KI ist in der Logistik l盲ngst mehr als ein Trend. Die BME-Logistikstudie 2025 zeigt, wo Unternehmen heute schon profitieren, welche Technologien sich schnell rechnen und welche Investitionen Transparenz und Effizienz unmittelbar steigern.
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Digitalisierung r眉ckt ins Zentrum 鈥� KI wird zum Beschleuniger
Planung, Produktion und Logistik sind ohne digitale Technologien kaum noch denkbar. Seit Ende 2022 gewinnt KI zus盲tzlich an Tempo 鈥� getrieben durch technologische Spr眉nge und regulatorische Impulse wie den EU AI Act. Die BME-Logistikstudie 2025 liefert einen praxisnahen 脺berblick: Welche Technologien sind bekannt, welche im Einsatz und wo entstehen messbare Effekte?
Was wurde untersucht?
236 Fach- und F眉hrungskr盲fte aus verschiedenen Branchen und Funktionen (mit Schwerpunkt SCM und Logistik) wurden zu 15 Digitalisierungstechnologien und KI-Use-Cases entlang der Supply-Chain-Operations-Reference-Prozesse (SCOR) befragt. Die Ergebnisse verdeutlichen, wo Unternehmen bereits im Normalbetrieb arbeiten 鈥� und wo Potenzial schlummert.
Technologien im 脺berblick
Die Studie macht sichtbar, wie stark zentrale Digitalisierungstechnologien heute bereits genutzt werden 鈥� und wo Unternehmen noch zur眉ckhaltend sind.:
- Hohe Bekanntheit: KI, Robotik/Automatisierung, autonome Fahrzeuge; auch Digitaler Zwilling, IoT, Cloud/API und VR/AR sind breit pr盲sent.
- Im produktiven Einsatz vorn: Cloud/API und Robotik/Automatisierung (je rund 60鈥疨rozent).
- Aufholer: KI, Big Data, Advanced Analytics 鈥� etwa die H盲lfte testet oder plant.
- Nischenstatus: Edge Computing, Bionic Enhancements, Quantencomputing.
- Next Gen Wireless (5G, Wi-Fi 6/7, LPWAN): wichtiger Enabler f眉r Transparenz und IoT.
Wo Nutzen entsteht
Digitale Technologien zahlen vor allem auf klassische SCM-Ziele ein:
- Kostensenkung, Zeitgewinn, Qualit盲tssteigerung sind die Top-Effekte.
- Robotik/Automatisierung punktet besonders bei Kosten.
- 3D-Druck verbessert Kosten, Zeit und Flexibilit盲t.
- Big Data, Digitale Zwillinge und IoT unterst眉tzen Risikoidentifikation und Reaktionsf盲higkeit.
Treiber und Bremskl枚tze
- Treiber: klarer Business-Nutzen, steigender Wettbewerbsdruck, Kundenerwartungen, offene Kultur und engagierte Mitarbeitende.
- Hemmnisse: fehlende Fachkr盲fte (Top-Bremse), hohe Investitionen, Datenqualit盲t sowie Mindset/Know-how.
Der Blick nach vorn
Die n盲chsten zwei Jahre werden entscheidend daf眉r sein, wie schnell KI in der Logistik skaliert:
- KI: 脺ber 80鈥疨rozent planen den Einsatz innerhalb von zwei Jahren. Advanced Analytics folgt knapp dahinter.
- Quantencomputing: keine kurzfristigen Pl盲ne; mittelfristig relevant.
- Blockchain: geringe Priorit盲t; nur jedes f眉nfte Unternehmen plant kurzfristig.
KI in der Praxis 鈥� Use Cases entlang der SCOR-Prozesse
Die SCOR-Prozesse zeigen, wo KI heute schon Wirkung entfaltet 鈥� und wo Potenziale noch ungenutzt bleiben:
- Plan: Hohe Potenziale bei Nachfrageprognosen, Simulationen und Bestandsoptimierung; produktiver Einsatz noch gering, Tests nehmen zu.
- Source: Automatisierte Bestellungen und Risikofr眉herkennung sind aussichtsreich, aber noch wenig umgesetzt. Vertragsanalyse mittels NLP ist sinnvoll, Lieferantenscoring ist im Aufbau.
- Make: Predictive Maintenance, Produktionsplanung und visuelle Qualit盲tskontrolle sind am weitesten. Energieverbrauchsoptimierung folgt.
- Deliver: Routenoptimierung liegt vorn 鈥� mehr als jedes f眉nfte Unternehmen nutzt KI bereits; ETA-Prognosen und Chatbots folgen.
- Return: Geringere Priorit盲t, aber Chancen bei automatischer Sortierung und Retourenprognosen.
- Enable: Automatisiertes Reporting/KPIs hat das h枚chste Potenzial; Stammdatenmanagement mit KI/NLP bleibt ein zentraler Enabler.
F眉nf Empfehlungen f眉r Logistikprofis
Aus den Ergebnissen lassen sich klare Handlungsschritte ableiten, die Digitalisierung und KI pragmatisch voranbringen:
- Technologien verstehen: Trends, Nutzen und Grenzen kennen 鈥� 眉ber GenAI hinaus.
- Rollen kl盲ren: Verantwortlichkeiten, Ressourcen und Partnerstrukturen definieren.
- Gezielt priorisieren: Business Case, Prozessreife, Datenbasis und ROI je Use Case bewerten.
- KI breit denken: ML, Computer Vision, NLP und Agenten sinnvoll kombinieren.
- Stammdaten st盲rken: Saubere Daten sind Pflicht 鈥� KI kann unterst眉tzen, ersetzt aber keine Basisarbeit.
Was hei脽t das f眉r den Alltag?
Starten Sie dort, wo Nutzen und Machbarkeit zusammenkommen: automatisierte KPIs, Routenoptimierung, Predictive Maintenance, Bestandsoptimierung oder automatisierte Bestellungen liefern schnelle Effekte. Parallel gilt es, Datenqualit盲t, Skills und Change-Management zu st盲rken. Maschinelles Lernen ist aktuell der pragmatischste Einstiegspunkt 鈥� andere KI-Teilbereiche erg盲nzen ihn gezielt. So wird KI Schritt f眉r Schritt zum festen Bestandteil einer resilienten Wertsch枚pfung.
