„Die gestiegene Erwartungshaltung an Verfügbarkeit und Funktionalität von Software-Lösungen in der Logistik“ sind für David Wustmann die größten Herausforderungen in seinem Arbeitsumfeld. „Bestenfalls darf es nichts kosten“, sagt der Leiter der Abteilung Logistiksoftware bei dem Cloud-Lösungsanbieter LOGSOL.

Zu den Kunden und Nutzern zählen Logistikdienstleister im Transport- oder Lagerbereich. Der Mittelständler mit über 120 Mitarbeitenden an acht deutschen Standorten versucht, Nischen „mit sehr umfangreicher Kompetenz zu besetzen“ und arbeitet dafür deutschlandweit mit Hochschulen und Forschungseinrichtungen zusammen. Kooperationen gibt es beispielsweise am Firmensitz Dresden mit der Technischen Universität sowie der Hochschule für Technik und Wirtschaft, hinzu kommen Projekte unter anderem mit der Universität Siegen, dem Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik in Dortmund sowie mit Start-ups.

Seit zwei Jahren setzt LOGSOL in der Produktentwicklung künstliche Intelligenz (KI) ein, um Software-Codes effizienter zu schreiben. Wustmann selbst hat an der TU Dresden zu künstlichen neuronalen Netzen promoviert, die für maschinelles Lernen und KI eingesetzt werden. Der Wirtschaftsinformatiker und Maschinenbauer erläutert, wie beispielsweise der KI-Assistent Copilot von Microsoft die Software-Entwickler bei der Dokumentation unterstützt:

„Er weist direkt auf Sicherheitslecks im Code hin oder empfiehlt, einen automatisierten Test zu schreiben.“ Dabei lerne das Team auch, „effizient mit KI-Technologie zusammenzuarbeiten“, sagt er.

Effektiver Service durch KI

Künftig möchte LOGSOL in den eigenen Behältermanagementsystemen oder Zeitfenstermanagementsystemen für Intralogistik und entlang der Supply Chain Features anbieten, damit auch Kunden von KI-Technologie profitieren. Wustmann erklärt: „Ohne KI wäre es gar nicht möglich, Fragen zum kundenspezifischen Prozess etwa durch ein Handbuch oder einen Standard-Chatbot effektiv zu beantworten.“ Denn die Dresdner verkaufen keine Standard-Software. Die Idee ist, eine Support-KI zu implementieren und mit Spezifikationsdaten gemäß den Anforderungsdokumenten des Kunden zu trainieren. Eine Frage zu einem konkreten Prozess, für die Softwareexperten des Anbieters Hunderte von Seiten Anwendungsspezifikationen durcharbeiten müssten, soll künftig KI beantworten.

Das entlaste die Support-Abteilung enorm und ermögliche günstigere Konditionen, was auch für Logistikdienstleister interessant sei. Denn manuelle Buchungen im System – Daten abscannen, eintragen, eintippen – entfallen damit. Wustmann sieht darin auch eine Möglichkeit, dem Fachkräftemangel zu begegnen und „Mitarbeitenden sinnvolle andere Tätigkeiten zu geben“. Die Software-Entwickler arbeiten ebenfalls daran, konkrete Arbeitsabläufe bei der unternehmensübergreifenden Zusammenarbeit zwischen Logistikdienstleistern und Handels- oder Industrieunternehmen mit KI zu verbessern. Ein Beispiel: Für die Planung der Supply Chain wollen Eigentümer von Mehrwegladungsträgern nachverfolgen, wo sich die Behälter jeweils befinden, ob sie verfügbar sind. Das funktioniert auf Basis von Buchungen oder via GPS-Signal beziehungsweise Mobilfunknetz-Ortung in Echtzeit. „Tracking-Technologien lohnen sich aber nur für sehr teure Sonderladungsträger, nicht für die vielen Gitterboxen und Kleinladungsträger wie Plastik- oder Thermokisten“, erklärt Wustmann. Dafür sei die Tracking-Technologie deutlich teurer als der Wert des Behälters.

Wie sich durch intelligente Digitalisierung in der Supply Chain Kosten sparen lassen, untersucht LOGSOL gemeinsam mit der TU Dresden sowie Tracking-Herstellern. Zum Beispiel, ob die Nachverfolgung von Sendungen mit nur einem getrackten Behälter pro Lkw praxistauglich wäre, der die Ware zwischen Lieferant und Produktionsunternehmen transportiert. Dabei kommen statistische Auswertungen und maschinelles Lernen zum Einsatz. Dafür würden Näherungswerte genügen – und diese Aufgabe könne KI Wustmann zufolge sehr gut lösen. Sie müsse mitlernen, wie sich Lieferströme verändern, um ein robustes Genauigkeitsniveau zu halten, ohne die Anzahl der mit Tracking-Technologie ausgestatteten Behälter zu verändern.

Wissenstransfer von Exzellenzuni

Das aktuelle Projekt wird durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert. Die TU Dresden zählt zu den zehn anhand der Exzellenzstrategie des Bundesforschungsministeriums ausgewählten Exzellenzuniversitäten in Deutschland und beteiligt sich fächerübergreifend mit je einem Informatiker sowie einem Logistiker an dem Projekt. „Für uns ist der Transfer von der akademischen Seite sehr wichtig“, betont Wustmann. Vorausgegangen war die Masterarbeit einer Werksstudentin im Studiengang Wirtschaftsmathematik an der TU Bergakademie Freiberg, die sich intensiv mit mathematischen Modellen und Simulationen zur Vorhersage von Behälterbewegungen beschäftigte.

Aktuell sind laut Wustmann fünf Werksstudenten für das Unternehmen tätig, die neue Gedanken einbrächten, beispielsweise Verfahrenslehre für die effiziente Beladung von Lkw. Ein weiteres Projekt, das den Fachkräftemangel verringern könnte, werde gerade in den EFRE überführt. Dabei sollen Quereinsteigende im Lager oder als Lkw-Fahrende eingesetzt werden, obwohl ihnen Sprach- und/oder Fachkenntnisse fehlen. KI könnte dabei beispielsweise Mitarbeitenden im Wareneingang helfen, eine Eingabemaske richtig zu bedienen – selbst wenn sie den dahinterliegenden Prozess nicht verstehen.

Ein anderes Anwendungsbeispiel ist das Zeitmanagement bei einer Spedition: Dort könnte ChatGPT als Sprachbot arabisch- oder italienisch-sprachige Mitarbeitende in ihrer Muttersprache assistieren und Buchungen final vornehmen.

Alle diese Anforderungen sind praxisgetrieben. Denn die EU-Richtlinie 2019/882 verpflichtet LOGSOL-Kunden ab 2025, ihre Software hinsichtlich Barrierefreiheit zu prüfen und nötigenfalls anzupassen. Mittelständischen Logistikdienstleistern empfiehlt Wustmann, „bereits heute anzufangen, die neuen Werkzeuge zu nutzen“. Wiederkehrende Prozesse oder Tätigkeiten, wie Rechnungen bearbeiten, prüfen und freigeben, lassen sich aus seiner Sicht als Erstes sehr gut automatisieren – „egal ob mit KI oder ohne“.