So verändert KI die Lieferkette: Die wichtigsten Erkenntnisse der BME-Logistikstudie 2025

KI ist in der Logistik längst 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.

Digitalisierung rückt ins Zentrum – KI wird zum Beschleuniger

Planung, Produktion und Logistik sind ohne digitale Technologien kaum noch denkbar. Seit Ende 2022 gewinnt KI zusätzlich an Tempo – getrieben durch technologische Sprünge und regulatorische Impulse wie den EU AI Act. Die BME-Logistikstudie 2025 liefert einen praxisnahen Überblick: Welche Technologien sind bekannt, welche im Einsatz und wo entstehen messbare Effekte?

Was wurde untersucht?

236 Fach- und Führungskräfte 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 – und wo Potenzial schlummert.

Technologien im Überblick

Die Studie macht sichtbar, wie stark zentrale Digitalisierungstechnologien heute bereits genutzt werden – und wo Unternehmen noch zurückhaltend sind.:

• Hohe Bekanntheit: KI, Robotik/Automatisierung, autonome Fahrzeuge; auch Digitaler Zwilling, IoT, Cloud/API und VR/AR sind breit präsent.
• Im produktiven Einsatz vorn: Cloud/API und Robotik/Automatisierung (je rund 60 Prozent).
• Aufholer: KI, Big Data, Advanced Analytics – etwa die Hälfte testet oder plant.
• Nischenstatus: Edge Computing, Bionic Enhancements, Quantencomputing.
• Next Gen Wireless (5G, Wi-Fi 6/7, LPWAN): wichtiger Enabler für Transparenz und IoT.

Wo Nutzen entsteht

Digitale Technologien zahlen vor allem auf klassische SCM-Ziele ein:

• Kostensenkung, Zeitgewinn, Qualitätssteigerung sind die Top-Effekte.
• Robotik/Automatisierung punktet besonders bei Kosten.
• 3D-Druck verbessert Kosten, Zeit und Flexibilität.
• Big Data, Digitale Zwillinge und IoT unterstützen Risikoidentifikation und Reaktionsfähigkeit.

Treiber und Bremsklötze

• Treiber: klarer Business-Nutzen, steigender Wettbewerbsdruck, Kundenerwartungen, offene Kultur und engagierte Mitarbeitende.
• Hemmnisse: fehlende Fachkräfte (Top-Bremse), hohe Investitionen, Datenqualität sowie Mindset/Know-how.

Der Blick nach vorn

Die nächsten zwei Jahre werden entscheidend dafür sein, wie schnell KI in der Logistik skaliert:

• KI: Über 80 Prozent planen den Einsatz innerhalb von zwei Jahren. Advanced Analytics folgt knapp dahinter.

• Quantencomputing: keine kurzfristigen Pläne; mittelfristig relevant.
• Blockchain: geringe Priorität; nur jedes fünfte Unternehmen plant kurzfristig.

KI in der Praxis – Use Cases entlang der SCOR-Prozesse

Die SCOR-Prozesse zeigen, wo KI heute schon Wirkung entfaltet – 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 Risikofrüherkennung sind aussichtsreich, aber noch wenig umgesetzt. Vertragsanalyse mittels NLP ist sinnvoll, Lieferantenscoring ist im Aufbau.
• Make: Predictive Maintenance, Produktionsplanung und visuelle Qualitätskontrolle sind am weitesten. Energieverbrauchsoptimierung folgt.
• Deliver: Routenoptimierung liegt vorn – mehr als jedes fünfte Unternehmen nutzt KI bereits; ETA-Prognosen und Chatbots folgen.
• Return: Geringere Priorität, aber Chancen bei automatischer Sortierung und Retourenprognosen.
• Enable: Automatisiertes Reporting/KPIs hat das höchste Potenzial; Stammdatenmanagement mit KI/NLP bleibt ein zentraler Enabler.

Fünf Empfehlungen für Logistikprofis

Aus den Ergebnissen lassen sich klare Handlungsschritte ableiten, die Digitalisierung und KI pragmatisch voranbringen:

1. Technologien verstehen: Trends, Nutzen und Grenzen kennen – über GenAI hinaus.
2. Rollen klären: Verantwortlichkeiten, Ressourcen und Partnerstrukturen definieren.
3. Gezielt priorisieren: Business Case, Prozessreife, Datenbasis und ROI je Use Case bewerten.
4. KI breit denken: ML, Computer Vision, NLP und Agenten sinnvoll kombinieren.
5. Stammdaten stärken: Saubere Daten sind Pflicht – KI kann unterstützen, ersetzt aber keine Basisarbeit.

Was heißt das für 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, Datenqualität, Skills und Change-Management zu stärken. Maschinelles Lernen ist aktuell der pragmatischste Einstiegspunkt – andere KI-Teilbereiche ergänzen ihn gezielt. So wird KI Schritt für Schritt zum festen Bestandteil einer resilienten Wertschöpfung.