KI in der Logistik: Was deutsche Unternehmen wirklich einsetzen

36 Prozent der deutschen Unternehmen setzen KI ein – fast doppelt so viele wie im Vorjahr. Doch nur 39 Prozent verzeichnen einen messbaren EBIT-Effekt. Die Logistikbranche illustriert diese Lücke: DHL investiert über 650 Millionen Euro in KI; DB Cargo inspiziert täglich 10.000 Güterwagen mit kamerabasierter KI; die Otto Group setzt über 100 Roboter in ihrem Lager ein. Gleichzeitig planen 68 Prozent der DACH-Unternehmen noch ihren KI-Einstieg. Hier eine ehrliche Bestandsaufnahme.

TL;DR

DB Cargo: 10.000 Wagen, 13 Kamerabrücken, keine Papier-Checklisten

Die Deutsche Bahn hat über ihre Tochter DB Cargo eines der greifbarsten KI-Systeme in der deutschen Logistik installiert. An 13 Kamerabrücken an Deutschlands größten Güterbahnhöfen inspiziert eine KI-gestützte Bilderkennung vorbeifahrende Güterwagen auf Beschädigungen. Planen, Bremsklötze und 15 weitere wagonspezifische Datenpunkte werden automatisch erfasst. Mehr als 10.000 Güterwagen durchlaufen das System täglich in acht Rangierbahnhöfen (Deutsche Bahn, 2024).

Gefördert aus dem Bundesprogramm „Zukunft Schienengüterverkehr“ ging das Projekt in der ersten Hälfte 2024 in den Vollbetrieb. Was früher manuelle Sichtprüfungen waren, läuft heute vollautomatisch. Für Entscheider ist die Botschaft eindeutig: KI in der Logistik ist keine Zukunftsmusik – sie fährt bereits auf Deutschlands Schienen.

Quelle: Deutsche Bahn, Pressemitteilung 2024

DHL: Über 650 Millionen Euro – und was sie kaufen

DHL hat seine KI-Investitionen auf über 650 Millionen Euro beziffert. Aber was finanzieren sie tatsächlich? Im Oktober 2024 nahm DHL Supply Chain ein Generative-KI-Werkzeug zur Datenbereinigung und Angebotsprüfung in den Vollbetrieb. Das Solutions-Design-Team nutzt es für automatisierte Datenanalyse, die Vertriebsmannschaft für die Angebotserstellung. Kein Pilot, kein Test – es ist live (DHL Group, Oktober 2024).

Im November 2025 gab DHL eine Partnerschaft mit HappyRobot bekannt: Autonome KI-Agenten übernehmen nun die Telefon- und E-Mail-Kommunikation für Terminplanung, Fahrernachfragen und Lagerkoordination. DHL bestätigt den Einsatz in mehreren Regionen. Parallel erreicht das hauseigene Smart-ETA-System – das seit 2019 KI-gestützte Ankunftsprognosen für Fracht liefert – eine Trefferquote von 90 bis 95 Prozent (DHL Freight Connections).

Otto Group: 100 Roboter in Haldensleben

Europas größter Online-Händler außerhalb der USA betreibt in seinem Hermes-Fulfillment-Center in Haldensleben eine Flotte von über 100 KI-gesteuerten Robotern von Covariant. Diese Roboter picken bis zu 1.600 Artikel pro Stunde und erkennen Berichten zufolge über 10.000 verschiedene Produkte mit 99 Prozent Genauigkeit. Der Rollout begann 2023 und wurde über 2024 hochskaliert (Covariant Case Study).

Für das C-Level ist die Otto Group ein wichtiger Referenzfall – nicht weil sie im Pilot-Limbo steckengeblieben ist, sondern weil sie nach messbaren Produktivitätszuwächsen in Phase eins auf Skalierung umgeschaltet hat. Robotik ersetzt hier keine Mitarbeiter; sie übernimmt die körperlich anstrengendsten und repetitivsten Aufgaben.

Kuehne+Nagel: KI liest Lieferscheine und prognostiziert Ankünfte

Kuehne+Nagel nahm 2024 zwei KI-Systeme in Produktion. Die Road-Carrier-Solution setzt auf KI-gestützte Dokumentenerkennung: OCR sortiert unleserliche Lieferscheine automatisch aus, NLP analysiert Fahrer-Feedback und löst operative Eingriffe aus. Das System ist in Europa, Afrika und dem Nahen Osten live.

Gleichzeitig migrierte Kuehne+Nagel 120 Terabyte See- und Luftfrachtlogistik-Daten in die Cloud und wendet nun KI auf die ETA-Prognose auf Basis historischer Muster an (Geschäftsbericht 2024). Alireza Nemati, Global Head of Road Logistics Innovation, bringt es auf den Punkt: Der wahre Wert liegt nicht nur in den Effizienzgewinnen durch Automation – sondern in der Befähigung zu proaktiven, KI-gestützten Entscheidungen.

88 Prozent der Organisationen nutzen KI in irgendeiner Form. Aber nur 39 Prozent können einen messbaren EBIT-Effekt nachweisen. Die Lücke zwischen Einsatz und Geschäftsergebnis ist die eigentliche C-Level-Herausforderung.BCG via SupplyChainBrain, 2025

Dachser: Sechs Jahre KI – und ein digitaler Zwilling

Das Kemptener Familienunternehmen betreibt KI-Anwendungen seit über sechs Jahren in Produktion – der längste durchgehende KI-Track-Record unter den deutschen Logistik-Mittelständlern. Volumenprognose, automatisierte Adresserkennung und Bildverarbeitung sind in den Tagesbetrieb eingebettet. Seit Februar 2025 hat Dachser seine Forschungspartnerschaft mit Fraunhofer IML um Fraunhofer IAIS erweitert (Fraunhofer IML, 2025).

Die ambitionierteste Initiative ist der digitale Zwilling für das Umschlagslager: Das „@ILO-Terminal“ spiegelt jedes Paket, jeden Asset und jeden Prozess in Echtzeit. Noch in der Testphase, aber die Richtung ist unmissverständlich – vom digitalen Assistenten zur kompletten, dynamischen Replik der physischen Logistik. Für Mittelstands-Entscheider beweist Dachser: KI ist nichts für Konzernriesen allein.

Ehrliche Bestandsaufnahme: Warum so viele Projekte keinen EBIT-Effekt liefern

Die BVL-Studie 2025 (Befragung von 202 Unternehmen in der DACH-Region) zeigt die Realität: KI kletterte auf den Unternehmens-Prioritätenlisten von Rang 19 auf Rang 12. 68 Prozent planen, KI innerhalb der nächsten fünf Jahre einzuführen oder zu skalieren. Doch 54 Prozent nennen schlechte Datenqualität als ihre größte Hürde. Unternehmen, die jahrelang auf Silo-Systeme und manuelle Prozesse gesetzt haben, haben kein KI-Problem – sie haben ein Datenhygiene-Problem.

BCG bestätigt das Muster: 88 Prozent nutzen KI, aber nur 39 Prozent messen den EBIT-Effekt. Diese Lücke entsteht häufig, wenn IT-Abteilungen KI-Agenten ohne Supply-Chain-Domain-Expertise bauen. Das System mag technisch funktionieren – logistisch ist es ahnungslos. Zweites Problem: Branchenumfragen zufolge überziehen 62 Prozent der Supply-Chain-KI-Initiativen ihr Budget – vor allem wegen unverhoffter Daten-Vorbereitungskosten.

EU AI Act: Die Compliance-Uhr tickt

Der EU AI Act ist im August 2024 in Kraft getreten. Die ersten Pflichten – darunter Verbote unzulässiger Praktiken und verpflichtende KI-Kompetenz – sind im Februar 2025 wirksam geworden. Die volle Compliance für High-Risk-Systeme greift ab August 2026. Sanktionen: bis zu 7 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes.

Relevant für die Logistik: Autonome Lager-Roboter, Personaleinsatzplanungssysteme, Fahrerüberwachungstools und Zollautomation fallen wahrscheinlich in die High-Risk-Kategorie. Betreiber solcher Systeme müssen Risikobewertungen durchführen, Dokumentation pflegen und menschliche Aufsicht sicherstellen. Logistikdienstleister, die diese Anforderungen im Februar 2025 ignoriert haben, befinden sich bereits im Compliance-Verzug.

Fazit

Die KI-Landschaft in der deutschen Logistik ist scharf gespalten. Auf der einen Seite stehen Konzerne wie DB Cargo, DHL und Otto Group – mit produktiven Deployments, messbaren Ergebnissen und neunstelligen Investitionen. Auf der anderen Seite sitzen 68 Prozent der DACH-Unternehmen noch im Planungsmodus. Die Trennlinie ist nicht technologisch – sie ist organisatorisch: schlechte Datenqualität, Fachkräftemangel und ein anhaltender Graben zwischen IT und Supply-Chain-Expertise. Um mit KI in der Logistik erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen zuerst ihre Daten in Ordnung bringen – und die richtigen Leute an Bord holen. Erst dann zahlt sich die Technologieinvestition aus.

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