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Lieferketten stehen heute unter permanentem Druck. Geopolitische Spannungen, Naturereignisse, Streiks oder kurzfristige Kapazitätsengpässe können Transportabläufe innerhalb kürzester Zeit aus dem Takt bringen. Für Unternehmen wird es deshalb immer wichtiger, nicht nur auf Störungen zu reagieren, sondern sie frühzeitig zu erkennen und ihre Auswirkungen möglichst gering zu halten. Genau hier eröffnet der Einsatz künstlicher Intelligenz im Transportmanagement neue Möglichkeiten für die Logistik.

Ein Lkw, der an der Rampe steht und auf seine Abfertigung wartet, bewegt keine Waren. Was banal klingt, entwickelt sich für viele Unternehmen wieder stärker zum Problem. Nach dem aktuellen SCI-Logistikbarometer haben sich die Wartezeiten bei Handel, Industrie und anderen Dienstleistern 2026 gegenüber dem Vorjahr deutlich verlängert.

Woher kommt ein Produkt, welche Informationen gehören dazu und was passiert damit am Ende seiner Nutzung? Der digitale Produktpass soll solche Angaben künftig leichter zugänglich machen. Mit einem zentralen Register hat die Europäische Kommission jetzt eine wichtige technische Grundlage dafür geschaffen.

Wenn Flüsse nicht mehr ausreichend Wasser führen, wird aus einem Wetterphänomen schnell ein handfestes Problem für die Logistik. Niedrige Pegelstände können die Binnenschifffahrt einschränken und damit einen wichtigen Transportweg beeinträchtigen. Für den Güterverkehr bedeutet das: Transportkapazitäten können sinken, während der Bedarf an flexiblen Alternativen steigt.

Der Aufbau einer flächendeckenden Wasserstoff-Infrastruktur für schwere Nutzfahrzeuge nimmt in Deutschland Fahrt auf. Das Bundesministerium für Verkehr (BMV) zieht eine positive Zwischenbilanz seines Anfang 2026 gestarteten Förderaufrufs und sieht darin einen wichtigen Schritt, um den Einsatz wasserstoffbetriebener Lkw langfristig voranzubringen. Die hohe Zahl der eingegangenen Anträge zeigt, dass das Thema in der Branche auf großes Interesse stößt.

Künstliche Intelligenz gehört in der Logistik längst zum Alltag. Bisher lag ihr Schwerpunkt vor allem darauf, Daten auszuwerten, Prognosen zu erstellen oder Mitarbeitende mit Handlungsempfehlungen zu unterstützen. Nun zeichnet sich jedoch der nächste Entwicklungsschritt ab: KI-Agenten sollen nicht mehr nur Hinweise liefern, sondern operative Aufgaben eigenständig übernehmen und Prozesse aktiv steuern.