Von Nachfrageprognosen bis Bestandsoptimierung: KI-Use-Cases, Datenbasis und Umsetzung in realen Netzwerken.
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Plane Touren robuster, senke Lagerkosten und triff Entscheidungen mit belastbaren Daten statt Bauchgefühl.
Nutze KI für bessere Forecasts, robustere Lieferantenstrategien und messbar stärkere Verhandlungsvorbereitung.
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KI in Logistik & Supply Chain ist kein Experimentierfeld mehr, sondern ein Werkzeugkasten für messbare Verbesserungen entlang der Wertschöpfung: von der Nachfrageplanung über Beschaffung und Bestandsmanagement bis zu Transport, Lager und Kundenservice. In dieser Kategorie finden Sie Kurse, die zeigen, wie Sie KI-Use-Cases identifizieren, priorisieren und in bestehende Prozesse integrieren, ohne die Organisation mit Pilotprojekten zu blockieren.
Im Fokus stehen praxisnahe Methoden wie Demand Forecasting mit Machine Learning, Bestandsoptimierung (Multi-Echelon), dynamische Sicherheitsbestände, ETA- und Lead-Time-Prognosen, Anomalieerkennung für Störungen, Routen- und Tourenoptimierung sowie Computer Vision im Lager. Sie lernen, welche Daten wirklich nötig sind (z.B. Auftrags-, Bestands-, Transport- und Sensordaten), wie Datenqualität und Stammdaten Governance den Erfolg bestimmen und wie Sie Modelle robust betreiben (MLOps, Monitoring, Drift, Retraining).
Ein weiterer Schwerpunkt sind GenAI-Anwendungen: etwa Assistenzsysteme für Disposition, Lieferantenkommunikation, Ausschreibungen und das schnelle Analysieren von Abweichungen. Ergänzend behandeln die Kurse Compliance, Datenschutz, IT-Architektur (ERP/WMS/TMS), Change Management und KPI-Steuerung, damit KI-Projekte in der Supply Chain skalieren und dauerhaft liefern.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Weiterbildungen zu KI in Logistik & Supply Chain richten sich an Fach- und Führungskräfte, die ihre Lieferkette resilienter, schneller und kosteneffizienter machen wollen. Der Mehrwert entsteht dort, wo Daten in bessere Entscheidungen übersetzt werden: präzisere Nachfrageprognosen, geringere Bestände bei stabilen Servicelevels, weniger Expediting, bessere Auslastung im Transport und weniger Prozessbrüche im Lager.
Typische Kursinhalte decken Machine Learning für Demand Forecasting, Bestandsoptimierung und Supply-Planning ab. Dazu gehören Feature Engineering aus Absatz-, Promotions-, Preis- und Kalenderdaten, die Bewertung von Forecast Accuracy (z.B. MAPE, WAPE) sowie Szenario- und Sensitivitätsanalysen. In der Logistik stehen ETA-Prognosen, Predictive Maintenance, Anomalieerkennung in Scan- und Sensordaten, Slotting, Workforce-Planung und Routenoptimierung im Fokus. Viele Programme zeigen außerdem, wie Computer Vision zur Qualitätsprüfung, Paletten- und Paketidentifikation oder zur Zählung im Lager eingesetzt wird.
Ein wachsender Teil der Praxis betrifft GenAI: Chatbots und Copilots für Disponenten, automatisierte Zusammenfassungen von Abweichungen, das Formulieren von Lieferantenmails, das Erstellen von SOPs oder das schnelle Durchsuchen von Richtlinien und Verträgen. Entscheidend ist dabei die sichere Einbettung in Unternehmenssysteme wie ERP, WMS und TMS sowie ein sauberes Berechtigungs- und Datenkonzept.
Damit KI-Projekte nicht bei Prototypen stehen bleiben, behandeln die Kurse MLOps, Modellmonitoring, Data Governance und die Zusammenarbeit zwischen Fachbereich, Data Teams und IT. Wer KI in der Supply Chain einsetzen will, braucht klare Use-Case-Priorisierung, belastbare KPIs (OTIF, Servicelevel, Bestandsreichweite, Transportkosten), und einen Plan für Skalierung. Diese Kurs-Kategorie bündelt genau diese Fähigkeiten und führt von der Idee über den Business Case bis zum stabilen Betrieb.
