KI – Upgrade für die Paketlogistik

KI – Upgrade für die Paketlogistik

Künstliche Intelligenz hat bereits begonnen, die KEP-Branche zu transformieren. Besonders auf der letzten Meile treibt sie zahlreiche Innovationen und wird in Zukunft für Unternehmen unverzichtbar sein, um entscheidende Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Ein Blick auf konkrete Anwendungsfälle, Schlüsselfaktoren für eine erfolgreiche Implementierung und wichtige Trends.

ChatGPT war erst der Anfang. Inzwischen nutzen KEP-Unternehmen KI, um Verkehrsprognosen zu verbessern und Lieferrouten zu optimieren, Lagerabläufe zu automatisieren oder Fahrzeuge vorausschauend zu warten. Zukünftig werden sich die Anwendungsmöglichkeiten noch erheblich erweitern und ganz neue Formen von Mensch-Maschine-Interaktionen eröffnen. Das wird die Grenzen des Machbaren in der Paketlogistik neu setzen.

Die Chancen liegen auf der Hand: Aufgaben werden effizienter, exakter und schneller bewältigt, Kosten gespart, die Kundenzufriedenheit erhöht. Unternehmen können den Umsatz steigern und sich schneller an veränderte Marktbedingungen anpassen. Und das alles in einem Ausmaß, das mit den bisherigen Mitteln und Wegen bei Weitem nicht realisierbar ist. Eine aktuelle Studie vom Bundesverband Paket- und Expresslogistik (BPEX) und von Lufthansa Industry Solutions liefert eine Vielzahl von Anwendungsfällen, die über den derzeitigen Einsatz in der KEP-Branche hinausgehen, und stellt heraus, wie sich die Potenziale von KI heben lassen.

Intelligenter Support und Transparenz für Fahrer

So können Assistenzsysteme Zustellfahrzeuge direkt zu freien Stellplätzen navigieren anstatt nur zur Haustür der Empfänger. Zeit für die Parkplatzsuche und unnötige Wege werden gespart, Halten in Verbotszonen oder zweiter Reihe entfällt. Sprachbasierte Assistenzsysteme bieten Fahrern zudem die Möglichkeit, ihre Erfahrungen mündlich während des Zustellprozesses zu dokumentieren. Informationen über ein Zustellgebiet stehen damit für interne Analysen oder für andere Zusteller zur Verfügung.

Durch die neue Technologie lassen sich auch die stark variierenden Zustellgebiete und Touren vergleichbar machen, um Leistungserwartungen und Vergütung auf eine einheitliche Basis zu stellen. KI kann etwa Faktoren wie Gebietsstrukturen, Empfängerspezifika und Sendungsmix einbeziehen.

Flexibilisierte Zustelltouren

KI hat das Potenzial, schwankungsanfällige, wöchentliche Mengenvorhersagen durch präzisere Tagesprognosen zu ersetzen. Touren lassen sich frühzeitig auflösen oder umdisponieren. Noch mehr Effizienz ist gewonnen, wenn Tourenplaner Sendungen an Folgetagen berücksichtigen, entsprechend Pakete zurückhalten und später mit anderen Paketempfängern bündeln können. Das Ergebnis: ein geglätteter Wochenverlauf und eine bessere Tourenauslastung.

Eine dynamische Tourenoptimierung während der Zustellung, in die zum Beispiel aktuelle Verkehrsdaten und Ereignisse wie Zustellschwierigkeiten eingehen, entlastet die Fahrer. Empfänger können von einer intelligenten Zeitfensterankündigung profitieren.

Ganze Netzwerke dynamisch steuern

Um Fahrtwege und End-to-End-Laufzeiten zu verkürzen, ist bei der Zustelltour eine intelligente Einsteuerung von Paketmitnahmen machbar. Der Rücklauf nicht zugestellter Pakete lässt sich ebenfalls flexibilisieren. KI-Steuerung organisiert das Zusammentreffen von Fahrern und die Sammlung von Sendungen in wenigen Fahrzeugen, die zum Umschlagspunkt zurückkehren.

Im nächsten Schritt wird das feste Routing von Paketen aufgebrochen. Die Zuordnung von Paketen zu Umschlagspunkten wird dynamisch angepasst, abhängig von den dortigen Kapazitäten, um Überbelastung und Unterauslastung entgegenzuwirken. Sogar Zustellregionen und -gebiete können je nach Bedarf spontan gebildet werden.

Schlüssel zur erfolgreichen Umsetzung

Entscheidend für eine erfolgreiche Implementierung von KI-Technologie ist, von Anfang an zielorientiert zu denken, um Projekte fokussiert zu starten, schnell zu skalieren und praxisnah auszurichten. Allen Beteiligten muss klar sein: KI ist kein reines Technologie-Thema, sondern betrifft die gesamte Organisation von der Struktur bis zur Kultur. Entscheider müssen digitale Konzepte verstehen, kritisch bewerten und Entscheidungen fundiert treffen können. Zudem braucht es ein multidisziplinäres Team mit vielfältigen Fähigkeiten und Fachkenntnissen, ob Data Scientist, KI-Ingenieur, User Experience Designer, Governance-Spezialist oder Change Manager.

Grundlegend ist die Make or Buy-Frage, bei der Vor- und Nachteile natürlich sorgsam abzuwägen sind. Viele Unternehmen fahren einen hybriden Ansatz – sie kaufen KI-Komponenten, entwickeln aber auch maßgeschneiderte Lösungen für bestimmte Anforderungen selbst.

Visionär sein und Trends strategisch nutzen

Drei wichtige Trends sollten bei der Umsetzungsstrategie eine Rolle spielen:

• Auf dem Markt sind anpassbare KI-Modelle für die Sprachverarbeitung verfügbar. Unternehmen sollten sie nutzen, um sprachbasierte Interfaces an der Kundenschnittstelle und zur Unterstützung der Mitarbeiter anzubieten.

• Die Leistung von KI kann am besten gemeinsam mit KI-Talenten auf die Straße für die KEP-Branche gebracht werden. Es empfiehlt sich, ihnen Anwendungsfälle zugänglich zu machen, sie ins Unternehmen zu holen und mit KI-Start-ups zusammenzuarbeiten.
• Das wahrscheinlich größte Potenzial, um Mehrwert zu schaffen, liegt in gemeinsam genutzten KI-Modellen. Darum ist es wichtig, dass Unternehmen ihre Daten teilen, auch mit Wettbewerbern – die Preisgabe von Firmengeheimnissen ist dafür nicht nötig.

Fakt ist: Das Geschäft der KEP-Branche wird sich unter dem Eindruck von KI tiefgreifend verändern. Die Technologie wird bereits zunehmend an der Kundenschnittstelle erwartet. Umso stärker sind Unternehmen gefordert, aktiv zu werden. KI gezielt zu nutzen, ist für sie eine der strategisch wichtigsten Fragen, um sich auch in Zukunft im Wettbewerb stark zu positionieren.

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