Aktuell boomt das Thema ‚Künstliche Intelligenz‘ in allen Business-Bereichen. Doch woher kommt der Hype? Wie alt ist der Forschungsgegenstand bereits? Was bringt KI der Logistik? Und wieso ist gerade unter Logistikern künstliche Intelligenz derzeit besonders angesagt?
Menschenähnliche Entscheidungsstrukturen
Künstliche Intelligenz hat ihre Anfänge in den fünfziger Jahren. Bereits 1956 prägte John McCarthy den Begriff „artificial intelligence“. Allgemein versteht man unter KI einen Teilbereich der Informatik, der sich mit Maschinenlernen befasst und als Fernziel die Schaffung von Computern besitzt, die menschenähnliche Entscheidungsstrukturen aufweisen und zu selbstständigem Lernen fähig sind.
Allerdings ist eine Definition von künstlicher Intelligenz aktuell nicht möglich, allein schon aus dem Grund, weil selbst die Psychologie das Konstrukt ‚Intelligenz‘ nicht klar abgrenzen kann. In der deutschen Wikipedia steht zu lesen: „Der Begriff [KI] ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es bereits an einer genauen Definition von „Intelligenz“ mangelt.“
Obwohl Forschungen auf diesem Gebiet seit der Nachkriegszeit beständig voranschreiten, sind sie von ihrem eigentlichen Ziel noch sehr weit entfernt. Doch wieso bricht dann gerade jetzt ein Hype um diese Technologie aus? Dieser aktuelle Boom künstlicher Intelligenz verdankt sich den derzeit optimalen wirtschaftlichen Hardware-Bedingungen. Erst jetzt stehen Prozessoren, High-Speed-Netzwerke und Big-Data-Speichermöglichkeiten zur Verfügung, die die praktische Umsetzung vieler theoretischer Überlegungen erst möglich machen. Gleichzeitig geht es der Technologie-Branche wirtschaftlich so gut wie noch nie. Das erklärt aber noch nicht, wieso derzeit der Einsatz von AI gerade im Bereich der Logistik so schnell voranschreitet.
KI – Wieso gerade die Logistik?
Dies liegt an der Struktur der Transport-Branche. Denn die weitverzweigten Logistik-Netzwerke bilden das ideale Anwendungsfeld für künstliche Intelligenz. Die heute schon schlanken Lieferkettenbeziehungen sind sehr klar und direkt, sodass Ursachen in einem Teilabschnitt sofortige Auswirkungen mit nur wenigen Verzerrungen (durch Redundanzen oder Puffer) auf weitere Abschnitte haben. Ursache-Wirkungsbeziehung sind also sehr gut berechenbar und vorhersagbar. Beispielsweise hat ein Stau auf einer bestimmten Autobahn zeitlich sehr gut abschätzbare, direkte Auswirkungen auf den Gütertransport, ebenso der Krankenstand in einem Lager oder ein Hafenstreik irgendwo auf der Welt.
Gleichzeitig ist der Einsatz von AI besonders in der Logistik sehr gut skalierbar. Man muss nicht gleich das gesamte globale Logistiknetzwerk digital abbilden, es lässt sich auch mit einzelnen Lagerstandorten beginnen. Nach und nach kann das in Echtzeit berechnete digitale Prozess-Modell, zu immer größeren Transportstrukturen hochskaliert werden.
Anwendungsfelder in der Logistik
Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Bereich der Logistik ist besonders reizvoll, wo man mit KI-Hilfe Vorhersagen über zukünftige Zustände des Logistik-Netzwerks machen kann, die sogenannte Predictive Logistics. Und auch die Steuerung autonom fahrender Lastkraftwagen wird mittels KI überhaupt erst sinnvoll möglich. Doch bei der Akzeptanz künstlicher Intelligenz unter den Beschäftigten im Logistiksektor hapert es noch, wie ein Trend-Index vergangenes Jahr zum Vorschein brachte.
Die Transport-Wirtschaft bietet strukturell gesehen die ideale Umgebung für KI-Anwendungen, deswegen kann sie im Bereich der Digitalisierung und im KI-Einsatz dem produzierenden Gewerbe vorausgehen. Die Zukunft vieler Anwendungen, die später auch von anderen Wirtschaftssektoren übernommen werden können, entscheidet sich derzeit im Bereich der Logistik. Deutschland als unangefochtener Logistikweltmeister, der dieses Jahr seinen Vorsprung gegenüber seinen Konkurrenten noch weiter ausbauen konnte, spielt hier ganz vorne mit.
Aus aktuellem Anlass sendet die Redaktion herzliche Glückwünsche an alle deutschen Logistiker zum verdienten ersten Platz im International Logistics Performance Index der Weltbank!
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