Logistik-Trends 2025: KI ist im Alltag angekommen

Jedes Jahr stellen wir Ihnen die Logistik-Trends vor, die aus unserer Sicht die Branche im kommenden Jahr beschäftigen werden. Ein wichtiger Aspekt 2025 ist die zunehmende Prognosefähigkeit von IT-Systemen, was die Planung und Skalierbarkeit verbessert. Mit der zunehmenden Digitalisierung steigt auch die Verwundbarkeit der Unternehmen: Das macht Cybersicherheit wichtiger denn je – gerade für eine kritische Branche wie die Logistik.

Aktuelle Trends in der Logistik: Was 2025 und in der nahen Zukunft die Entwicklung bestimmt

Die technologischen Trends in der Logistik haben sich in den letzten Jahren nicht grundlegend, aber doch in einer Hinsicht entscheidend verändert. Der Megatrend der letzten Jahre war neben der Digitalisierung im Allgemeinen natürlich die Künstliche Intelligenz (KI). Heute lässt sich sagen: KI ist eigentlich kein gesonderter Trend mehr, sondern ein unverzichtbarer Bestandteil nahezu aller Logistiktrends. In unserer Übersicht ist – abgesehen von nachhaltigen Kraftstoffen – kein Trend unabhängig von Digitalisierung und KI. Das bedeutet auch: KI ist längst im operativen Alltag vieler Akteure in der Logistik angekommen.

Ein weiteres Stichwort, das angesichts der anhaltenden geopolitischen Krisen nicht an Bedeutung verliert, ist die Resilienz der Lieferketten. Hier schließt sich ein Kreis, denn gerade KI ist ein wirkungsvoller Hebel, um die Resilienz zu stärken.

Klimawandel und Nachhaltigkeit sind in der öffentlichen Diskussion etwas in den Hintergrund getreten. Das ändert jedoch nichts daran, dass nachhaltiges Wirtschaften die Voraussetzung für eine zukunftsfähige (Wirtschafts-)Welt ist. Viele Trends tragen durch Effizienzsteigerungen auch zur Nachhaltigkeit bei. Davon profitieren letztlich alle: Umwelt, Menschen und Unternehmen.

Nachhaltige Kraftstoffe und Elektromobilität

Nachhaltige Antriebslösungen bleiben so lange ein Trend, bis die Wende zum emissionsarmen Güterverkehr vollzogen ist. Das gilt vor allem für Unternehmen aus der EU: Das Europäische Parlament und die Mitgliedstaaten haben Anfang 2024 klare Ziele zur Emissionsminderung formuliert. Bei Nutzfahrzeugen über 7,5 Tonnen, die ab 2030 ausgeliefert werden, muss der CO₂-Ausstoß zwischen 2030 und 2034 im Vergleich zu 2019 um 45 Prozent sinken. Weitere Verschärfungen sind für 2035 (65 Prozent) und 2040 (90 Prozent) vorgesehen.

Emissionsarme Kraftstoffe wie (Bio-)LNG, (Bio-)CNG und HVO stellen eine vielversprechende Übergangslösung dar, weil mit diesen alternativen Kraftstoffen kurzfristig Emissionen reduziert werden können. Das macht sie als Brückentechnologie wertvoll – allerdings verursachen sie (wenn auch geringere) direkte Emissionen.

Anders sieht es bei der E-Mobilität aus, was sie im innerstädtischen Verkehr besonders attraktiv macht. Batterieelektrische Fahrzeuge sind auf der letzten Meile und im Verteilerverkehr logistische Praxis. Im Fernverkehr sind Elektrofahrzeuge in den meisten Ländern noch eine Seltenheit.

Das Angebot an leistungsfähigen Fahrzeugmodellen mit Reichweiten jenseits der 500-Kilometer-Marke nimmt jedoch zu. Damit ist E-Mobilität für den Straßengüterverkehr auch auf mittleren und längeren Strecken schon kurzfristig eine Option. Was die Logistikunternehmen indes nicht selbst realisieren können, ist ein ausreichend dichtes europäisches Netz von Schnellladestationen. Erst damit kommt der Trend zur E-Mobilität in der Logistik in Schwung.

Künstliche Intelligenz für Routenplanung

Auch Menschen können Routen hervorragend planen. Im Zeitalter des E-Commerce mit immer kleineren, aber dafür immer mehr Transporteinheiten wird dies jedoch zunehmend anspruchsvoller – welche Zielorte in welcher Reihenfolge angefahren werden sollen, mag bei Komplettladungen noch einfach zu beantworten sein, bei kombinierten Sendungen ist die Antwort ein komplexer Entscheidungsprozess. Dies macht den Einsatz von KI in der Tourenplanung zu einem zentralen Trend.

Die KI-gestützte Routenplanung nutzt Daten zu Ressourcen (wie Personal, Fahrzeuge, Transportkapazität) oder auch Verkehrs- und Wetterdaten als Berechnungsgrundlage. Sie kann die Routenplanung im Vorfeld beschleunigen und optimieren sowie die Wahl der geeigneten Verkehrsträger entsprechend anpassen. Neben der Prognosefähigkeit durch maschinelles Lernen kann KI auch Echtzeitinformationen schnell verarbeiten. Dies ermöglicht eine höhere Flexibilität auf der Strecke. Vernetzte KI-Systeme integrieren Leitstellen, Fahrzeuge und Transportwege und verfügen in Echtzeit über alle relevanten Informationen zur Verkehrslage. So können sie gezielt auf Probleme reagieren und Routenänderungen vorschlagen.

KI-optimierte Routenplanung ist ein wesentlicher Treiber für mehr Effizienz und Nachhaltigkeit in der Transportlogistik, indem Fahrzeuge, Treibstoff und Personal so optimal wie möglich eingesetzt werden.

Forecast zur logistischen Planung mit KI

Nicht nur die Routenplanung, sondern die Planung aller logistischen Prozesse wird durch die Prognosefähigkeit der KI verbessert. Modelle des maschinellen Lernens, die jenseits menschlicher Fähigkeiten komplexe Datensätze analysieren und Muster erkennen können, haben die Genauigkeit und Aktualität von Prognosen erheblich verbessert. Prognosen sind für die Logistik und das Lieferkettenmanagement im Hinblick auf operative Effizienz, Kundenzufriedenheit, Nachhaltigkeit und strategische Planung von entscheidender Bedeutung.

Finanzprognosen, Modelle zur Vorhersage von Verbraucherverhalten und Nachfragespitzen ermöglichen es Logistikunternehmen, die Marktnachfrage zu antizipieren, Preise dynamisch anzupassen und Ressourcen effizient zu planen. Prognosen tragen auch dazu bei, die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette zu erhöhen. Zum Beispiel durch die Vorhersage von Wettermustern, Auswirkungen des Klimawandels oder Naturkatastrophen. Logistikstrategien können dann angepasst, Lieferungen umgeleitet oder alternative Bezugsquellen frühzeitig gesichert werden.

KI-gestützte Analysen umfassen auch geopolitische und soziale Faktoren wie die Erwartung von Streiks oder politischer Instabilität. Prognosemodelle können auch die Stimmung in sozialen Medien und politische Nachrichten analysieren, um Störungen vorherzusagen und proaktive Maßnahmen zu ermöglichen.

Die Logistik ist von externen Faktoren abhängig, die sie selbst nicht beeinflussen, aber antizipieren kann. Daher geht der Trend dahin, dass KI-Prognosen sukzessive die Bedarfs- und Prozessplanung in der Logistik immer stärker unterstützen.

Autonome Roboter für Lagerarbeiten

Fortschritte im Bereich KI und Internet der Dinge haben die Einsatzmöglichkeiten von Robotern in der Lagerlogistik entscheidend erweitert. Roboterlösungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Lagern. Durch maschinelles Lernen können Roboter immer besser autonom navigieren und über das Internet der Dinge mit Regalen und Kartons kommunizieren. Bei der Auftragsabwicklung helfen sie in Verbindung mit KI dabei, Echtzeitinformationen für das Bestandsmanagement bereitzustellen, um genaue Schätzungen der Lieferzeiten zu ermöglichen.

Die Vielfalt der Lagerroboter umfasst Assisted-Picking-Roboter, Pick-and-Place-Roboter, Sortierroboter, Packroboter, autonome Transportfahrzeuge und Drohnen. Der Trend zur Automatisierung durch Lagerroboter ist in Märkten mit hohen Arbeitskosten besonders wichtig. Außerdem führen steigende Kundenerwartungen an eine schnelle Auftragsabwicklung zu einem verstärkten Einsatz von Robotik.

Multimodalität für mehr Resilienz

Die Verkehrsträger Straße, Schiene, See- und Binnenschiff bilden das Rückgrat der Logistikwirtschaft. Unter multimodalem Transport versteht man den Wechsel des Verkehrsträgers beim Transport eines Frachtguts. Mehrere Verkehrsträger werden genutzt, um alle Transportabschnitte von der ersten Meile bis zur letzten Meile abzubilden.

Multimodale Verkehrskonzepte sind eine der vier Dimensionen der Diversifizierung von Lieferketten. Volatilität und Störungen gefährden die Lieferketten. Die Abhängigkeit von einer einzigen Bezugsquelle, einer einzigen Handelsroute oder einem einzigen Verkehrsträger erhöht das Risiko. Der Wechsel des Verkehrsträgers ist zunächst banal: Wenn Güter in (Flug-)Häfen, Bahnhöfen oder Logistikzentren auf Fahrzeuge des Straßentransports verladen werden, ist dies bereits multimodal. Im Idealfall kombiniert eine multimodale Transportlösung jedoch die Vorteile der einzelnen Verkehrsträger zu einer möglichst effizienten und nachhaltigen Logistikkette. So werden Transportwege diversifiziert und Ausfallrisiken reduziert.

Zum Trend wird Multimodalität durch neue technologische Perspektiven: Mit Hilfe moderner Analysetools kann die Effizienz multimodaler Transporte für Unternehmen individuell ermittelt werden. Dies umfasst Analysen zu Kosteneinsparungen, Energieverbrauch oder CO₂-Ausstoß. Wichtig sind die Verknüpfung von Informations- und Warenfluss sowie die Flexibilisierung des Transportprozesses. Für den Güterverkehr bedeutet dies weniger vordefinierte, sondern zunehmend flexible Lieferketten, die noch während des Transports verändert werden können (siehe oben, Künstliche Intelligenz für die Routenplanung). Erreicht wird dies durch den Einsatz integrierter Softwaretools und neuer Geschäfts- und Kooperationsmodelle in der Logistik.

Intelligente Verpackungen

Auch die Verpackungstechnik beschleunigt Logistikprozesse: unter anderem durch automatisierte Sendungserfassung, -kontrolle und -nachverfolgung. Intelligente Verpackungen übermitteln Positions- und Verlaufsdaten und ermöglichen eine lückenlose Überwachung des Lieferprozesses. Dazu integrieren intelligente Verpackungen Hardwarekomponenten wie Zeit-Temperatur-Indikatoren (TTI), Frische- und Reifesensoren sowie RFID- (Radio Frequency Identification) und andere Etiketten.

Der Trend zielt insbesondere auf die Schnittstelle zwischen Inhalt und Verpackung. Fortschritte sind hier vor allem bei der Qualitätskontrolle und dem Schutz der transportierten Güter zu erwarten.

Digitale Frachtdokumentation

Elektronische Frachtbriefe, Lieferscheine und Zolldokumente sind in der Logistik ein ebenso notwendiger Trend wie die elektronische Patientenakte im Gesundheitswesen. Die manuelle Erstellung von Dokumenten ist fehleranfällig und verschwendet Ressourcen wie Zeit, Personal und Material. Elektronische Dokumente ermöglichen Logistikunternehmen effizientere und fehlerreduzierte Arbeitsabläufe, fördern die Vernetzung der verschiedenen Akteure in der Lieferkette und erhöhen die Transparenz. Ob Versender, Frachtführer oder Lagerpersonal – alle können in Echtzeit auf Dokumente zugreifen. Das beschleunigt die Prozessabwicklung und ermöglicht bei Störungen in jedem Glied der Lieferkette sofortige Anpassungen.

Cloud-basierte Dokumentenverwaltung

Stichworte Vernetzung, Transparenz und elektronische Dokumente: Der Trend zur Digitalisierung im Dokumentenmanagement geht über die Frachtdokumentation hinaus. Der Echtzeitzugriff aller Beteiligten auf alle relevanten Dokumente lässt sich am besten über cloud-basierte Dokumentenmanagementsysteme realisieren, die alle Statusänderungen automatisch anpassen.

Die Cloud ist der zentrale Speicherort für alle Dokumente und Informationen und der gemeinsame Zugriffspunkt. Komplexe und/oder internationale Lieferketten mit vielen Beteiligten profitieren besonders von Cloud-Lösungen. Wichtig sind ausgereifte Sicherheitsprotokolle, kontinuierliche Updates und ausgereifte Verschlüsselungstechnologien (siehe unten, Cybersecurity). Für Logistikunternehmen bieten Cloud-Lösungen auch finanzielle Vorteile, da sie Speicherkapazitäten nach Bedarf skalieren und lokale Serverinfrastrukturen reduzieren können.

Process Mining

Process Mining ist eine Methode der Datenanalyse, um Prozessdaten, die in bestehenden IT-Systemen automatisch gesammelt werden, zu visualisieren und nutzbar zu machen. Dabei werden spezielle Algorithmen auf Ereignisprotokolldaten angewendet, um Muster, Trends und Details im Prozessablauf zu identifizieren. Typische Beispiele für solche ohnehin gesammelten Daten sind in der Logistik beispielsweise Bestellvorgänge, Lieferzeiten, Lager- und Transportkosten, Gewinnspannen oder Personal- und Fahrzeugressourcen.  

Process Mining rekonstruiert und visualisiert auf Basis solcher Daten reale Prozessabläufe, um Verbesserungspotenziale aufzuzeigen. Da die Optimierung von Prozessen im Zentrum vieler logistischer Ziele steht, sei es Effizienz, Kostenreduktion oder Nachhaltigkeit, ist Process Mining ein wichtiger Bestandteil des übergeordneten Trends zur Digitalisierung.

Cyber Security

Cyber Security hat als Trend hohe Relevanz. Aufgrund ihrer kritischen Rolle sind Logistiknetzwerke ein Hauptziel für Cyberangriffe. Die Integration neuer digitaler Technologien bringt neue Risiken mit sich. In der gesamten Lieferkette stellen technologische Fortschritte in den Bereichen generative KI, Quantencomputer usw. eine zunehmende Herausforderung für herkömmliche Schutz- und Verschlüsselungsmethoden dar. Die Zunahme riesiger Datensätze durch die Implementierung des Internets der Dinge bietet Eindringlingen große Datenmengen, die sie verkaufen oder ausnutzen können. Darüber hinaus werden durch die zunehmende Nutzung digitaler Infrastrukturen und deren Vernetzung auch bisher isolierte Betriebseinrichtungen angreifbar.

So wie KI und Automatisierung Logistikunternehmen helfen, effizienter zu arbeiten, nutzen Cyberkriminelle diese Fähigkeiten für Angriffe, die immer schwieriger zu erkennen und abzuwehren sind. Die nächste Generation intelligenter Anwendungen erfordert daher eine neue Generation von Sicherheitslösungen, eine Cybersecurity 2.0. Dazu gehören Schutz-, Erkennungs- und Reaktionstools, die nicht nur Angriffe verhindern, sondern mithilfe von KI und anderen fortschrittlichen Technologien und Methoden Bedrohungen aktiv vorhersagen, sie selbstständig erkennen und auf Angriffe reagieren.

Cyber-Angriffe zielen in der Regel auf das schwächste Glied in der Lieferkette und können eine Kettenreaktion auslösen. Daher müssen nicht nur die Cybersicherheitsteams, sondern alle an der Logistik Beteiligten wachsam sein. Zu den Hauptrisiken zählen Ransomware, KI-Angriffe, Malware, Denial of Service, Manipulation und Störung von Informationen sowie Versuche, Mitarbeiter zur Weitergabe vertraulicher Informationen zu bewegen (bekannt als Social Engineering).

Logistik-Trends der Zukunft

Hand aufs Herz: Bei einigen der folgenden Punkte hätte sich mancher gedacht (wir wollen uns selbst gar nicht ausnehmen), dass sie sich schneller durchsetzen könnten. Manchmal sind technische Probleme die Haupthindernisse, manchmal spielen auch Zulassungsfragen eine Rolle.

Gleichwohl können diese Trends dazu beitragen, den sich in Zukunft verschärfenden Arbeitskräftemangel abzumildern oder Prozesse flexibler zu gestalten.

Diese Trends sind für die Zukunft der Logistik von Bedeutung, aber kurzfristig nicht umsetzbar:

• autonome Lieferfahrzeuge im öffentlichen Raum
• autonome Zustelldrohnen
• breite Anwendung der Blockchain-Technologie entlang der gesamten Lieferkette
• breite Anwendung der 3D-Drucktechnologie: zum Beispiel für die dezentrale Fertigung in Verbrauchszentren, um Lieferwege einzusparen