Home Künstliche Intelligenz in der umweltorientierten Logistik
Article
Licensed
Unlicensed Requires Authentication

Künstliche Intelligenz in der umweltorientierten Logistik

Künstliche Intelligenz (KI) für Nachhaltigkeit vs. Nachhaltige KI – Inwiefern leistet KI einen Beitrag zu einer umweltorientierten Logistik?
  • Leopold Bergmann , Mathias Janetzky and Milena Ritter EMAIL logo
Published/Copyright: September 14, 2023
Become an author with De Gruyter Brill
Submit Manuscript Author Information
Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
From the journal Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Volume 118 Issue 9

Abstract

Der Trend zur intelligenten Logistik ist allgegenwärtig. Bereits heute lässt sich dies anhand der gestiegenen Anzahl hochkomplexer Optimierungen entlang der Supply Chain erkennen, die eine höhere Transparenz, beschleunigte Prozesse und schlussendlich die Erfüllung der Kundenbedürfnisse sicherstellen. Mehrheitlich rechtfertigen ökonomische Verbesserungspotenziale den Einsatz von KI-Technologien in der Logistik. Welche ökologischen Potenziale darüber hinaus ausgeschöpft werden können, analysiert der vorliegende Beitrag.

Abstract

The trend towards intelligent logistics is omnipresent. This can already be seen today in the increased number of highly complex optimizations along the supply chain, which ensure greater transparency, accelerated processes and ultimately the fulfillment of customer needs. In most cases, economic improvement potentials justify the use of AI technologies in logistics. This article analyzes which additional ecological potentials can be exploited.

Schlüsselwörter: Künstliche Intelligenz; Logistik; Nachhaltigkeit; Supply Chain; Digitalisierung
Keywords: Artificial Intelligence; Logistics; Sustainability; Supply Chain; Digitalization

Hinweis

Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory-Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer Review).

Milena Ritter, Leopold Bergmann und Mathias Janetzky sind drei engagierte Studenten an der Hochschule für Technik in Stuttgart. Alle drei verfolgen gemeinsam ihren Masterabschluss in „Umweltorientierter Logistik“ und befinden sich derzeit im zweiten Semester ihres Studiums. Als Team haben sie sich dazu entschlossen, im Rahmen des Moduls „Angewandte Logistiksysteme“ ihre erste Veröffentlichung anzustreben. Ihr gemeinsames Ziel ist es, mit den Vorkenntnissen aus den Bachelorstudiengängen und erworbenem Wissen aus dem ersten Jahr des Masters sowie diversen Praktika und Werkstudententätigkeiten, einen Beitrag zur nachhaltigen Weiterentwicklung der Logistikbranche zu leisten.

Hochschule für Technik Stuttgart; Schellingstraße 24, 70174 Stuttgart; Tel.: +49 (0) 151 42839903

Literatur

1 Kurzhals, R.; Lohmann, P.: Wie die künstliche Intelligenz die Welt der Logistik neu definiert. In: Göpfert, I. (Hrsg.): Logistik der Zukunft – Logistics for the Future. Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden 2022, S. 323–330 DOI:10.1007/978-3-658-37444-0_1610.1007/978-3-658-37444-0_16Search in Google Scholar

2 Bundesministerium für Bildung und Forschung: Natürlich. Digital. Nachhaltig – Ein Aktionsplan des BMBF. Bonn, 2019, S. 5Search in Google Scholar

3 Global Carbon Project: Entwicklung des weltweiten CO2-Ausstoßes in den Jahren 1995 bis 2021 (in Millionen Tonnen) [Graph]. In: Statista (2022). Online unter https://de.statista.com/statistik/daten/studie/208750/umfrage/weltweiter-co2-ausstoss/[Zugriffam05.05.2023]Search in Google Scholar

4 Boll, S.; Schnell, M. et al.: Mit Künstlicher Intelligenz zu nachhaltigen Geschäftsmodellen. Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz. acatech, München 2022, S. 3Search in Google Scholar

5 Hanne, T.; Dornberger, R.: Computational Intelligence in Logistics and Supply Chain Management. Springer International Publishing, Cham 2017, S. 14 DOI:10.1007/978-3-319-40722-710.1007/978-3-319-40722-7Search in Google Scholar

6 Helmrich, K.: Wie die Cloud, Edge Computing und Künstliche Intelligenz zur Nachhaltigkeit in der Industrie beitragen. In: Hildebrandt, A.; Landhäußer, W. (Hrsg.): CSR und Digitalisierung (Management-Reihe Corporate Social Responsibility). Springer- Verlag, Berlin, Heidelberg 2021, S. 175–192 DOI:10.1007/978-3-662-61836-3_1110.1007/978-3-662-61836-3_11Search in Google Scholar

7 Zhang, S.; Lee, C. et al.: Swarm Intelligence Applied in Green Logistics: A Literature Review. Engineering Applications of Artificial Intelligence 37 (2015), S. 154–169 DOI:10.1016/j.engappai.2014.09.00710.1016/j.engappai.2014.09.007Search in Google Scholar

8 Murrenhoff, A.; Friedrich, M.; Witthaut, M.: Künstliche Intelligenz in der Logistik – Future Challenges in Logistics and Supply Chain (Whitepaper). Fraunhofer IML, Dortmund 2021, S. 13–17Search in Google Scholar

9 Feindt, M.: Experteninterview [Durchführung am 17.05.2023]Search in Google Scholar

10 Shapoval, K.: Experteninterview [Durchführung am 16.05.2023]Search in Google Scholar

11 Damian, A.: Künstliche Intelligenz in der Beschaffung – Potenzielle Anwendungsmöglichkeiten, Herausforderungen und Auswirkungen auf die klassischen Beschaffungsprozesse. Dissertation, Technische Hochschule Ingolstadt, Ingolstadt 2022, S. 28–30Search in Google Scholar

12 Kreutzer, R.; Sirrenberg, M.: Künstliche Intelligenz verstehen. Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden 2019, S. 108, 116, 117, 309 DOI:10.1007/978-3-658-25561-910.1007/978-3-658-25561-9Search in Google Scholar

13 Paaß, G.; Hecker, D.: Künstliche Intelligenz. Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden, 2020, S. 388 DOI:10.1007/978-3-658-30211-510.1007/978-3-658-30211-5Search in Google Scholar

14 Pokorni, B.; Braun, M; Knencht, C.: Menschzentrierte KI-Anwendungen in der Produktion – Praxiserfahrungen und Leitfaden zu betrieblichen Einführungsstrategien. Fraunhofer IAO, Stuttgart 2021, S. 20–22Search in Google Scholar

15 Kolmykova, A.: Künstliche Intelligenz in Wirtschaft & Gesellschaft. Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden 2020, S. 303–304Search in Google Scholar

16 Holtmann, U.; Kempcke, T.: Retouren: aufwendig und teuer – EHI Retail Institute. EHI Retail Institute (2022) S. 57-62. Online unter https://www.ehi.org/news/retourenaufwendig-und-teuer/[Zugriffam25.05.2023]Search in Google Scholar

17 Wennker, P.: Künstliche Intelligenz in der Praxis – Anwendungen in Unternehmen und Branchen: KI wettbewerbs- und zukunftsorientiert einsetzen. Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden 2020, S. 124-125 DOI:10.1007/978-3-658-30480-510.1007/978-3-658-30480-5Search in Google Scholar

18 Institut für ökologische Wirtschaftsforschung GmbH: Nachhaltigkeitskriterien für künstliche Intelligenz – Entwicklung eines Kriterien- und Indikatorensets für die Nachhaltigkeitsbewertung von KI-Systemen entlang des Lebenszyklus. Schriftenreihe des IÖW 220 (2021), S. 43–51Search in Google Scholar

19 Uckelmann, D.; Bogenreuther, T.; Bräutigam, I.: Grüne IT für eine grüne Logistik – Umweltorientierter Einsatz von Informationstechnologien für eine nachhaltige Logistik. In: Lochmahr, A.; Müller, P.; Planing, P.; Popović, T. (Hrsg.): Digitalen Wandel gestalten. Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden 2019, S. 141–150 DOI:10.1007/978-3-658-24651-8_5.210.1007/978-3-658-24651-8_5.2Search in Google Scholar
Published Online: 2023-09-14
Published in Print: 2023-09-30

© 2023 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston

Articles in the same Issue

  1. Frontmatter
  2. Editorial
  3. Produktionstechnik im Wandel
  4. Interview
  5. Digitalisierung des Engineering
  6. Fabrikplanung
  7. Thesen zur Konvergenz von Trends und Technologien in der Fabrikplanung
  8. Werkzeugtechnik
  9. Herstellung von zellulären Faltstrukturen aus Blech
  10. Produktionstechnik
  11. Schneiden von Batterie- und Brennstoffzellenkomponenten
  12. Produktion & Klimaschutz
  13. Bewertung von Verfahren zum Erreichen von CO2-Negativität in der Produktion
  14. Energieeffizienz
  15. Wärmepumpen in der Fertigung
  16. Energieeffizienz als Geschäftschance für den Maschinen- und Anlagenbau?
  17. Vergleich numerischer Simulationen von Tiegelöfen zur Beschreibung energierelevanter Betriebszustände
  18. Nachhaltigkeit
  19. Herausforderung beim Einsatz von grünem Wasserstoff
  20. Bewertung und Verbesserung des CO2-Fußabdrucks für PKW-Ladeeinrichtungen
  21. Recycling
  22. Vorgehensmodell für die Kreislaufführung von Elektro- und Elektronikaltgeräten
  23. Künstliche Intelligenz
  24. Künstliche Intelligenz in der umweltorientierten Logistik
  25. Digitalisierung
  26. Effizient digitalisieren mit Shopfloor Services
  27. EAAS-Geschäftsmodell
  28. Von der Transaktion zum Wert
  29. Wertstrom
  30. Resilienz aus der Wertstromperspektive
  31. Working Capital
  32. Grenzen des Working Capital Management
  33. Kooperation
  34. Corporate Venturing in Deutschland und den USA
  35. Vorschau
  36. Vorschau
https://doi.org/10.1515/zwf-2023-1115
Keywords for this article
Artificial Intelligence; Logistics; Sustainability; Supply Chain; Digitalization

Articles in the same Issue

  1. Frontmatter
  2. Editorial
  3. Produktionstechnik im Wandel
  4. Interview
  5. Digitalisierung des Engineering
  6. Fabrikplanung
  7. Thesen zur Konvergenz von Trends und Technologien in der Fabrikplanung
  8. Werkzeugtechnik
  9. Herstellung von zellulären Faltstrukturen aus Blech
  10. Produktionstechnik
  11. Schneiden von Batterie- und Brennstoffzellenkomponenten
  12. Produktion & Klimaschutz
  13. Bewertung von Verfahren zum Erreichen von CO2-Negativität in der Produktion
  14. Energieeffizienz
  15. Wärmepumpen in der Fertigung
  16. Energieeffizienz als Geschäftschance für den Maschinen- und Anlagenbau?
  17. Vergleich numerischer Simulationen von Tiegelöfen zur Beschreibung energierelevanter Betriebszustände
  18. Nachhaltigkeit
  19. Herausforderung beim Einsatz von grünem Wasserstoff
  20. Bewertung und Verbesserung des CO2-Fußabdrucks für PKW-Ladeeinrichtungen
  21. Recycling
  22. Vorgehensmodell für die Kreislaufführung von Elektro- und Elektronikaltgeräten
  23. Künstliche Intelligenz
  24. Künstliche Intelligenz in der umweltorientierten Logistik
  25. Digitalisierung
  26. Effizient digitalisieren mit Shopfloor Services
  27. EAAS-Geschäftsmodell
  28. Von der Transaktion zum Wert
  29. Wertstrom
  30. Resilienz aus der Wertstromperspektive
  31. Working Capital
  32. Grenzen des Working Capital Management
  33. Kooperation
  34. Corporate Venturing in Deutschland und den USA
  35. Vorschau
  36. Vorschau
Sign up now to receive a 20% welcome discount
Institutional Access
How does access work?
Have an idea on how to improve our website?
Please write us.
© 2025 De Gruyter Brill
Downloaded on 29.10.2025 from https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/zwf-2023-1115/html
Scroll to top button