KI und Logistik: 2025 – Das Jahr Null der Revolution in Supply Chains

KI und Logistik: 2025 – Das Jahr Null der Revolution in Supply Chains

Im Jahr 2025 hält die künstliche Intelligenz systematisch Einzug in die Logistik und den Gütertransport und verändert Supply Chains, Häfen, Lager und ganze Produktionsketten. Laut aktuellen Analysen auf Basis von ISTAT-Daten hat sich die Akzeptanz von KI durch italienische Unternehmen innerhalb eines Jahres fast verdoppelt, und die Logistik erweist sich als eines der dynamischsten Labore dieses Wandels, zwischen operativer Automatisierung, prädiktiver Optimierung und neuen Geschäftsmodellen.[3][9]

Eine aktuelle Nachricht: Die Logistik entdeckt KI als kritische Infrastruktur

Die neuesten Branchenanalysen sprechen offen von einer „Revolution“, die mit der wachsenden Anwendung künstlicher Intelligenz in der Logistik und im Gütertransport verbunden ist, und bezeichnen 2025 als „Jahr Null der KI für die Logistik“.[9] Diese Definition ist keine rhetorische Floskel, sondern basiert auf einem messbaren Maßstabswechsel.

Laut den Daten der ISTAT-Umfrage „Unternehmen und IKT – Jahr 2025“ nutzen 16,4 % der italienischen Unternehmen mit mindestens 10 Beschäftigten mindestens eine Technologie der künstlichen Intelligenz, fast doppelt so viele wie 8,2 % im Jahr 2024 und mehr als dreimal so viele wie 5 % im Jahr 2023.[3] Diese Beschleunigung ist nicht gleichmäßig verteilt: Logistik, Transport und verwandte Branchen (Fertigung, Einzelhandel, E-Commerce) gehören zu den Bereichen, in denen die Notwendigkeit, Kosten, Zeit und Widerstandsfähigkeit zu optimieren, am größten ist und die daher am ehesten mit KI-Lösungen experimentieren.[1][9]

Warum die Logistik zum Prüfstand für künstliche Intelligenz geworden ist

Struktureller Druck auf die Supply Chains

Die Supply Chains, die bereits durch geopolitische Krisen, volatile Energiekosten und unvorhersehbare Nachfragespitzen belastet sind, agieren heute in einem Umfeld reduzierter Margen und steigender Serviceerwartungen. Vier Kräfte treiben Logistikunternehmen und produzierende Unternehmen in Richtung KI:

• Nachfragevariabilität: Falsche Schätzungen führen zu Überbeständen oder Fehlbeständen mit direkten Auswirkungen auf Umsatz und Betriebskapital.[1]
• Infrastrukturelle Überlastung: Häfen, intermodale Knotenpunkte und urbane Zentren müssen immer komplexere Ströme auf begrenztem Raum orchestrieren.
• Kostendruck: Kraftstoff, Fachkräfte, Umschlag und Lagerhaltung erfordern eine strukturelle Reduzierung von Verschwendung.
• Gesetzliche Auflagen und Nachhaltigkeit: Ziele zur Reduzierung von Emissionen und neue europäische Vorschriften benachteiligen ineffiziente und schwer rückverfolgbare Modelle.[1]

In diesem Zusammenhang wird KI nicht nur als „nice to have“-Technologie wahrgenommen, sondern als Entscheidungsinfrastruktur, die in der Lage ist, heterogene Daten (IoT-Sensoren, TMS/WMS-Systeme, ERP, Wetterdaten, Verkehr) in automatische oder halbautomatische operative Entscheidungen umzuwandeln.[1][9]

Vom Datum zur automatisierten Entscheidungsfindung

Die in den Branchenanalysen beschriebenen Lösungen drehen sich um drei Hauptachsen:

• Prädiktive Analyse: Modelle, die die zukünftige Nachfrage, Transitzeiten, Wahrscheinlichkeit von Verzögerungen sowie die Auslastung von Lagern und Mitteln schätzen.[1][9]
• Echtzeitoptimierung: Algorithmen, die Routen, Ladepläne und Kommissionierungssequenzen neu berechnen, wenn sich äußere Bedingungen ändern (Verkehr, Wetter, Ausfälle, Auftragsstornierungen).[1]
• Intelligente Automatisierung: Systeme, die nicht nur Daten sammeln, sondern auch direkt Aktionen auslösen (z. B. automatische Umverteilung von Containern, Neuplanung von Slots am Kai, Neukonfiguration von Schichten im Lager).[1][9]

Diese Kombination erklärt, warum 2025 als Wendepunkt dargestellt wird: Der Übergang geht von isolierten Pilotprojekten zu KI-Plattformen über, die in das operative Herzstück der Wertschöpfungsketten integriert sind.[1]

Was Logistikunternehmen konkret tun

Optimierung von Transporten und Routen

Im Land-, See- und intermodalen Verkehr wird KI eingesetzt für:

• Dynamisches Routing der Fahrzeuge: Systeme, die optimale Routen in Abhängigkeit von Verkehr, Zeitfenstern für die Zustellung, Serviceprioritäten und Einschränkungen des Fahrzeugs (z. B. ADR, Höhe, Gewicht) berechnen und die Routen in Echtzeit aktualisieren.[1][9]
• Intelligente Konsolidierung von Ladungen: Modelle, die Aufträge verschiedener Kunden kombinieren, um den Füllgrad von Containern, Lkw und Paletten zu maximieren und so Leerfahrten und Kosten pro transportierter Einheit zu reduzieren.[1]
• Vorhersage der Ankunftszeiten (ETA): Algorithmen, die Daten von GPS, Port Community System, Wetterbedingungen und historischen Verzögerungen integrieren, um genauere ETAs zu liefern und so die nachgelagerte Planung zu verbessern (Lager, Fabriken, Verkaufsstellen).[9]

Für Logistikdienstleister bedeutet dies weniger gefahrene Kilometer, geringeren Kraftstoffverbrauch, Reduzierung von Vertragsstrafen aufgrund von Verspätungen und eine größere Fähigkeit, realistische und wettbewerbsfähige Lieferzeiten zu versprechen.

Intelligente Lager und adaptive Automatisierung

In Lagern wird KI eingesetzt, um Folgendes zu koordinieren:

• Automatisierte Kommissioniersysteme (von Sortern über Shuttles bis hin zu autonomen mobilen Robotern), die sich koordiniert mit menschlichen Bedienern bewegen müssen, wodurch Leerlaufzeiten und Konflikte im Streckenverlauf reduziert werden.[1]
• Dynamische Lagerbestandsallokation: Positionierung der Artikel in den Regalen basierend auf der vorhergesagten Nachfrage und Häufigkeit der Entnahme, mit dem Ziel, die durchschnittliche Kommissionierzeit und Engpässe in den am stärksten frequentierten Bereichen zu reduzieren.[1]
• Vorausschauende Wartung der Anlagen: IoT-Sensoren und prädiktive Modelle identifizieren anomale Muster in Motoren, Bändern und Wagen und planen Eingriffe, bevor es zu einem kostspieligen Anlagenstillstand kommt.[1][9]

In diesem Zusammenhang ersetzt die künstliche Intelligenz nicht die traditionellen WMS, sondern überlagert sie als Layer der kontinuierlichen Optimierung, der in der Lage ist, aus den realen Abläufen zu lernen und die Betriebsregeln ohne ständige manuelle Eingriffe anzupassen.[1]

Urbane Logistik und die letzte Meile

Die Explosion des E-Commerce hat die Komplexität der letzten Meile noch verstärkt. KI wird eingesetzt für:

• Mikroplanung von städtischen Lieferungen: Automatische Neuzuweisung von Touren basierend auf nicht erfolgten Zustellungen, von Kunden gebuchten Slots und Zugangsbeschränkungen (verkehrsberuhigte Zonen, Lade-/Entladezeiten).[1]
• Szenariosimulation: Analyse dessen, was passieren würde, wenn ein städtischer Knotenpunkt verlegt, die Lieferzeiten geändert oder neue Fahrzeuge eingeführt würden (E-Vans, Lastenfahrräder), um Investitionsentscheidungen und Vereinbarungen mit den lokalen Verwaltungen zu unterstützen.[1]
• Überwachung der Kundenerfahrung: Integration von Trackingdaten, Feedback und Beschwerden, um Muster von Fehlleistungen zu identifizieren und auf Strecken, Filialen oder kritische Partner einzuwirken.[1]

Regulatorischer Rahmen und verantwortungsvolle Governance

Die Transformation der Logistik findet innerhalb eines immer komplexeren europäischen und nationalen Rechtsrahmens statt.

Auf EU-Ebene führt der AI Act einen risikobasierten Ansatz ein, mit spezifischen Verpflichtungen für Systeme mit hohen Auswirkungen auf Sicherheit, Grundrechte und Zuverlässigkeit.[1][2] Im Logistiksektor bedeutet dies, dass Folgendes sorgfältig geprüft werden muss:

• automatisierte Überwachungssysteme in Logistikzentren;
• Scoring-Algorithmen, die sich auf die Zuweisung von Ladungen oder Arbeitszeiten auswirken;
• automatische Entscheidungssysteme, die Auswirkungen auf Sicherheit, Zollkonformität oder Exportkontrollen haben können.[1][2]

In Italien definiert das nationale Gesetz über künstliche Intelligenz Nr. 132/2025 allgemeine Grundsätze für Forschung, Entwicklung und Akzeptanz von KI und stärkt die zentrale Bedeutung der menschlichen Verantwortung, die Rückverfolgbarkeit automatisierter Entscheidungen und die Kohärenz mit der DSGVO und dem europäischen AI Act.[2] Zwei öffentliche Agenturen sind aufgerufen, Governance und Benachrichtigungen zu überwachen und dabei auch Unternehmen und öffentliche Verwaltungen einzubeziehen.[2]

Für Logistikdienstleister bedeutet dies, dass KI-Projekte mit Entscheidungsprotokollen, Auditierbarkeit der Modelle, rigorosem Umgang mit personenbezogenen Daten und klaren Verantwortlichkeiten zwischen Technologieanbietern und nutzenden Unternehmen entwickelt werden müssen.[1][2]

Auswirkungen auf die Geschäftstätigkeit

Operative Effizienz und Margen

Die Akzeptanz von KI in der Logistik hat direkte Auswirkungen auf Betriebskosten, Servicequalität und die Fähigkeit, das Geschäft zu skalieren. Der Anstieg der Unternehmen, die KI nutzen – von 5 % im Jahr 2023 über 8,2 % im Jahr 2024 bis hin zu 16,4 % im Jahr 2025 – spiegelt die Wahrnehmung von KI als wirtschaftlichen Hebel und nicht nur als technologische Innovation wider.[3][5]

Zu den wichtigsten Auswirkungen gehören:

• Reduzierung der Transportkosten durch Optimierung der Routen, Reduzierung von Leerfahrten und bessere Auslastung der Fahrzeuge.[1][9]
• Verringerung von Betriebsstillständen durch vorausschauende Wartung von Flotten und Förderanlagen.[1]
• Bessere Nutzung der Vermögenswerte (Lager, Docks, Laderampen) dank algorithmischer Planung der Ein- und Ausgangsströme.[1][9]

Für die Kunden der Logistikunternehmen (Fertigung, Einzelhandel, E-Commerce) bedeutet dies stabilere Vorlaufzeiten, weniger Fehlbestände und ein besser vorhersebares Verhältnis zwischen Logistikkosten und Umsatz.

Neue Servicemetriken und Wettbewerbsvorteile

Die künstliche Intelligenz verlagert den Fokus von den traditionellen Metriken (Kosten pro Lieferung, Pünktlichkeit) hin zu anspruchsvolleren Indikatoren:

• Genauigkeit der Nachfrageprognosen;
• Genauigkeit der an die Kunden kommunizierten ETAs;
• Widerstandsfähigkeit der Supply Chain angesichts unvorhergesehener Schocks (Wetterereignisse, plötzliche Schließungen von Infrastrukturen, Nachfragespitzen).[1][9]

Betreiber, denen es gelingt, KI auf ausgereifte Weise zu integrieren, können:

• Premium-Dienstleistungen anbieten (z. B. ultra enge Lieferfenster, die durch fortschrittliche Routing-Algorithmen garantiert werden);
• End-to-End-Transparenz entlang der Kette bieten und Daten verschiedener Partner unter einer einzigen Analyseplattform zusammenführen;
• ihre eigenen Logistikdaten monetarisieren und sie in Beratungs- und Prognosedienstleistungen für Industriekunden umwandeln.[1]

ROI, Risiken und Hindernisse für die Akzeptanz

Obwohl das Wachstum anhält, weisen Analysten darauf hin, dass KI noch weit von einer allgemeinen Verbreitung entfernt ist.[3] Zu den größten Hindernissen gehören:

• Komplexität der Integration mit Altsystemen (TMS, WMS, ERP);
• Mangel an internen Kompetenzen zur Bewertung, Schulung und Steuerung von KI-Modellen;
• Regulatorische und reputationsbezogene Unsicherheit: Angst vor der Implementierung von Systemen, die als undurchsichtig oder potenziell diskriminierend gegenüber Arbeitnehmern und Partnern wahrgenommen werden.[1][2]

Um einen nachhaltigen Return on Investment zu erzielen, verfolgen die fortschrittlichsten Unternehmen einen schrittweisen Ansatz:

• Beginn mit Anwendungsfällen mit hoher Auswirkung, aber begrenztem Umfang (z. B. vorausschauende Wartung einer bestimmten Sortierlinie);
• Strenge Messung der KPIs vor und nach der KI;
• Schrittweise Erweiterung der Modelle, sobald der wirtschaftliche und operative Nutzen nachgewiesen ist.[1]

Rolle von Technologiepartnern und kollaborativen Supply Chains

Die empirische Evidenz zeigt, dass die meisten KI-Logistikprojekte aus Ökosystemen entstehen, die Folgendes umfassen:

• Logistikdienstleister;
• Anbieter von Cloud- und KI-Plattformen;
• Systemintegratoren;
• manchmal Universitäten und Forschungszentren für fortschrittliche Modellierung.[1][9]

Dieser Ansatz ermöglicht es, Daten auszutauschen, die Entwicklungskosten besser zu verteilen und die Experimentierphase zu beschleunigen, wobei jedoch klare Regeln für geistiges Eigentum, Datenschutz und Datensicherheit gelten. Für die Unternehmen der Lieferkette ist die Fähigkeit, an diesem Ökosystemtisch Platz zu nehmen, heute bereits ein Wettbewerbsfaktor, der ebenso wichtig ist wie die Größe des eigenen Fuhrparks oder die Quadratmeterzahl der Lager und Hubs.[1]

Ein Szenario der rasanten Reife

Die neuesten Analysen deuten darauf hin, dass die von KI generierten Inhalte im Jahr 2025 im Web massenhaft vorhanden sind, was Plattformen und Unternehmen dazu veranlasst, auf Qualität und den reiferen Einsatz von Technologien zu setzen.[6] In der Welt der Logistik und der Supply Chains äußert sich diese Reifung in der Verlagerung von KI vom Marketing und oberflächlichen Experimenten zum Rückgrat kritischer Prozesse: Planung, Transport, Lager, letzte Meile.[1][6][9]

Das von Branchenquellen beschriebene „Jahr Null“ der KI für die Logistik stellt daher weniger einen Endpunkt als vielmehr den Beginn einer Phase dar, in der die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen und ganzen Lieferketten auch daran gemessen wird, wie gut sie in der Lage sind,

• solide Dateninfrastrukturen aufzubauen;
• prädiktive und entscheidungsbezogene Modelle in die täglichen Prozesse zu integrieren;
• Risiken und Verantwortlichkeiten in einem immer anspruchsvolleren regulatorischen Rahmen zu steuern.[1][2][9]

Für Fachleute, Manager und Unternehmen ist die Botschaft klar: Die Logistik ist nicht mehr nur eine Supportfunktion, sondern das Testfeld, auf dem die künstliche Intelligenz – mit Zahlen und operativen Ergebnissen – ihre Fähigkeit unter Beweis stellt, den Umfang des Geschäfts neu zu definieren.