Sie durchdringt alles, was wir tun, und doch hat sie gerade erst begonnen, ihr Potenzial zur Veränderung der Welt auszuschöpfen. Wie ein Harvard-Professor diesen Sommer bemerkte: „KI wird den Menschen nicht ersetzen, aber Menschen mit KI werden Menschen ohne KI ersetzen.“
Hinweis: Dieser Text wurde ursprünglich auf Englisch verfasst und mithilfe von KI übersetzt.
Und dasselbe gilt für Unternehmen im Kurier-, Express- und Paket-Segment (KEP) – KI zu ignorieren und zu hoffen, dass sie verschwindet, ist einfach keine Option … denn sie durchdringt alles, was sie tun.
Von der Optimierung ihres Einsatzes im Transportwesen – der Vorhersage von Nachfrage- und Lieferengpässen, um stets genügend Kapazität zu gewährleisten – bis zur vollständigen Automatisierung des Sortierprozesses trägt ihre Rolle bei der Beladung des Lieferwagens für die letzte Meile dazu bei, dass KEP-Betreiber Kosten, Emissionen, Arbeitsaufwand und die Reisezeit des Pakets vom Absender zum Endverbraucher reduzieren können.
Doch gerade auf der letzten Meile selbst, dem kostspieligsten Teil der Paketreise, macht sie den größten Unterschied.
KI-gestützte Algorithmen helfen bereits dabei, Lieferrouten zu optimieren und lokale Lagerbestände mithilfe von Kundendaten und Echtzeitinformationen zu verwalten.
Und schon bald wird KI mit der Logistik der Orchestrierung eines vollständig automatisierten Liefersystems betraut sein, das Roboter, Drohnen und selbstfahrende Fahrzeuge einsetzt.
Werfen wir also einen Blick darauf, wie Künstliche Intelligenz die KEP-Branche aufmischt, aufgeteilt in drei Untersegmente: Transport, die Verteilzentren (VZ) und die letzte Meile.
KEP-Betreiber nutzen KI, um ihren Lufttransport zu reduzieren: den Anteil des Raums, der im Güterverkehr nicht von Paketen eingenommen wird. Dies senkt nicht nur die Kosten, sondern auch die Umweltauswirkungen jedes Artikels.
Durch die Nutzung von Daten können KEP-Betreiber vorhersagen, wann es vorteilhaft sein könnte, Lieferungen zu verzögern, bis eine ausreichende Kapazität vorhanden ist, sowie wann Spitzenzeiten auftreten könnten und zusätzliche Kapazität benötigt wird.
Zum Beispiel könnte es sinnvoll sein, Dienstags-Lieferungen auf Mittwoch zu verschieben, wenn genügend Pakete vorhanden sind, um den LKW zu füllen.
Um die Situation zu nutzen, könnte die KI vorschlagen, den Preis am Montag zu senken, um mehr Kunden anzuziehen.
Lose Ladungen, die den Lufttransport begrenzen, sind beim Be- und Entladen weitaus zeitaufwändiger als Gitterboxladungen, aber KI-gestütztes maschinelles Lernen wird dies in Zukunft durch einen stärker automatisierten Ladevorgang beschleunigen.
Einige automatisierte Ladevorgänge beladen LKWs bereits zu 70–80 Prozent ihrer Kapazität – was der Auslastungsrate von Gitterboxladungen entspricht.
Während andere Betreiber mit einem System, das Kartons gleicher Größe verwendet, die enger gepackt werden können als bei Ladekräften, die „Paket-Tetris“ spielen, eine hohe Auslastungsrate erreichen.
KI-Softwarelösungen werden zunehmend in den Verteilzentren eingesetzt, um die Sortierraten zu verbessern: insbesondere digitale Zwillinge und Cloud-basierte OCR-Systeme.
Ein digitaler Zwilling ist eine digitale Darstellung von etwas, das in der physischen Welt existiert, wie z. B. ein Sortiersystem, das dem Bediener ein besseres Verständnis der Funktionsweise eines Systems ermöglicht – in Bezug auf Kapazität oder Ressourcen usw.
Der digitale Zwilling wird KEP-Betreibern ermöglichen, Sortierprobleme vorherzusagen, bevor sie auftreten, strategisch besser zu planen, neue Innovationen zu testen und aus Leistung und Erkenntnissen zu lernen.
Unterdessen ist die Cloud-basierte OCR eine KI-gestützte Technologie, die bis zu 60.000 Barcodes pro Stunde lesen kann, wodurch der Anteil undefinierter Barcodes von 5 auf 2 Prozent der Gesamtmenge reduziert wird.
Die Cloud-basierte Technologie benötigt nur Sekunden, um zu funktionieren, und abgesehen von einer geringen Installationsgebühr zahlen Unternehmen nur für das, was sie nutzen, was sie zu einem Segen für kleine Betreiber mit begrenzten Investitionsmitteln macht.
KI-gestützte Automatisierung verbessert auch die Sortierung durch den Einsatz von Roboterarmen zur Vereinzelung von Paketen, damit diese vom Scanner gelesen werden können – ein Problem, das zuvor oft einen Handeingriff erforderte.
Die zunehmende Digitalisierung und die Nutzung von Daten durch KI-gestützte Tools haben auch auf der letzten Meile enorme Auswirkungen.
Ein Fahrer mag unschätzbares lokales Wissen besitzen, aber KI wird Muster erkennen, die das menschliche Auge nicht sieht, und die bestmögliche Reihenfolge für die Zustellung einer LKW-Ladung von Paketen planen.
Die KI-gestützten Algorithmen verwenden eine Mischung aus Kundendaten und Echtzeitinformationen, wie Wetter- und verkehrsbedingten Bedingungen.
Prognosetools können vorhersagen, ob Kunden zu Hause sein werden, und Paketvolumen sowie voraussichtliche Lieferzeiten (ETDs) genau vorhersagen.
Daten können weiter genutzt werden, um Bestellungen vorherzusagen, noch bevor sie erfolgen, wodurch KEP-Betreiber und Online-Händler sicherstellen können, dass lokale Depots mit bestellten Artikeln bestückt sind, was die Lieferzeiten erheblich verkürzt.
All dies ist erst der Anfang. In einer Zukunft, in der Roboter, Drohnen und selbstfahrende Fahrzeuge eine zentralere Rolle spielen werden, wird KI den Menschen zunehmend an den Rand drängen, da sie den Großteil der Logistik übernimmt.
Natürlich wird nicht die KI das Sagen haben, sondern Menschen mit KI – spannende Zeiten für eine KEP-Branche, die Automatisierungslösungen zur Bewältigung des Arbeitskräftemangels benötigt. Und die Technologie muss nicht teuer sein. Die meisten KI-gestützten Lösungen in der Cloud sind streng nach dem Pay-as-you-go-Prinzip.
