Autonome Logistik

Was ist autonomes Logistikmanagement?

Autonome Logistik ist der Einsatz technologischer Geräte zur Durchführung von Lieferkettenprozessen oder zur Bewegung von Fahrzeugen, Fracht, Ausrüstung, Personen, Informationen oder Ressourcen ohne direkte menschliche Kontrolle.

Autonomes Logistikmanagement stützt sich auf künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um intelligente Transportbewegungen weiterzuentwickeln und Lieferkettenprozesse zu verbessern.

Die Technologie der autonomen Logistik passt Lieferrouten und voraussichtliche Ankunftszeiten auf Grundlage von Echtzeitbedingungen wie Wetter, Verkehr, Auftragsstornierungen, neuen Aufträgen oder Ausnahmen bei Fahrern an. Zugehörige automatisierte Aufgaben wie sofortige Push-Benachrichtigungen und Liefermeldungen ändern sich entsprechend und verbessern die Kommunikation zwischen Lieferkettenpartnern.

Das Logistikmanagement automatisierter Aufgaben nutzt Robotic Process Automation (RPA), um manuelle Aufgaben auszuführen. Beispielsweise unterstützt die Automatisierung digitales Frachtmatching, Ladungsmanagement, Sendungsabwicklung, Frachtforderungsmanagement, Rechnungsprüfung und Zahlung sowie weitere Funktionen des Lieferkettenmanagements.

Autonome Logistik vs. Automatisierung

Im Vergleich zur Automatisierung sammelt die Technologie der autonomen Logistik Daten und wendet die Informationen so an, dass die Leistung oder Effizienz der Maschinenaktivität verbessert wird. Kurz gesagt werden autonome Prozesse auf Grundlage der während des Betriebs gesammelten Informationen intelligenter.

Automatisierung verwendet einen genau definierten, statischen Parametersatz zur Ausführung von Aufgaben. Einige Entscheidungen werden durch vorab festgelegte Informationen unterstützt, aber ein automatisiertes System führt spezifische Aufgaben auf Grundlage ursprünglicher Eingaben und Ausgaben aus.

Autonome Fahrzeuge in Logistiknetzwerken

Autonome oder „selbstfahrende“ Fahrzeuge verarbeiten große Mengen an Informationen, um ohne menschliches Eingreifen schnelle operative Entscheidungen zu treffen. In Frachttransportnetzwerken werden autonome Lkw sowohl auf langen Überlandfahrten als auch auf Routen der letzten Meile mit mehreren, häufigen Stopps getestet. In diesen Fällen arbeiten menschliche Fahrer weiterhin als Co-Piloten an Bord mit der autonomen Technologie.

Autonome Fahrzeuge in Lagern der Lieferkette oder anderen kontrollierten Umgebungen führen eine Vielzahl von Aufgaben aus. Gabelstapler, Kommissionier- und Verpackungsprozesse sowie andere durch autonome Fahrzeuge und Robotik unterstützte Aktivitäten werden zunehmend in der Auftragsabwicklung und im Frachtmanagement eingesetzt. Drohnen, die in einem Informationssystem für autonome Logistik betrieben werden, können Bestandsaufnahmen von Produkten durchführen oder kleine Paketzustellungen ausführen und ermöglichen einen reibungslosen Betrieb ohne menschlichen Fahrer oder Bediener.

Vorteile der autonomen Logistik

In einer autonomen Lieferkette unterstützen Standardisierung, Konnektivität und Intelligenz die Fähigkeit, Ereignisse vorherzusehen, Pläne zu entwickeln und die Logistik zu verbessern. Zu den daraus resultierenden Vorteilen gehören:

  • Zeitersparnis und Produktivität: Eliminierung repetitiver manueller Prozesse durch Robotic Process Automation

  • Höhere Agilität: Vorwegnehmen und Anpassen einer Lieferroute, eines Prozessplans oder einer anderen Ausnahme, bevor eine Störung auftritt

  • Kostenreduzierung: Einsatz von Maschinen für Aufgaben, die regelmäßig durch menschliche Fehler beeinträchtigt werden, schnelleres und effizienteres Bewegen und Liefern von Waren sowie Optimierung von Routen, um Fahrzeugkilometer zu begrenzen oder Zeitverluste im Verkehr zu vermeiden

  • Verbesserte Planung: Einsatz von Technologie zur Automatisierung von Lieferkettenentscheidungen und Transportabwicklung auf Grundlage von Echtzeitdaten

Wie Technologie autonome Logistik unterstützt

Versender, Logistikdienstleister, Makler und Drittanbieter von Logistikdienstleistungen setzen zunehmend auf autonome Logistik und Prozessautomatisierung in ihrem Transportmanagement und in der gesamten Logistiklieferkette, wodurch Kostenkontrolle verbessert, Frachtbewegungen optimiert und der Service für Endkunden verbessert werden kann.


Robotic Process Automation für Transport-Workflows

Regelbasierte Prozesse und dynamische Workflows führen wiederkehrende, manuelle und fehleranfällige Aktivitäten sowie saisonale oder zeitkritische Aufgaben aus, sparen Tastatureingaben, reduzieren Fehler und beschleunigen Lieferkettenbewegungen.


Automatisierung bei der Sendungsabwicklung

Fortschrittliche Algorithmen und Regelsätze planen Ladungen, steuern die Auswahl von Frachtführern, vergeben Sendungen, verfolgen Gebühren, verwalten und speichern Verträge, prüfen Frachtrechnungen, verwalten Rücksendungen und führen die Einreichung von Forderungen durch. In Kombination mit von Menschen verwalteten Ausnahmen unterstützt die Automatisierung die Reduzierung von Frachtkosten.


Autonome Umleitung bei der Zustellung auf der letzten Meile

Während Sendungen unterwegs sind, können dynamische Umleitung und eine optimierte Reaktion auf sich ändernde Wetter-, Verkehrs-, Auftrags- oder Lieferbedingungen dazu beitragen, Serviceausfälle und ein beeinträchtigtes Kundenerlebnis zu vermeiden.


Dynamische Steuerung und Transparenz bei multimodalen Transporten

Transparenz über die gesamte Lieferkette ermöglicht proaktives Frachtmanagement und unterstützt die Fähigkeit, den besten Transportmodus für einen bestimmten Servicebedarf auszuwählen und zu verwalten, unabhängig davon, ob es sich um eine Full-Truckload- oder Less-than-Truckload-Fahrt in einem von einem Fahrer gesteuerten Lkw, eine Frachtbewegung per Roboter oder eine Zustellung auf der letzten Meile per Drohne handelt.