Künstliche Intelligenz in der Logistik ist kein futuristisches Schlagwort mehr, sondern verändert zunehmend die Arbeit in Lagern und die Routenplanung. Es lohnt sich, sich auf konkrete Anwendungen zu konzentrieren, die in 6-12 Monaten messbare Einsparungen in einem typischen Logistikunternehmen bringen können.
Eine der ausgereiftesten Anwendungen von KI ist die Optimierung der Kommissionierwege im Lager. FM Logistic Polska war der erste Logistikdienstleister weltweit, der die Technologie Google AlphaEvolve zur Optimierung von E‑Commerce-Kommissionieralgorithmen einsetzte; das brachte über 10 % Verbesserung gegenüber der vorherigen Lösung und verringerte die jährliche von den Mitarbeitern zurückgelegte Distanz um mehr als 15.000 Kilometer, ohne zusätzliche Investitionen in die Infrastruktur.
Das System lernt tatsächliche Verhaltensweisen, Zonenauslastungen und Artikelcharakteristika und erstellt dann optimale Reihenfolgen für Picks sowie Wege zwischen den Lagerplätzen. In der Praxis bedeutet das schnellere Kommissionierung, weniger Fehler und bessere Nutzung der vorhandenen Flächen und Ausrüstung.
Moderne KI‑Module in WMS erzeugen außerdem intelligente Aufträge (Batching) für Ein‑ und Zwei‑Stufen‑Kommissionierung, verkürzen Laufwege der Mitarbeiter und steigern die Effizienz, ohne das Lagerlayout umbauen zu müssen.
Ein zentraler Trend für 2026 ist die adaptive Kommissionierung, also der Einsatz von KI im WMS zur laufenden Reorganisation von Wegen und Priorisierung von Aufträgen auf Basis aktueller Daten zu Auslastung, Kunden‑SLAs und Ressourcenverfügbarkeit.
Statt statischer Regeln analysiert das System den Auftragseingang, Versandpläne, die Verfügbarkeit von Personal und Flurförderzeugen und schlägt selbst die optimale Reihenfolge der Aufträge, Lagerplätze und Wege vor, wodurch Engpässe in Spitzenzeiten reduziert werden.
Erste Implementierungen zeigen, dass dieser Ansatz die Transparenz der Prozesse verbessert, operative Entscheidungen beschleunigt und die Effizienz von Kommissionierung und Versand messbar erhöht. Für Unternehmen bedeutet das ein geringeres Verzögerungsrisiko, bessere Einhaltung von Lieferfenstern der Spediteure und stabilere Servicequalität bei schwankender Nachfrage.
Im Bereich Transport tritt KI in zunehmend komplexe Planungsszenarien ein. Lösungen auf Basis von Machine Learning können Routen unter Berücksichtigung spezifischer Straßenbedingungen, Kraftstoffpreisen, Kundenlieferfenstern und Vorschriften zu Lenk‑ und Ruhezeiten planen und Pläne automatisch aktualisieren, wenn sich Kraftstoffpreise oder Verkehrsbedingungen ändern.
Branchenexperten verzeichnen in Polen eine steigende Anzahl von Unternehmen, die KI zur Planung von Routen, Betankungen und Fahrerpausen nutzen; Systeme können Hunderte von Varianten schneller als ein Mensch durchrechnen und wirtschaftlichere Lösungen finden, während sie die gesetzlichen Vorgaben einhalten.
Auf dem Markt tauchen zudem KI‑basierte TMS‑Lösungen auf, und spezialisierte Anbieter (z. B. Digital‑Twin‑Anbieter für Lager‑ und Flottenoperationen) verbinden Routenoptimierung mit Nachfrageschätzung und Bestandsmanagement. Dadurch lassen sich Versandentscheidungen nicht nur auf Basis aktueller Aufträge treffen, sondern auch unter Berücksichtigung prognostizierter Bedarfe und Lagerauslastung.
Die Verbindung von KI in der Intralogistik (Kommissionierung, Lagerung, Ressourcenplanung) mit KI in der Transportplanung erzeugt Synergieeffekte: kürzere Wege im Lager, bessere Nutzung von Ladefenstern, wirtschaftlichere Routen und stabilere Abwicklung von Nachfragespitzen.
Praktisch bedeutet das sinkende Stückkosten pro Auftrag, höhere Vorhersehbarkeit von Lieferterminen und bessere Kontrolle der Marge auf Ebene einzelner Sendungen und Routen. Wichtig ist, dass die meisten beschriebenen Lösungen schrittweise implementiert werden können, beginnend mit KI‑Modulen in bestehenden WMS/TMS, ohne die gesamte Infrastruktur auszutauschen.
- 1. Wo sollte man mit der Implementierung von KI im Lager beginnen? Der übliche erste Schritt ist die Analyse der Daten aus dem vorhandenen WMS und ein Pilotversuch mit KI‑Modulen im Bereich Kommissionierung, wo Zeit‑ und Distanzverbesserungen am schnellsten sichtbar werden.
- 2. Erfordert KI für die Routenplanung einen vollständigen Ersatz des TMS? Nicht unbedingt - viele Anbieter bieten Optimierungs‑Module und KI‑Engines an, die in ein bestehendes TMS integriert oder als Schicht über der aktuellen Planung betrieben werden können.
- 3. Wie misst man die Effekte einer KI‑Einführung im Lager? Wichtige Kennzahlen sind Kommissionierzeit, Fehlerquote, von Mitarbeitern zurückgelegte Distanz, Flächenauslastung und Termintreue bei Spitzen.
- 4. Sind KI‑Lösungen auch für mittelständische Unternehmen rentabel, nicht nur für globale Betreiber? Ja, immer mehr WMS/TMS‑Anbieter stellen KI‑Funktionen im Abo‑Modell bereit, wodurch die Einstiegshürde sinkt und mittelständische Firmen ähnliche Algorithmen wie große Betreiber nutzen können.