Künstliche Intelligenz ist längst Teil des industriellen Alltags. Besonders in Produktion und Logistik eröffnet sie neue Möglichkeiten, um Prozesse effizienter zu steuern, Lieferketten robuster zu gestalten und Ressourcen gezielter einzusetzen.
In den letzten Jahren hat sich nicht nur die wachsende Bedeutung von KI abgezeichnet, sie wird immer mehr zum strategischen Erfolgsfaktor, der über die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen entscheidet. Die Chancen von KI sind breit gefächert, auch für die Logistik. Welche das sind und warum es trotzdem in Österreich noch Aufholbedarf gibt? Alexandra Birkmaier, Senior Projektleiterin Logistikzentren und Netzwerkplanung, und Martin Riester, Center Direktor nachhaltige Produktion und Logistik bei Fraunhofer Austria Research, geben spannende Einblicke.
Bereit für Anlauf
Laut Eurostat nutzen 2024 in Deutschland und Österreich rund 20 % der Unternehmen aktiv KI. Der EU-Durchschnitt liegt bei rund 14 %. Auffällig ist, dass die Nutzung in großen Unternehmen deutlich stärker ist als in KMU. Bezogen auf die privaten Investitionen zeigen sich global massive Unterschiede. Laut Statista betragen diese in den USA rund 109 Milliarden US-Dollar, in China 9,3. Deutschland und Österreich liegen mit rund 2 Milliarden US-Dollar und 1,5 Milliarden weit dahinter. Außerdem fehlen Österreich knapp 40.000 Fachkräfte in den MINT-Berufen, um das Thema befeuern zu können. Österreich setzt jedoch an zum Anlauf. Mit hohen F&E-Ausgaben belegt es EU-weit den dritten Platz. Die attraktive Förderlandschaft, eine frühe Integration von ethischen Standards sowie eine mit den EU-Regulierungen konforme Vorgehensweise verschaffen zudem Rückenwind. Die AI Mission Austria 2030 definiert die heimische KI-Strategie sowie 47 definierte Maßnahmen, die Europäische Kommission pusht außerdem mit der InvestAI Initiative.
Potenziale plus Risiken
In der Logistik lassen sich mit datenbasierten Anwendungen Bestände optimieren, Bedarfe plus Routen präziser planen sowie Lieferfähigkeit sichern. Durch optimierte Ressourcennutzung und Prozessoptimierung lassen sich Produktivitätsgewinne erzielen und neue Geschäftsmodelle entwickeln. Durch Einsatz von KI kann in der Qualitätskontrolle die Ausschussrate, in der Instandhaltung die Ausfall- und Wartungszeiten sowie in der Supply Chain die Betriebskosten gesenkt werden. Gleichzeitig trägt KI dazu bei, prompt fundierte Entscheidungen zu treffen, Wissen im Unternehmen zu bewahren und Mitarbeitende zu entlasten – etwa bei komplexen Entscheidungen oder Routineaufgaben. Fordernd bleiben die hohen Implementierungskosten, die durch Förderpakete stemmbar werden sollen, sowie Regulierungen und ethische Aspekte. Daten möglichst vollständig und fehlerfrei zur Verfügung zu stellen, ist zudem die größte Herausforderung. Zunächst sollte daher die Steigerung der Datenqualität im Fokus stehen, bevor Überlegungen zu Projekten angestellt werden. „Risiken entstehen vor allem dann, wenn Erwartungen zu hoch oder Ziele unklar sind. Wichtig ist daher ein schrittweises, praxisnahes Vorgehen, das auf messbaren Nutzen ausgerichtet ist“, rät Martin Riester.
Immer integrierte Intelligenz
Der Mensch bleibt ein wesentlicher Faktor des Erfolgs. Es benötigt unbedingt integrierte Intelligenz, also die Kombination von künstlicher mit menschlicher Intelligenz. Der Mensch muss die Technologie akzeptieren sowie Verständnis und Vertrauen in das System aufbauen. Nur durch menschlichen Input können KI-Systeme trainiert, passende Daten ausgewählt und Logikchecks durchgeführt werden. „Integrierte Intelligenz ist nach wie vor enorm wichtig, denn KI ist nicht der alleinige Löser unserer Probleme. Sich mit dem Thema zu beschäftigen, ist eine strategisch wichtige Entscheidung, um die Wettbewerbsposition eines Unternehmens langfristig abzusichern“, so Alexandra Birkmaier.
Alexandra Birkmaier, Martin Riester
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