Herausforderung: Digitale Systeme, analoge Prozesse

Die Logistikbranche hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht: Transport und Lager Management Systeme, Warenwirtschaftssysteme, Telematik – vieles läuft bereits digital. Manche Unternehmen setzen sogar Fahrer-Apps und digitale Lieferscheine ein.

Doch der operative Alltag sieht oft anders aus: Was tatsächlich passiert, welche Waren geliefert wurden, wie viele Paletten getauscht wurden, welche Besonderheiten es gab, steht nach wie vor auf Papier. Lieferscheine, CMR-Frachtbriefe, Palettenscheine, Bill of Ladings und andere Begleitdokumente dokumentieren den tatsächlich stattgefundenen Vorfall. Besonders beim Tausch von Lademitteln wie Paletten, Rollcontainern oder Kisten sind diese Papierdokumente meist unverzichtbar und gelebte Praxis. 

Daher versuchen Logistik Teams Technologielösungen einzusetzen, um die Verarbeitung von physischen Lieferscheinen zu digitalisieren. 

Warum klassische OCR-Lösungen in der Logistik nicht funktionieren

Maschinelle Dokumentenverarbeitung gibt es seit über 20 Jahren in Form von OCR (Optical Character Recognition, also „optische Zeichenerkennung"). Dabei analysiert der Computer Pixel in einer Bilddatei und übersetzt bestimmte Muster starr in Buchstaben und Zahlen. Wie eine Schablone, die immer gleich funktioniert.

Das Problem: In der Logistik ist diese Methode nur begrenzt einsetzbar. Die Lösung ist zu starr, zu teuer in der Einrichtung und zu wenig flexibel für die Realität. Kein Lieferschein sieht aus wie der andere, Handschrift und Stempel kommen hinzu, und unterschiedliche Spediteure nutzen völlig verschiedene Formate.

Die bessere Alternative: KI, die mitdenkt

Moderne KI-Modelle (sogenannte Large Language Models oder LLMs) bieten einen grundlegend anderen Ansatz. Sie haben zwei entscheidende Vorteile:

1. Sie verstehen nicht nur Text, sondern auch Bilder: Diese Modelle können direkt mit gescannten Dokumenten, Fotos von Lieferscheinen oder PDFs arbeiten, ohne aufwändige Vorverarbeitung.

2. Sie verstehen den Zusammenhang: Während klassisches OCR nur Pixel erkennt, versteht KI den Kontext, was den entscheidenden Unterschied macht. Ein Beispiel: Steht auf einem Dokument “Angenommen 15”, bezieht sich das auf die Paletten oder die gelieferte Ware? Und buche ich die Transaktion auf dem Lademittelkonto vom Versender oder Empfänger? Eine gut implementierte KI kann das aus dem Zusammenhang erschließen.

Diese Flexibilität macht KI-Modelle deutlich besser darin, mit Ausnahmen, ungewöhnlichen Formaten und der Vielfalt echter Logistik Dokumente umzugehen.

Welches Problem wird eigentlich gelöst?

Bevor eine Lösung implementiert wird, sollte man verstehen, welche Art von Problem gelöst werden soll:

Standardaufgaben: Geht es um die Verarbeitung von großen Mengen gleichförmiger Dokumente von denselben Partnern mit wenig Handschrift? In diesen seltenen Fällen können klassische OCR-Lösungen ausreichen. In der Logistik ist das aber die Ausnahme.

Aufgaben „mit Verstand": Geht es um Handschrift, Stempel, unterschiedliche Formate und muss der Zusammenhang verstanden werden? Dann sind moderne KI-Modelle die richtige Wahl. Sie können nicht nur Daten auslesen, sondern diese auch richtig einordnen, basierend auf dem richtigen Kontext.

Der Schlüssel zum Erfolg: Der richtige Kontext

Damit KI-Modelle in einem spezifischen Logistik Alltag richtig funktionieren, brauchen sie den richtigen Kontext, ähnlich wie ein neuer Mitarbeiter eingearbeitet werden muss. Wir nennen das „Kontext Engineering".

Dabei geht es darum, dem Modell relevante Zusatzinformationen zur Verfügung zu stellen:

• Daten aus bestehenden Systemen: Informationen aus dem Transport Management System oder Warenwirtschaftssystem können dem Modell helfen, Angaben auf Dokumenten richtig zuzuordnen – auch wenn diese nicht vollständig sind.
• Unternehmenswissen: Besondere Vereinbarungen mit Kunden, Abkürzungen und kundenspezifische Begriffe, historische Fälle – all das implizite Wissen, das im Unternehmen “steckt”, kann dem Modell helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
• Begleitdokumente: In der Logistik kommen Dokumente oft im Bündel. Manchmal ergibt erst die Kombination aus Lieferschein, Palettenschein und Pooling-Beleg das vollständige Bild, zum Beispiel bei der Lademittelverwaltung. Das Modell muss Zugriff auf alle Dokumente bekommen mit der entsprechenden Anleitung, um das wahre Bild konstruieren zu können.

Wichtig: Mehr ist nicht immer besser. Zu viele Informationen können das Modell überfordern und die Ergebnisse verschlechtern. Die Kunst besteht darin, so wenig wie möglich, aber so viel wie nötig bereitzustellen.

Die Gefahr des „Autopiloten"

Ein wichtiger Punkt: KI-Modelle neigen dazu, den einfachsten Weg zu gehen. Wenn sie einen ähnlichen Fall aus der Vergangenheit kennen, behandeln sie neue Dokumente oft genauso, auch wenn es diesmal Unterschiede gibt.

Deshalb ist es so wichtig, die richtige Balance zu finden: Genug Information, damit das Modell lernt, aber nicht so viel, dass es aufhört, jeden Fall individuell zu bewerten.

Wie stellen wir sicher, dass es funktioniert?

Kontext Engineering ist ein kontinuierlicher Prozess, keine einmalige Einrichtung. Deshalb arbeiten die Logistica Teams eng mit unseren Kunden zusammen, besonders in der Anfangsphase, aber auch danach.

Ein zentrales Werkzeug sind sogenannte „Evaluierungen" (kurz: Evals). Dabei testen wir systematisch, wie gut die KI arbeitet: Wir nehmen einen Stapel echter Dokumente, lassen die KI diese verarbeiten und vergleichen die Ergebnisse mit den korrekten Werten, die wir bereits kennen.

Warum ist das wichtig? Weil man nicht davon ausgehen kann, dass eine Lösung, die bei Unternehmen A perfekt funktioniert, automatisch auch bei Unternehmen B dieselben Ergebnisse liefert. Jedes Unternehmen hat seinen eigenen Kontext, eigene Partner, eigene Dokumentformate. Diese Realität wird von vielen Standard-Software Anbietern unterschätzt, die KI nur als zusätzliches Feature anbieten.

Welche KI-Modelle gibt es?

Auf dem Markt gibt es verschiedene KI-Modelle für Dokumentenverarbeitung:

Kommerzielle Modelle: Anbieter wie OpenAI, Google (Gemini) oder Anthropic (Claude) bieten sehr leistungsfähige Modelle, die sofort einsatzbereit sind.

Open-Source-Modelle: Alternativen wie Mistral oder Qwen können selbst gehostet werden – das bedeutet mehr Kontrolle, aber auch mehr Aufwand.

Die Wahl hängt von mehreren Faktoren ab: Budget, benötigte Geschwindigkeit (wie schnell müssen Dokumente verarbeitet werden?) und Sicherheitsanforderungen (wie sensibel sind Ihre Daten?).

Unsere Erfahrung zeigt: Die kommerziellen Modelle sind sehr leistungsstark, wenn sie richtig implementiert und auf Ihren Kontext angepasst werden. Die Frage ist: Lohnt sich der deutlich höhere Aufwand, die Infrastruktur für ein Open Source Modell bereitzustellen, oder investiert man diese Ressourcen nicht besser in die richtige Implementierung?

Das Zusammenspiel aus Mensch und Maschine

KI-Modelle arbeiten nicht deterministisch wie eine mathematische Formel, sondern probabilistisch, das heißt, sie wählen das wahrscheinlichste Ergebnis. Das bedeutet: Trotz bester Vorbereitung, Kontext-Engineering und kontinuierlicher Überwachung werden die Ergebnisse nie zu 100% korrekt sein.

Das ist kein Fehler, sondern liegt in der Natur der Technologie. Deshalb ist es entscheidend, dass Anwender:

• Nachvollziehen können, wie die KI zu ihrem Ergebnis kam
• Transparenz haben über Fälle, bei denen die KI unsicher ist
• Einfach korrigieren können, wenn doch mal etwas nicht stimmt

Bei unserem ersten KI-Agenten für die Lademittelverwaltung können Anwender jederzeit die Angaben des Modells überprüfen und bei Bedarf über ein einfaches Dashboard korrigieren.

Das Beste daran: Das System lernt aus diesen Korrekturen. Mit jedem Feedback wird es besser und macht beim nächsten Mal weniger Fehler. Es ist ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess.

Fazit: KI als praktischer Helfer, nicht als Wundermittel

KI-basierte Dokumentenverarbeitung ist kein Hexenwerk und keine futuristische Technologie. Sie ist heute verfügbar und kann Ihren Logistikalltag spürbar erleichtern.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht in der Technologie allein, sondern in der richtigen Implementierung: dem passenden Kontext, kontinuierlicher Überwachung und der Zusammenarbeit zwischen Teams und der Technologie.

Wenn ihr täglich mit Papierdokumenten in euren operativen Logistikprozessen zu kämpfen habt, unterschiedliche Formate verarbeiten müsst, dann lohnt sich ein genauer Blick auf moderne KI-Lösungen wie Logistica OS.

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