KI im Supply Chain & Logistik — Routenplanung KI-basiert optimieren

Kernaussage: Die KI-basierte Optimierung der Routenplanung kann signifikante Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen in der Logistik bewirken, bedarf jedoch einer gezielten Implementierung und kontinuierlichen Anpassung.

Typische Fehler in der KI-basierten Routenplanung

Unzureichende Datenqualität

Eine der häufigsten Fehlerquellen bei der Implementierung von KI in der Routenplanung ist die mangelhafte Qualität der verfügbaren Daten. Ohne umfassende und genaue Daten kann die KI ihre Algorithmen nicht optimal anwenden, was zu suboptimalen Ergebnissen führt. Dies kann beispielsweise durch veraltete Strassendaten, inkonsistente GPS-Informationen oder fehlende Echtzeit-Verkehrsdaten verursacht werden.

*Korrektur:* Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datensätze regelmässig aktualisiert werden. Die Integration von Echtzeit-Verkehrsanalysen, Wetterinformationen und fortschrittlichen GPS-Systemen kann die Datenqualität entscheidend verbessern. Eine kontinuierliche Überprüfung und Bereinigung der Datenbestände verhindert, dass fehlerhafte Daten die KI-Funktionen beeinträchtigen.

Fehlende Berücksichtigung operativer Einschränkungen

Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, dass operative Randbedingungen und Unternehmensvorgaben nicht angemessen in die KI-Systeme integriert werden. Dazu zählen Faktoren wie Ladekapazitäten, gesetzliche Lenk- und Ruhezeiten, Kundenzeitfenster oder Standortpräferenzen.

*Korrektur:* Die KI-Modelle müssen so konfiguriert werden, dass sie diese spezifischen Parameter und Restriktionen berücksichtigen. Eine gründliche Analyse der unternehmensspezifischen Anforderungen und deren kontinuierliche Anpassung an die KI-Algorithmen sorgt dafür, dass die Routing-Lösungen alle relevanten operativen Punkte abdecken.

Fehlerhafte Integration in bestehende Prozesse

Oftmals wird die KI-basierte Lösung isoliert betrachtet und unzureichend in bestehende operative Systeme und Workflows integriert. Dies führt zu einer Diskrepanz zwischen den KI-generierten Routen und den tatsächlichen operativen Abläufen, was die Akzeptanz und Effektivität der Lösung vermindert.

*Korrektur:* Es ist entscheidend, dass die Implementierung der KI-Lösungen eng mit bestehenden Prozessen abgestimmt wird. Eine sorgfältige Planung der Integration sowie Schulungen für die Mitarbeitenden stellen sicher, dass die neuen Systeme optimal genutzt werden. Zudem sollte der Einfluss der KI-gesteuerten Entscheidungen kontinuierlich überwacht werden, um Anpassungen vorzunehmen, wo nötig.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Bestandsaufnahme durchführen (0–7 Tage): Zu Beginn sollten die aktuellen Datensätze überprüft und bewertet werden. Identifizieren Sie Lücken oder Inkonsistenzen in Ihren Datenbeständen und planen Sie Massnahmen zur Verbesserung der Datenqualität. Parallel dazu, führen Sie eine Analyse Ihrer aktuellen operativen Randbedingungen durch.

Datenbereinigung und Systemintegration (8–21 Tage): Arbeiten Sie an der Bereinigung Ihrer Daten und integrieren Sie Echtzeit-Datenquellen, um die Grundlage für die KI-Optimierung zu schaffen. Beginnen Sie mit der Implementierung der KI-Systeme, indem Sie diese mit bestehenden Logistik- und Supply-Chain-Prozessen verknüpfen.

Testlauf und Anpassungen (22–30 Tage): Führen Sie erste Testläufe mit den aufbereiteten Daten und der implementierten KI durch. Sammeln Sie Feedback von den Nutzern und beobachten Sie Abweichungen zu den erwarteten Ergebnissen. Nehmen Sie notwendige Anpassungen in der Datenbearbeitung, Systemintegration oder in der Definition der Randbedingungen vor. Stellen Sie sicher, dass alle Beteiligten über die Änderungen informiert und geschult sind.

Nach Abschluss dieser initialen Phase sollten die optimierten Routen in den operativen Betrieb übergehen können, wobei eine langfristige Überwachung und Anpassung erforderlich bleibt.