Künstliche Intelligenz in der Logistik: Effizienz auf jedem Meter der Lieferkette

Wenn man an Logistik denkt, denkt man vielleicht an UPS, DPD, Hermes oder vielleicht auch DHL - zumindest geht es mir so. Für die meisten Menschen ist das ein Berührpunkt mit moderner Logistik. Hinter Paketzustellern und weissen Mercedes Sprintern steckt allerdings noch viel mehr. Logistik meint dabei alle Prozesse der Warenbewegung und der Sicherstellung von Rohstoffen und Materialien – von der Erstellung oder Bestellung durch den Kunden bis hin zur Auslieferung und Entsorgung.

Bei dieser ungeheuren Masse an Paketen ist es kein Zufall, dass Logistik Unternehmen ständig versuchen zu optimieren und das am Zeiger der Zeit. So sagt man es auch dem Einsatz von KI in der Logistik Branche nach.

Ca. 13,3% aller Logistik Unternehmen arbeiten bereits mit KI

Aber wie und vor allem an welcher Stelle helfen künstliche Intelligenzen in der Logistik wirklich? Genau um diese Frage dreht sich der folgende Blog.

Logistik beschreibt also den gesamten Weg eines Artikels bis er vor einer Haustür oder der Warenannahme von grossen Unternehmen liegt (CBS). Folgende Stationen werden dabei durchlaufen:

An einigen Stationen kann hier künstliche Intelligenz (KI) unterstützen. Möglich ist das alles durch die vorherige weitreichende Digitalisierung der Erfassungsmethoden. So besitzt jedes Paket eine Trackingnummer, diese Nummern sind in einem Register mit Informationen wie Annahmeort, Zielort, Annahmezeit, Gewicht oder Inhaltstyp hinterlegt.

Schon an der ersten Station – beim Eingang der Ware – kann und wird bereits künstliche Intelligenz verwendet:

Viele Briefe werden noch immer handschriftlich adressiert und in die verschiedensten Teile der Welt verschickt. Mit rund 12,2 Milliarden Briefen alleine durch die DHL Group stellt dieses Segment nach wie vor einen bedeutenden Anteil in der Logistik dar Statista: 12,2 Mrd. Briefe pro Jahr.

Die Handschriften auf den einzelnen Briefen bei Absender und Empfänger zu entziffern und dem Brief eine eindeutige Trackingnummer zuzuordnen, wäre bei dieser Masse für Menschen eine echte Meisteraufgabe – aufwendig, zeitintensiv und kostenintensiv.

Hier kommt KI ins Spiel – konkret: Deep Learning. Schon seit einigen Jahren werden neuronale Netze darauf trainiert, auch schwer lesbare Handschriften zu erkennen. Moderne Systeme kombinieren dabei Optical Character Recognition (OCR) mit Natural Language Processing (NLP), um nicht nur Buchstaben zu entziffern, sondern auch Zusammenhänge in Adressdaten zu verstehen. Eine Studie von IBM Research zeigt so, dass Systeme unter Nutzung von NLP und OCR bereits eine Trefferquote von über 95% bei der korrekten Zuordnung handschriftlicher Adressen besitzen.

Diese Systeme werden mit Millionen von Handschriftenmustern trainiert und lernen laufend dazu – auch durch Fehlerkorrekturen im laufenden Betrieb. Damit lässt sich ein Grossteil der Post automatisiert sortieren und den passenden Zustellregionen zuordnen – schneller, genauer und günstiger als je zuvor.

Die Waren lagern heute vielfach in hochautomatisierten Regalsystemen, die auf Effizienz, Platzersparnis und Geschwindigkeit ausgelegt sind. Diese Systeme sind oft mit Sensoren, Robotik und KI-basierter Steuerung ausgestattet. Sobald ein Produkt – etwa durch eine Onlinebestellung – angefordert wird, beginnt der Prozess der Kommissionierung, also der zielgerichteten Entnahme und Zusammenstellung einzelner Artikel für den Versand.

Künstliche Intelligenz unterstützt diesen Prozess auf mehreren Ebenen: Zum einen analysieren Algorithmen historische Bestelldaten und saisonale Schwankungen, um proaktiv die Lagerplatzvergabe zu optimieren. Produkte mit hoher Umschlagshäufigkeit werden näher an den Versandstationen gelagert, um Wege zu verkürzen und Zeit zu sparen. Studien des Frauenhofer Instituts zeigen, dass durch intelligente Lagerplatzverwaltung die Kommissionierleistung um bis zu 25 % gesteigertwerden kann Fraunhofer IML: Effizienzsteigerung durch intelligente Lagerplatzvergabe.

Zum anderen übernehmen KI-gesteuerte Roboter – sogenannte Pick-by-Robot-Systeme – die physische Entnahme der Produkte. Diese Systeme nutzen Kameras und Greifarme, um auch unstrukturierte Lagerumgebungen zu meistern. Amazon etwa setzt bereits in über 75 Logistikzentren weltweit auf solche automatisierten Helfer, was die Effizienz massiv erhöht und die Fehlerquote reduziert Amazon: Mehr als 75 Logistikzentren mit Robotik ausgestattet.

Nicht zuletzt hilft KI auch bei der Bestandsverwaltung und Nachbestellung, indem sie Verkaufsdaten, Lieferzeiten und Trends analysiert und automatisch Bestellungen auslöst, noch bevor Engpässe entstehen. So wird die Lagerhaltung nicht nur schlanker, sondern auch reaktionsschneller – ein klarer Wettbewerbsvorteil im E-Commerce-Zeitalter.

Nachdem ein Produkt aus dem Lager entnommen wurde, kommt es zur Station Verpackung und Versandvorbereitung. Dieser Schritt ist entscheidend für eine effiziente, sichere und vor allem kostengünstige Auslieferung. Moderne Logistikzentren setzen auch hier verstärkt auf KI-gestützte Automatisierung, um Verpackungsmaterial zu optimieren, Fehler zu vermeiden und den Durchsatz zu erhöhen.

Zunächst analysiert ein intelligentes System die Form, Grösse und Empfindlichkeit der Ware, um die optimale Verpackungseinheit auszuwählen – inklusive Füllmaterial und Kartongrösse. Dadurch werden Luftanteile in Paketen reduziert, was nicht nur Transportkosten senkt, sondern auch CO₂ spart. Laut einer Studie von DHL kann durch automatisierte, massgeschneiderte Verpackungstechnologie bis zu 30 % Volumen eingespart werden DHL: Smarte Verpackung spart bis zu 30 % Volumen.

Sobald das Paket vorbereitet ist, wird ein Versandlabel mit Trackingnummer und Barcode aufgebracht. Diese Nummer verknüpft das physische Paket mit digitalen Logistiksystemen und ermöglicht die lückenlose Nachverfolgung.

Nach der Verpackung gelangen die Pakete in zentrale Verteilzentren, wo sie hochautomatisiert weiterverarbeitet werden. Diese Hubs sind auf Effizienz und Durchsatz ausgelegt: Mit Hilfe von Förderbändern, Hochgeschwindigkeitsscannern und KI-gesteuerten Sortiersystemen werden tausende Pakete pro Stunde analysiert und ihrer jeweiligen Zielregion zugewiesen.

Ein eindrucksvolles Beispiel bietet das Paketzentrum der Schweizerischen Post in Frauenfeld, eines der modernsten seiner Art. Dort werden täglich über 250.000 Pakete verarbeitet – mithilfe eines vollautomatischen Sortiersystems, das Sendungen innert Minuten scannt, wiegt, vermisst und ihrer Zielroute zuweist. Dank intelligenter Software kann das System bei hohem Paketaufkommen in Echtzeit auf Engpässe reagieren, Umlenkungen vornehmen und die Auslastung dynamisch steuern Swisslog: KI-gestützte Automatisierung in der Logistik.

Auch die Wahl des Transportweges erfolgt zunehmend dynamisch: KI-Algorithmen bewerten in Echtzeit Kriterien wie Entfernung, Lieferzeit und Kostenstruktur, um die wirtschaftlich und ökologisch sinnvollste Versandart zu bestimmen. So wird etwa zwischen LKW, Zug oder Flugzeug abgewogen – je nach Zielregion, Eilbedürfnis und Verkehrslage. Grössere Anbieter wie UPS oder FedEx setzen dabei auf intelligente Routing-Engines, die diese Entscheidungen vollautomatisiert treffen. Laut McKinsey lassen sich durch solche dynamischen Steuerungssysteme bis zu 20 % der Zustellkosten einsparen, bei gleichzeitig höherer Termintreue KI-basierte Tourenplanung bei DB Schenker.

Die sogenannte „Letzte Meile“ – also der Transport vom Verteilzentrum bis zur Haustür – gilt als kostspieligster und komplexester Teil der Lieferkette. Studien zufolge entfallen bis zu 53 % der gesamten Logistikkosten auf diese Phase WEF: The Future of the Last-Mile Ecosystem (S. 7). Kein Wunder also, dass auch hier zunehmend Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung zum Einsatz kommen.

Ähnliche Optimierungen wie bereits an der letzten Station funktionieren hier auch auf den letzten Metern zum Zustellort. Ein zentrales Einsatzfeld für KI ist so die Routenoptimierung: KI-Systeme analysieren in Echtzeit Verkehrslage, Wetterdaten, Paketvolumen und Empfängerpräferenzen (z. B. Abwesenheiten), um dynamische Zustellrouten zu berechnen. Dadurch können Fahrzeuge effizienter beladen, Umwege vermieden und Zustellzeiten verkürzt werden. Die Schweizerische Post etwa nutzt in ihren städtischen Zustellbezirken ein intelligentes Planungssystem, das täglich tausende Routenanpassungen vornimmt – mit dem Ziel, sowohl CO₂-Ausstoss als auch Zustellzeiten zu senken.

Auch die Wahl des geeigneten Fahrzeugs erfolgt datenbasiert: In dicht besiedelten Gebieten werden vermehrt E-Bikes, Lastenräder oder kleine E-Fahrzeuge eingesetzt – oft in Kombination mit Mikro-Depots. In ländlicheren Regionen dominieren klassische Zustellfahrzeuge, jedoch zunehmend mit elektrischem Antrieb. Die Post CH AG betreibt heute bereits über 6.000 Elektrofahrzeuge – eine der grössten E-Flotten Europas Post CH AG: Nachhaltige Zustellung mit über 6.000 E-Fahrzeugen.

Zudem ermöglichen KI-Systeme eine vorausschauende Zustelllogik: Anhand historischer Daten lässt sich etwa berechnen, wann Empfänger:innen typischerweise zu Hause sind. In Verbindung mit Live-Tracking und Vorankündigung per App können Erstzustellquoten deutlich erhöht werden – ein klarer Effizienzgewinn für Unternehmen und Kundschaft.

Ob bei der Erfassung handschriftlicher Adressen, der dynamischen Lagerplatzvergabe oder der vorausschauenden Tourenplanung – Künstliche Intelligenz ist aus modernen Logistikprozessen nicht mehr wegzudenken. Sie sorgt nicht nur für schnellere Abläufe und niedrigere Kosten, sondern hilft auch dabei, ökologische Ziele wie Emissionsreduktion und Ressourceneffizienz zu erreichen.

Die Beispiele aus der Schweiz und internationalen Logistikzentren zeigen: KI ist längst nicht mehr nur Zukunftsversprechen, sondern gelebte Praxis im Hochbetrieb. Wer als Logistikdienstleister heute noch nicht in smarte Systeme investiert, läuft Gefahr, abgehängt zu werden – technologisch wie wirtschaftlich.

Die gute Nachricht: Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur für grosse Konzerne erschwinglich. Auch kleine und mittlere Unternehmen können mit Plug-and-Play-Lösungen direkt einsteigen – ohne grosses IT-Team oder jahrelange Projektvorläufe. Tools wie MRPeasy bieten eine KI-gestützte Lager- und Produktionsplanung, ideal für Fertiger mit überschaubaren Ressourcen. Akira AI analysiert Verkaufsdaten, erkennt Nachfrageschwankungen und stösst rechtzeitig Nachbestellungen an – ganz automatisch. Wer seine Logistikprozesse zentral organisieren und mit KI-Workflows strukturieren will, findet mit ClickUp eine smarte All-in-One-Plattform. Es braucht keinen grossen Konzern, um KI zu nutzen – nur den ersten Schritt. Starten Sie jetzt mit intelligenten, skalierbaren Tools und machen Sie Ihre Logistik fit für die Zukunft!