Künstliche Intelligenz (KI), detaillierte Prozessdaten und digitale Zwillinge stehen auch 2026 weit oben auf der Agenda von Logistikverantwortlichen. Doch welchen konkreten Nutzen bringen sie im Alltag? Gerade in der Großstücklogistik, wo ein 2-Mann-Handling-Team nicht spontan umdisponiert werden kann wie ein Paketfahrer, gelten eigene Maßstäbe für einen sinnvollen KI-Einsatz.
Ohne gute Prozessdaten bleibt KI Theorie
Auf der letzten Meile der Großstücklogistik treffen Lieferterminversprechen, Montageleistungen, Zeitfenster und Erwartungen der Endkund*innen zusammen. Bereits ein fehlerhafter oder unvollständiger Datenpunkt in der Planung kann ausreichen, um eine gesamte Tour zu destabilisieren.
Planungsmodelle, die überwiegend mit festen Durchschnittswerten und historischen Erfahrungswerten arbeiten, können die tatsächliche Dynamik nur eingeschränkt abbilden. KI kann diese Lücke schließen, vorausgesetzt, sie greift auf qualitativ hochwertige Prozessdaten zurück und wird gezielt dort eingesetzt, wo sie operative Entscheidungen unterstützt. Das setzt voraus, dass Prozesse konsequent digitalisiert und Daten entlang der gesamten Lieferkette erfasst werden, idealerweise vom Auftragseingang bis zur Produktübergabe am Verwendungsort.
Entlastung in der Disposition: Bessere Prognosen durch bessere Daten
Ein erster wirkungsvoller Hebel ist die Prognosequalität. KI-gestützte Forecasting-Systeme kombinieren historische Auftragsdaten, saisonale Muster, Verkehrsaufkommen und regionale Besonderheiten und werten diese Informationen kontinuierlich aus. Dadurch entstehen präzisere Prognosen für Sendungsvolumina in Peak-Phasen, benötigte Fahrzeug- und Personalkapazitäten sowie für voraussichtliche Zustellzeiten und regionale Auslastungen.
Für das 2-Mann-Handling bedeutet das: Kapazitäten können frühzeitig angepasst werden, statt auf Durchschnittswerte zu vertrauen. Auch beim Hermes Einrichtungs Service (HES) fließen solche Daten in die operative Planung ein und helfen, Kapazitäten realistisch zu steuern, und zwar bevor der Druck entsteht, nicht erst danach.
Digitale Zwillinge – Entscheidungen vor dem Live-Betrieb testen
Neben KI-gestützten Prognosen gewinnen digitale Zwillinge an Bedeutung. Diese virtuellen Abbilder realer Prozesse, Fahrzeuge und Touren sind die mit dem realen System verknüpft und werden fortlaufend mit aktuellen Daten gefüttert. In der Großstücklogistik ermöglichen digitale Zwillinge
- die Simulation unterschiedlicher Tourenverläufe,
- die Bewertung alternativer Routen, Depot- oder Fahrzeugauslastungen,
- die Analyse möglicher Engpässe sowie
- die Bewertung neuer Prozesse bereits vor ihrer Einführung.
Entscheidungen werden damit nicht erst im Live-Betrieb geprüft. Das ist gerade dort wertvoll, wo Fehler teuer sind, wie etwa beim Aufsetzen neuer Kapazitätsmodelle für Peak-Phasen oder bei der Einführung neuer Servicetypen bei der Auslieferung.
Intelligente Slotplanung für Zeitfenster, die wirklich halten
Eine HES-Studie zeigte: 84 Prozent der Endkund*innen möchten Liefertag und Zeitfenster selbst bestimmen. Diesen Wunsch zu erfüllen und gleichzeitig wirtschaftliche Touren zu planen, ist eine der zentralen Herausforderungen der letzten Meile. Eine intelligente Slotplanung berücksichtigt Fahrzeugkapazitäten, Teamverfügbarkeit und Stoppzeiten je Servicetyp ebenso wie regionale Besonderheiten. Diese Variablen gleichzeitig zu gewichten und in eine wirtschaftliche Tourenstruktur zu übersetzen, haben Disponenten lange manuell geleistet. KI beschleunigt diesen Prozess und gibt den Mitarbeitenden Freiräume für die Fälle, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. Voraussetzung ist allerdings, dass das System die relevanten Unterschiede kennt: Beispielsweise wird für einen Kombi-Stopp mit Altgerätemitnahme mehr Zeit benötigt als für eine reine Anlieferung. Wer das nicht einkalkuliert, plant unrealistische Touren.
Der HES nutzt KI-gestützte Systeme, um Avisierungsprozesse zu automatisieren und Endkund*innen proaktiv über Liefertermine und Änderungen zu informieren. Dadurch lassen sich Terminabstimmungen effizienter gestalten und und Dispositionen besser unterstützen.
Ausnahme-Alerts: Früh erkennen statt zu spät reagieren
In der Großstücklogistik lösen Störungen Kettenreaktionen aus: Ein ausgefallenes Fahrzeug betrifft gleich eine gesamte Tour mit mehreren Endkund*innen, deren Termine aufeinander abgestimmt sind und die ihren Tag darauf ausgerichtet haben. KI-gestützte Ausnahme-Alerts erkennen Abweichungen früh, etwa durch Verkehrsdaten, Fahrzeugtelemetrie oder unerwartete Stoppzeitverlängerungen, und geben der Disposition den nötigen Vorlauf für Umplanungen.
- Bei einer Tour, die um 9 Uhr als gefährdet gilt, bestehen häufig noch Handlungsspielräume: Ersatzkapazitäten sind verfügbar, Kund*innen erreichbar und Termine verschiebbar.
- Bei einer Tour, die erst um 14 Uhr eskaliert, wird das für die hinteren Stopps schwieriger: Kapazitäten sind häufig dann schon verplant, Endkund*innen warten zu Hause, und ein Handwerker, der für 15 Uhr bestellt wurde, lässt sich so kurzfristig nicht mehr absagen.
Der HES nutzt digitale Steuerungssysteme, die Abweichungen in Echtzeit sichtbar machen. Die KI-Plattform Hermine unterstützt zusätzlich die Kundenkommunikation: Der Outbound-Voicebot informiert Endkund*innen über anstehende Lieferungen und holt Rückmeldungen automatisiert ein. Hermine unterstützt bereits einen wesentlichen Teil der jährlich rund 1,8 Millionen Avisierungskontakte des HES und entlastet die Mitarbeitenden damit von wiederkehrenden Standardaufgaben.
Wie realistischere ETAs pauschale Puffer ersetzen
Eine der häufigsten Schwachstellen in der Tourenplanung ist die ETA (Estimated Time of Arrival – die voraussichtliche Ankunftszeit). Oft basiert sie auf Durchschnittswerten, die weder Verkehr noch Stoppkomplexität berücksichtigen. KI-gestützte ETA-Berechnung kombiniert historische Stoppzeiten, aktuelle Verkehrsdaten und auftragsspezifische Faktoren, zum Beispiel, ob ein Montageservice, eine Altgerätemitnahme oder eine Treppenhaus-Situation ohne Aufzug zu erwarten ist. Je mehr solcher Faktoren ein System aus vergangenen Touren kennt und in die Berechnungen mit einbezieht, desto präziser können seine Vorhersagen werden – ein Lerneffekt, der mit jedem weiteren Auftrag wächst.
Gerade bei großvolumigen Produkten, für deren Zustellung Empfänger*innen mitunter einen Urlaubstag nehmen oder Unterstützung organisieren müssen, ist eine verlässliche ETA ein wichtiger Bestandteil der Customer Journey
Was die KI nicht ersetzen kann
Eine unerwartete Baustelle oder individuelle Gegebenheiten vor Ort lassen sich nicht vollständig automatisieren. Die KI entfaltet ihren größten Nutzen dort, wo sie menschliche Entscheidungen unterstützt. Sie analysiert Daten in Sekundenschnelle, liefert Informationen, macht Entwicklungen früh sichtbar und schafft die Grundlage für fundierte operative Entscheidungen.
Doch trotz der technologischen Fortschritte bleibt die letzte Meile ein Geschäft, das von Menschen geprägt ist: Was im 2-Mann-Handling in den letzten Minuten am Verwendungsort passiert, liegt in menschlichen Händen.
Fazit: Der Maßstab ist der Alltag
KI in der Supply Chain wird vor allem daran gemessen, ob sie im Tagesgeschäft einen Unterschied macht. Bessere Prognosen, digitale Zwillinge, intelligente Slotplanung, Ausnahme-Alerts und realistische ETAs helfen dabei, die Komplexität der letzten Meile in der Großstücklogistik beherrschbar zu machen – für Händler, Hersteller und Endkund*innen gleichermaßen.
Der HES nutzt daher digitale Daten und intelligente Planungsprozesse, um Touren noch effizienter zu steuern und die Qualität der letzten Meile fortlaufend weiterzuentwickeln.
