KI als Alltagstechnologie in der Chemielogistik

KI als Werkzeug – nicht als Ersatz

KI eröffnet der Logistik neue Möglichkeiten: Sie analysiert große Datenmengen, erkennt Trends und verdichtet Informationen in einer Geschwindigkeit, die manuell nicht erreichbar wäre. Gleichzeitig arbeitet sie immer mit Wahrscheinlichkeiten. Fehler sind daher prinzipiell möglich. Dies ist ein Aspekt, der auch in der Chemielogistik besondere Aufmerksamkeit verlangt.

Somit kann Technologie zwar Entscheidungen vorbereiten, darf sie aber nicht automatisiert treffen, wenn Risiken, Haftung oder Sicherheit betroffen sind. KI soll den Menschen somit unterstützen, aber nicht sein Urteilsvermögen ersetzen. Gerade dort, wo Qualitätsschwankungen nicht tolerierbar sind, bleibt menschliche Kontrolle unverzichtbar.

Bei Dachser ist der KI‑Einsatz deshalb konsequent an einen konkreten Nutzen gekoppelt. Ein Beispiel ist das Machine‑Learning‑Projekt ,Panda One‘ (,Panda‘ steht hier für ,Predictive Analytics Dachser‘). Das Projekt prognostiziert Eingangsmengen im Netzwerk und unterstützt so die saisonale Kapazitätsplanung. Planbarkeit ist in der Logistik ein entscheidender Faktor für Effizienz und Servicequalität, insbesondere bei chemischen Produkten mit klar definierten Zeitfenstern und Sicherheitsanforderungen.

Ein weiteres Beispiel ist der digitale Zwilling @ILO, der Packstücke im Umschlaglager in Echtzeit identifiziert, lokalisiert und vermisst. Das schafft Transparenz, reduziert manuelle Prozesse und erhöht die Prozesssicherheit. Für Chemiekunden bedeutet dies stabilere Abläufe und eine noch verlässlichere Abwicklung – auch bei steigender Komplexität.

Vier Perspektiven mit einem übergeordneten Ziel

Damit KI nicht punktuell bleibt, sondern systematisch Mehrwert schafft, folgt ihr Einsatz einem klar definierten Konzept. Dazu wurde im Unternehmen ein Handlungsrahmen entwickelt, um verschiedene Bereiche der Nutzung von künstlicher Intelligenz intern optimal abdecken zu können. Dieser umfasst vier strategische Handlungsfelder, die ineinandergreifen und gemeinsam auf dasselbe Ziel einzahlen: die Leistungsfähigkeit des Netzwerks zu stärken und Mitarbeitende zu unterstützen.

Zum einen kommen im Logistikalltag typische KI‑gestützte Assistenten zum Einsatz, die beim Recherchieren, Strukturieren oder Zusammenfassen in einem abgesicherten Datenraum unterstützen. Gerade bei komplexen Informationen oder technischen Dokumentationen hilft diese Per­spektive, große Datenmengen noch gezielter aufzubereiten und Fehlerquellen zu reduzieren. Auch der intern entwickelte Chatbot, der als digitaler Assistent auf das immense interne Wissen des Unternehmens zugreift und bei Fragen und internen Recherchen unterstützt, ist schon längst Teil des Arbeitsalltags der Mitarbeitenden.

Ein weiteres wichtiges Handlungsfeld ist die Ausweitung des seit Jahren erfolgreich praktizierten Citizen Development-Ansatzes. Diesen No-Code-Ansatz wird der Logistiker künftig auch für KI-Anwendungen vor allem innerhalb der täglichen Büroarbeiten nutzen. Mitarbeitende können mit entsprechenden Prompting-Techniken selbst kleine, smarte Assistenten und Agenten entwickeln und mit anderen teilen, die sie in ihrer täglichen Arbeit unterstützen. Etwa wenn Sicherheitsdatenblätter mit vielen, sehr fachlichen Details verglichen und auf die jeweiligen Neuerungen hin untersucht werden sollen. Solche Alltagsanwendungen werden von den Mitarbeitenden als Entlastung empfunden. Ferner wird durch das selbstständige Entwickeln solcher kleinen Helfer auch das Verständnis und die Akzeptanz im Umgang mit KI und deren Nutzungsmöglichkeiten erhöht.

Die dritte Perspektive betrifft die Weiterentwicklung der firmeneigenen IT-Kernsysteme und der digitalen Produkte. In den Kernsystemen Domino, Mikado und Othello sowie im EDI-Center (Electronic Data Interchange) und auf der ,Dachser Platform‘ verbinden sich die physische und digitale Welt des Unternehmens. Dort, wo die physische und digitale Welt zusammenlaufen, ist allerdings besondere Sorgfalt gefragt. Systeme, die das Netzwerk stabil halten, verlangen höchste Datenqualität und klare Verantwortlichkeiten. Ob und wo KI integriert wird, wird daher sorgfältig abgewogen.

Die vierte Perspektive sind die sog. Big Bets: Anwendungsfälle mit besonders hoher Hebelwirkung. Hier geht es um die Frage, wo KI administrative Last spürbar reduzieren, Prozesse beschleunigen und den Service verbessern kann. Ein Beispiel ist der Umgang mit großen Mengen an Ereignis‑ und Statusmeldungen. KI kann diese vorstrukturieren, priorisieren und so aufbereiten, dass Mitarbeitende schneller reagieren und fundierter entscheiden können. Der Mensch bleibt dabei im Zentrum, wird von monotonen Routinetätigkeiten entlastet, besser informiert und handlungsfähig. Den Schlüssel hier bildet „Agentic AI“, die über das reine Generieren von Inhalten hinausgeht. Vielmehr sind eigens konfigurierte Agenten in der Lage, anfallende Aufgaben autonom zu definieren, Entscheidungen zu treffen und diese auszuführen. Im Vergleich zu passiven KI-Modellen agieren diese Systeme selbstständig und passen sich mit überschaubarer menschlicher Überwachung an dynamische Umgebungen an.

Verantwortungsvoller Einsatz für langfristige Vorteile

Künstliche Intelligenz bietet allen Beteiligten in der Logistik – und speziell auch in der Chemielogistik – große Chancen. Sie macht Prozesse transparenter, Entscheidungen fundierter und Lieferketten robuster. Gleichzeitig ist sie kein Allheilmittel. Entscheidend ist, sie dort einzusetzen, wo sie echten Mehrwert stiftet. Im Gegenzug sollte sie dort bewusst begrenzt werden, wo Risiken überwiegen.

Dachser verfolgt einen klaren, verantwortungsvollen Ansatz: KI als Werkzeug, eingebettet in Erfahrung, Branchenkompetenz und menschliches Urteilsvermögen. Denn nicht der Umfang an eingesetzter KI entscheidet über den Erfolg, sondern die Fähigkeit, sie gezielt und sinnvoll einzusetzen, damit Chemielogistik auch in anspruchsvollen Zeiten verlässlich funktioniert.