{"id":19043,"date":"2026-11-03T12:16:14","date_gmt":"2026-11-03T11:16:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hes.de\/?p=19043"},"modified":"2026-11-03T12:16:16","modified_gmt":"2026-11-03T11:16:16","slug":"ki-in-der-supply-chain-was-fur-die-letzte-meile-wirklich-zahltki-in-der-supply-chain-was-fuer-die-letzte-meile-wirklich-zaehlt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hes.de\/de\/ki-in-der-supply-chain-was-fur-die-letzte-meile-wirklich-zahltki-in-der-supply-chain-was-fuer-die-letzte-meile-wirklich-zaehlt\/","title":{"rendered":"KI in der Supply Chain: Was f\u00fcr die letzte Meile wirklich z\u00e4hlt"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"19043\" class=\"elementor elementor-19043\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-739c18d9 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"739c18d9\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7be6d2db elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7be6d2db\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><em>K\u00fcnstliche 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 Gro\u00dfst\u00fccklogistik, wo ein 2-Mann-Handling-Team nicht spontan umdisponiert werden kann wie ein Paketfahrer, gelten eigene Ma\u00dfst\u00e4be f\u00fcr einen sinnvollen KI-Einsatz.<\/em><\/p>\n<h2>Ohne gute Prozessdaten bleibt KI Theorie<\/h2>\n<p>Auf der letzten Meile der Gro\u00dfst\u00fccklogistik treffen Lieferterminversprechen, Montageleistungen, Zeitfenster und Erwartungen der Endkund*innen zusammen. Bereits ein fehlerhafter oder unvollst\u00e4ndiger Datenpunkt in der Planung kann ausreichen, um eine gesamte Tour zu destabilisieren.<\/p>\n<p>Planungsmodelle, die \u00fcberwiegend mit festen Durchschnittswerten und historischen Erfahrungswerten arbeiten, k\u00f6nnen die tats\u00e4chliche Dynamik nur eingeschr\u00e4nkt abbilden. KI kann diese L\u00fccke schlie\u00dfen, vorausgesetzt, sie greift auf qualitativ hochwertige Prozessdaten zur\u00fcck und wird gezielt dort eingesetzt, wo sie operative Entscheidungen unterst\u00fctzt. Das setzt voraus, dass Prozesse konsequent digitalisiert und Daten entlang der gesamten Lieferkette erfasst werden, idealerweise vom Auftragseingang bis zur Produkt\u00fcbergabe am Verwendungsort.<\/p>\n<h2>Entlastung in der Disposition: Bessere Prognosen durch bessere Daten<\/h2>\n<p><br \/>Ein erster wirkungsvoller Hebel ist die Prognosequalit\u00e4t. KI-gest\u00fctzte Forecasting-Systeme kombinieren historische Auftragsdaten, saisonale Muster, Verkehrsaufkommen und regionale Besonderheiten und werten diese Informationen kontinuierlich aus. Dadurch entstehen pr\u00e4zisere Prognosen f\u00fcr Sendungsvolumina <a href=\"https:\/\/www.hes.de\/de\/nach-der-planung-ist-vor-dem-ansturm-vorbereitung-entscheidet-ueber-den-erfolg-in-der-peak-season\/\">in Peak-Phasen<\/a>, ben\u00f6tigte Fahrzeug- und Personalkapazit\u00e4ten sowie f\u00fcr voraussichtliche Zustellzeiten und regionale Auslastungen.<\/p>\n<p>F\u00fcr das <a href=\"https:\/\/www.hes.de\/de\/versenden\/2-mann-handling\/\">2-Mann-Handling<\/a>\u00a0bedeutet das: Kapazit\u00e4ten k\u00f6nnen fr\u00fchzeitig angepasst werden, statt auf Durchschnittswerte zu vertrauen. Auch beim Hermes Einrichtungs Service (HES) flie\u00dfen solche Daten in die operative Planung ein und helfen, Kapazit\u00e4ten realistisch zu steuern, und zwar bevor der Druck entsteht, nicht erst danach.<\/p>\n<h2 id=\"h-wenn-ihr-euer-fuhrungsmodell-bzw-verstandnis-in-drei-worten-beschreiben-musstest-welche-waren-das\" class=\"wp-block-heading\">Digitale Zwillinge \u2013 Entscheidungen vor dem Live-Betrieb testen<\/h2>\n<p>Neben KI-gest\u00fctzten Prognosen gewinnen digitale Zwillinge an Bedeutung. Diese virtuellen Abbilder realer Prozesse, Fahrzeuge und Touren sind die mit dem realen System verkn\u00fcpft und werden fortlaufend mit aktuellen Daten gef\u00fcttert. In der Gro\u00dfst\u00fccklogistik erm\u00f6glichen digitale Zwillinge<\/p>\n<ul>\n<li>die Simulation unterschiedlicher Tourenverl\u00e4ufe,<\/li>\n<li>die Bewertung alternativer Routen, Depot- oder Fahrzeugauslastungen,<\/li>\n<li>die Analyse m\u00f6glicher Engp\u00e4sse sowie<\/li>\n<li>die Bewertung neuer Prozesse bereits vor ihrer Einf\u00fchrung.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Entscheidungen werden damit nicht erst im Live-Betrieb gepr\u00fcft. Das ist gerade dort wertvoll, wo Fehler teuer sind, wie etwa beim Aufsetzen neuer Kapazit\u00e4tsmodelle f\u00fcr Peak-Phasen oder bei der Einf\u00fchrung neuer Servicetypen bei der Auslieferung.<\/p>\n<h2>Intelligente Slotplanung f\u00fcr Zeitfenster, die wirklich halten<\/h2>\n<p>Eine <a href=\"https:\/\/www.hes.de\/de\/studie-zeigt-hohe-relevanz-von-komfortlieferungen-bei-der-bestellung-sperriger-gueter\/\">HES-Studie<\/a> zeigte: 84 Prozent der Endkund*innen m\u00f6chten Liefertag und Zeitfenster selbst bestimmen. Diesen Wunsch zu erf\u00fcllen und gleichzeitig wirtschaftliche Touren zu planen, ist eine der zentralen Herausforderungen der letzten Meile. Eine intelligente Slotplanung ber\u00fccksichtigt Fahrzeugkapazit\u00e4ten, Teamverf\u00fcgbarkeit und Stoppzeiten je Servicetyp ebenso wie regionale Besonderheiten. Diese Variablen gleichzeitig zu gewichten und in eine wirtschaftliche Tourenstruktur zu \u00fcbersetzen, haben Disponenten lange manuell geleistet. KI beschleunigt diesen Prozess und gibt den Mitarbeitenden Freir\u00e4ume f\u00fcr die F\u00e4lle, die menschliches Urteilsverm\u00f6gen erfordern. Voraussetzung ist allerdings, dass das System die relevanten Unterschiede kennt: Beispielsweise wird f\u00fcr einen Kombi-Stopp mit Altger\u00e4temitnahme mehr Zeit ben\u00f6tigt als f\u00fcr eine reine Anlieferung. Wer das nicht einkalkuliert, plant unrealistische Touren.<\/p>\n<p>Der HES nutzt KI-gest\u00fctzte Systeme, um Avisierungsprozesse zu automatisieren und Endkund*innen proaktiv \u00fcber Liefertermine und \u00c4nderungen zu informieren. Dadurch lassen sich Terminabstimmungen effizienter gestalten und und Dispositionen besser unterst\u00fctzen.<\/p>\n<h2>Ausnahme-Alerts: Fr\u00fch erkennen statt zu sp\u00e4t reagieren<\/h2>\n<p>In der Gro\u00dfst\u00fccklogistik l\u00f6sen St\u00f6rungen 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-gest\u00fctzte Ausnahme-Alerts erkennen Abweichungen fr\u00fch, etwa durch Verkehrsdaten, Fahrzeugtelemetrie oder unerwartete Stoppzeitverl\u00e4ngerungen, und geben der Disposition den n\u00f6tigen Vorlauf f\u00fcr Umplanungen.<\/p>\n<ul>\n<li>Bei einer Tour, die um 9 Uhr als gef\u00e4hrdet gilt, bestehen h\u00e4ufig noch Handlungsspielr\u00e4ume: Ersatzkapazit\u00e4ten sind verf\u00fcgbar, Kund*innen erreichbar und Termine verschiebbar.<\/li>\n<li>Bei einer Tour, die erst um 14 Uhr eskaliert, wird das f\u00fcr die hinteren Stopps schwieriger: Kapazit\u00e4ten sind h\u00e4ufig dann schon verplant, Endkund*innen warten zu Hause, und ein Handwerker, der f\u00fcr 15 Uhr bestellt wurde, l\u00e4sst sich so kurzfristig nicht mehr absagen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der HES nutzt digitale Steuerungssysteme, die Abweichungen in Echtzeit sichtbar machen. Die KI-Plattform <a href=\"https:\/\/www.hes.de\/de\/ants-und-hermine-technologien-sind-beim-hes-integraler-bestandteil-der-logistik\/\">Hermine <\/a>unterst\u00fctzt zus\u00e4tzlich die Kundenkommunikation: Der Outbound-Voicebot informiert Endkund*innen \u00fcber anstehende Lieferungen und holt R\u00fcckmeldungen automatisiert ein. Hermine unterst\u00fctzt bereits einen wesentlichen Teil der j\u00e4hrlich rund 1,8 Millionen Avisierungskontakte des HES und entlastet die Mitarbeitenden damit von wiederkehrenden Standardaufgaben.<\/p>\n<h2>Wie realistischere ETAs pauschale Puffer ersetzen<\/h2>\n<p>Eine der h\u00e4ufigsten Schwachstellen in der Tourenplanung ist die ETA (Estimated Time of Arrival \u2013 die voraussichtliche Ankunftszeit). Oft basiert sie auf Durchschnittswerten, die weder Verkehr noch Stoppkomplexit\u00e4t ber\u00fccksichtigen. KI-gest\u00fctzte ETA-Berechnung kombiniert historische Stoppzeiten, aktuelle Verkehrsdaten und auftragsspezifische Faktoren, zum Beispiel, ob ein Montageservice, eine Altger\u00e4temitnahme 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 pr\u00e4ziser k\u00f6nnen seine Vorhersagen werden \u2013 ein Lerneffekt, der mit jedem weiteren Auftrag w\u00e4chst.<\/p>\n<p>Gerade bei gro\u00dfvolumigen Produkten, f\u00fcr deren Zustellung Empf\u00e4nger*innen mitunter einen Urlaubstag nehmen oder Unterst\u00fctzung organisieren m\u00fcssen, ist eine verl\u00e4ssliche ETA ein wichtiger Bestandteil der <a href=\"https:\/\/www.hes.de\/de\/customer-journey-in-der-grossstuecklogistik-erfolgreich-gestalten\/\">Customer Journey<\/a>\u00a0<\/p>\n<h2>Was die KI nicht ersetzen kann<\/h2>\n<p>Eine unerwartete Baustelle oder individuelle Gegebenheiten vor Ort lassen sich nicht vollst\u00e4ndig automatisieren. Die KI entfaltet ihren gr\u00f6\u00dften Nutzen dort, wo sie menschliche Entscheidungen unterst\u00fctzt. Sie analysiert Daten in Sekundenschnelle, liefert Informationen, macht Entwicklungen fr\u00fch sichtbar und schafft die Grundlage f\u00fcr fundierte operative Entscheidungen.<\/p>\n<p>Doch trotz der technologischen Fortschritte bleibt die letzte Meile ein Gesch\u00e4ft, das von Menschen gepr\u00e4gt ist: Was im 2-Mann-Handling in den letzten Minuten am Verwendungsort passiert, liegt in menschlichen H\u00e4nden.<\/p>\n<h2>Fazit: Der Ma\u00dfstab ist der Alltag<\/h2>\n<p>KI in der Supply Chain wird vor allem daran gemessen, ob sie im Tagesgesch\u00e4ft einen Unterschied macht. Bessere Prognosen, digitale Zwillinge, intelligente Slotplanung, Ausnahme-Alerts und realistische ETAs helfen dabei, die Komplexit\u00e4t der letzten Meile in der Gro\u00dfst\u00fccklogistik beherrschbar zu machen \u2013 f\u00fcr H\u00e4ndler, Hersteller und Endkund*innen gleicherma\u00dfen.<\/p>\n<p>Der HES nutzt daher digitale Daten und intelligente Planungsprozesse, um Touren noch effizienter zu steuern und die Qualit\u00e4t der letzten Meile fortlaufend weiterzuentwickeln.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz (KI), detaillierte Prozessdaten und digitale Zwillinge stehen auch 2026 weit oben 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