Lagerverfügbarkeit und Kommissionierwege – kann KI automatisiert Entscheidungen treffen: Welche Bestellung wird wann von wem bearbeitet? Welche Route ist effizient? Das entlastet Mitarbeitende und sorgt für reibungslose Abläufe.

Predictive Maintenance in der Lagertechnik

Statt starre Wartungsintervalle einzuhalten, setzt Predictive Maintenance auf KI-gestützte Zustandsüberwachung technischer Anlagen. Dabei werden verschiedene Parameter (etwa Verschleiß, Verschmutzung oder andere Abweichungen) kontinuierlich erfasst und ausgewertet. Nicht jede einzelne Anomalie erfordert sofortiges Eingreifen, doch häufen sich mehrere Abweichungen, deutet dies oft auf eine zugrunde liegende Störung hin – und ermöglicht ein frühzeitiges, gezieltes Handeln. Das minimiert ungeplante Stillstandszeiten und senkt langfristig die Wartungskosten.

Routenoptimierung und Transportvernetzung

KI kann Verkehrsdaten auswerten, Lieferprioritäten abgleichen und so die optimale Route in Echtzeit vorschlagen. Vor allem im urbanen Raum oder bei hohem Sendungsvolumen ist das ein klarer Effizienzvorteil.

Bild- und Kubatur-Erkennung

Ein wachsendes Einsatzfeld ist auch die Bildverarbeitung mit Künstlicher Intelligenz, besonders in den Bereichen Wareneingangskontrolle, Retourenabwicklung und Verpackung. KI kann Güter automatisch klassifizieren, ihre Kubatur erkennen und so z. B. die passende Verpackung oder den richtigen Zielkarton berechnen bzw. vorschlagen.

Weitere Anwendungsfelder:

• Chatbots im Kundenservice (z. B. zur Sendungsverfolgung)
• Sprachgesteuerte Wearables zur Unterstützung von Kommissioniererinnen und Kommissionierern

Smart Warehouse: Merkmale eines KI-gestützten Lagers

Ein Smart Warehouse, Smart Lager oder AI Warehouse verbindet digitale und physische Systeme zu einer intelligenten Einheit. Typische Bausteine:

• Automatisierte Lager- und Kommissioniersysteme, die rund um die Uhr arbeiten und Daten erfassen
• Autonome mobile Roboter (AMRs), die eigenständig Transporte übernehmen und flexibel auf neue Aufgaben reagieren
• IoT-Sensoren, die Temperaturen, Bewegungen oder Füllstände in Echtzeit melden
• RFID- und Barcode-Technologie, um Warenströme exakt zu verfolgen
• Künstliche Intelligenz und Machine Learning, um Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu verbessern
• Wearables oder Sprachsysteme, die Mitarbeitende bei der Navigation und Kommissionierung unterstützen

Ein solches System erkennt Abweichungen nicht nur, es lernt aus ihnen. Das schafft Transparenz, Geschwindigkeit und Agilität auf einem neuen Niveau.

Wie unterstützt Exotec mit dem Skypod-System KI in der Logistik?

Das Skypod®-System schafft die optimalen Voraussetzungen für eine smarte, KI-gestützte Logistik: Denn: Künstliche Intelligenz braucht strukturierte Echtzeitdaten, standardisierte Prozesse und modulare Systeme – genau das liefert Exotec®.

Das Herzstück des Systems bilden die autonom agierenden Skypod-Lagerroboter, die Waren präzise und schnell durch das Lager hin zu ergonomischen Kommissionierstationen transportieren. Dabei bewegen sich die Roboter dreidimensional und übernehmen die Ein- und Auslagerung von Behältern bis zu einer Regalhöhe von 14 Metern. Als Warehouse Execution System (WES) koordiniert Deepsky® die Lagerprozesse und dokumentiert alle Lagerbewegungen in Echtzeit. So entsteht eine konsistente Datenbasis, die sich nahtlos in externe KI-Systeme integrieren lässt, etwa für Bestandsprognosen, Bedarfs- bzw. Nachschubplanung oder Predictive Maintenance. 

Zusammengefasst bedeutet das: Künstliche Intelligenz im Lager kann ihre volle Wirkung nur entfalten, wenn die physische Logistikstruktur darauf vorbereitet ist. Automatisierungslösungen wie das Skypod-System bieten genau diese Grundlage: ein skalierbares, leistungsfähiges und datentransparentes System, das den Weg zur smarten, KI-fähigen Intralogistik ebnet.

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Häufig gestellte Fragen zu KI in der Logistik