麻豆原创

KI ist in der Logistik l盲ngst mehr als ein Trend. Die BME-Logistikstudie 2025 zeigt, wo Unternehmen heute schon profitieren, welche Technologien sich schnell rechnen und welche Investitionen Transparenz und Effizienz unmittelbar steigern.

Digitalisierung r眉ckt ins Zentrum 鈥� KI wird zum Beschleuniger

Planung, Produktion und Logistik sind ohne digitale Technologien kaum noch denkbar. Seit Ende 2022 gewinnt KI zus盲tzlich an Tempo 鈥� getrieben durch technologische Spr眉nge und regulatorische Impulse wie den EU AI Act. Die BME-Logistikstudie 2025 liefert einen praxisnahen 脺berblick: Welche Technologien sind bekannt, welche im Einsatz und wo entstehen messbare Effekte?

Was wurde untersucht?

236 Fach- und F眉hrungskr盲fte aus verschiedenen Branchen und Funktionen (mit Schwerpunkt SCM und Logistik) wurden zu 15 Digitalisierungstechnologien und KI-Use-Cases entlang der Supply-Chain-Operations-Reference-Prozesse (SCOR) befragt. Die Ergebnisse verdeutlichen, wo Unternehmen bereits im Normalbetrieb arbeiten 鈥� und wo Potenzial schlummert.

Technologien im 脺berblick

Die Studie macht sichtbar, wie stark zentrale Digitalisierungstechnologien heute bereits genutzt werden 鈥� und wo Unternehmen noch zur眉ckhaltend sind.:

• Hohe Bekanntheit: KI, Robotik/Automatisierung, autonome Fahrzeuge; auch Digitaler Zwilling, IoT, Cloud/API und VR/AR sind breit pr盲sent.
• Im produktiven Einsatz vorn: Cloud/API und Robotik/Automatisierung (je rund 60鈥疨rozent).
• Aufholer: KI, Big Data, Advanced Analytics 鈥� etwa die H盲lfte testet oder plant.
• Nischenstatus: Edge Computing, Bionic Enhancements, Quantencomputing.
• Next Gen Wireless (5G, Wi-Fi 6/7, LPWAN): wichtiger Enabler f眉r Transparenz und IoT.

Wo Nutzen entsteht

Digitale Technologien zahlen vor allem auf klassische SCM-Ziele ein:

• Kostensenkung, Zeitgewinn, Qualit盲tssteigerung sind die Top-Effekte.
• Robotik/Automatisierung punktet besonders bei Kosten.
• 3D-Druck verbessert Kosten, Zeit und Flexibilit盲t.
• Big Data, Digitale Zwillinge und IoT unterst眉tzen Risikoidentifikation und Reaktionsf盲higkeit.

Treiber und Bremskl枚tze

• Treiber: klarer Business-Nutzen, steigender Wettbewerbsdruck, Kundenerwartungen, offene Kultur und engagierte Mitarbeitende.
• Hemmnisse: fehlende Fachkr盲fte (Top-Bremse), hohe Investitionen, Datenqualit盲t sowie Mindset/Know-how.

Der Blick nach vorn

Die n盲chsten zwei Jahre werden entscheidend daf眉r sein, wie schnell KI in der Logistik skaliert:

• KI: 脺ber 80鈥疨rozent planen den Einsatz innerhalb von zwei Jahren. Advanced Analytics folgt knapp dahinter.

• Quantencomputing: keine kurzfristigen Pl盲ne; mittelfristig relevant.
• Blockchain: geringe Priorit盲t; nur jedes f眉nfte Unternehmen plant kurzfristig.

KI in der Praxis 鈥� Use Cases entlang der SCOR-Prozesse

Die SCOR-Prozesse zeigen, wo KI heute schon Wirkung entfaltet 鈥� und wo Potenziale noch ungenutzt bleiben:

• Plan: Hohe Potenziale bei Nachfrageprognosen, Simulationen und Bestandsoptimierung; produktiver Einsatz noch gering, Tests nehmen zu.
• Source: Automatisierte Bestellungen und Risikofr眉herkennung sind aussichtsreich, aber noch wenig umgesetzt. Vertragsanalyse mittels NLP ist sinnvoll, Lieferantenscoring ist im Aufbau.
• Make: Predictive Maintenance, Produktionsplanung und visuelle Qualit盲tskontrolle sind am weitesten. Energieverbrauchsoptimierung folgt.
• Deliver: Routenoptimierung liegt vorn 鈥� mehr als jedes f眉nfte Unternehmen nutzt KI bereits; ETA-Prognosen und Chatbots folgen.
• Return: Geringere Priorit盲t, aber Chancen bei automatischer Sortierung und Retourenprognosen.
• Enable: Automatisiertes Reporting/KPIs hat das h枚chste Potenzial; Stammdatenmanagement mit KI/NLP bleibt ein zentraler Enabler.

F眉nf Empfehlungen f眉r Logistikprofis

Aus den Ergebnissen lassen sich klare Handlungsschritte ableiten, die Digitalisierung und KI pragmatisch voranbringen:

1. Technologien verstehen: Trends, Nutzen und Grenzen kennen 鈥� 眉ber GenAI hinaus.
2. Rollen kl盲ren: Verantwortlichkeiten, Ressourcen und Partnerstrukturen definieren.
3. Gezielt priorisieren: Business Case, Prozessreife, Datenbasis und ROI je Use Case bewerten.
4. KI breit denken: ML, Computer Vision, NLP und Agenten sinnvoll kombinieren.
5. Stammdaten st盲rken: Saubere Daten sind Pflicht 鈥� KI kann unterst眉tzen, ersetzt aber keine Basisarbeit.

Was hei脽t das f眉r den Alltag?

Starten Sie dort, wo Nutzen und Machbarkeit zusammenkommen: automatisierte KPIs, Routenoptimierung, Predictive Maintenance, Bestandsoptimierung oder automatisierte Bestellungen liefern schnelle Effekte. Parallel gilt es, Datenqualit盲t, Skills und Change-Management zu st盲rken. Maschinelles Lernen ist aktuell der pragmatischste Einstiegspunkt 鈥� andere KI-Teilbereiche erg盲nzen ihn gezielt. So wird KI Schritt f眉r Schritt zum festen Bestandteil einer resilienten Wertsch枚pfung.