Im Jahr 2025 prägen digitale Technologien und datenbasierte Methoden das interregionale Bestandsmanagement. Unternehmen setzen verstärkt auf KI, digitale Zwillinge und IoT, um Lagerbestände effizienter zu verwalten, Risiken zu minimieren und Lieferketten flexibler zu gestalten. Wichtige Entwicklungen umfassen:

  • Digitale Zwillinge: Echtzeit-Überwachung und präzise Steuerung von Prozessen.
  • Generative KI: Prognosen, Szenarienplanung und Nachhaltigkeitstracking.
  • Standardisierung: Der digitale Frachtbrief (eCMR) erleichtert grenzüberschreitende Logistik.
  • Regulatorische Anforderungen: Gesetze wie das Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) fördern nachhaltigere Netzwerke.
  • Regionale Lieferketten: Nearshoring und kürzere Planungszyklen als Antwort auf geopolitische Unsicherheiten.

Die Kombination aus KI, Automatisierung und vernetzten Plattformen ermöglicht präzisere Entscheidungen und optimiert globale Lieferketten. Unternehmen, die auf diese Trends setzen, können ihre Effizienz steigern und resilienter agieren.

Interregionales Bestandsmanagement 2025: Schlüsseltrends und Technologien

Interregionales Bestandsmanagement 2025: Schlüsseltrends und Technologien

Regionale Lieferketten und Nearshoring in Europa

Geopolitische Spannungen und Handelsunsicherheiten zwingen Unternehmen, ihre Lieferketten neu zu überdenken. Statt auf globale Netzwerke setzen viele Firmen zunehmend auf regionale Lieferketten, um sich besser gegen Unterbrechungen abzusichern. Diese Veränderung wird zusätzlich durch wirtschaftliche Unsicherheiten beschleunigt.

Ein weiterer Trend ist die Planung in kurzfristigeren Zyklen. Viele Unternehmen agieren nun in Sechs-Monats-Intervallen, um schneller auf politische und regulatorische Veränderungen reagieren zu können. Suketu Gandhi, Partner bei Kearney, beschreibt diese Entwicklung treffend:

„I am better off chunking in six months, because people change their mind. Leaders seem to change their mind every day. I cannot run my business that way".

Auch die Digitalisierung der Transportinfrastruktur spielt eine zentrale Rolle. Im Juli 2025 stellte die DB Group die erste Hauptstrecken-Lokomotive mit Automatic Train Operation (ATO) und Remote Train Automation (RTO) vor. Diese Lokomotive wird auf der Betuwe-Linie in den Niederlanden getestet, um die Technologie für den europaweiten Einsatz vorzubereiten. Ein weiteres Highlight: Im Mai 2025 erhielt DB Cargo die Zulassung der Europäischen Eisenbahnagentur für das Distributed Power System (DPS). Dieses System erhöht die Zuglasten um 33 % und verdoppelt die Energierückgewinnung.

Diese Maßnahmen gehen Hand in Hand mit verschärften Umwelt- und Regulierungsauflagen, die den Bestandsmanagement-Prozess weiter beeinflussen.

Umweltstandards und regulatorische Anforderungen

Das deutsche Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) und die ESG-Berichtspflichten haben das Bestandsmanagement stark verändert. Unternehmen stehen vor der Aufgabe, ihre Logistiknetzwerke so zu gestalten, dass sie Klimaresilienz fördern, Ressourcen schonen und Lärmemissionen senken.

Ein wichtiger Ansatz ist die „Twin Transformation“, die Digitalisierung und Nachhaltigkeit miteinander verbindet und dadurch die strategische Ausrichtung prägt. Gleichzeitig setzt die EU-KI-Verordnung neue Maßstäbe für den Einsatz automatisierter Systeme in der Logistik und Verkehrssteuerung.

Digitale Systeme und Automatisierungsintegration

Die strengeren Vorschriften treiben auch die Modernisierung der IT-Landschaft im Bestandsmanagement voran. Systeme wie das Integrated Planning and Control (IPS) ersetzen alte IT-Strukturen durch eine europaweite, digitalisierte Plattform.

Ein bemerkenswerter Fortschritt: Bereits 91 % der mittelständischen Hersteller setzen Generative KI in ihren Lieferkettenprozessen ein. Die Herausforderung besteht darin, diese Pilotprojekte in skalierbare Lösungen umzuwandeln. Matt Stekier von Plante Moran gibt hierzu einen praktischen Vergleich:

„Transportation cost is like car insurance: You should quote it out every couple years because if you're not requoting your car insurance every couple years, you're probably paying more than you need to".

Auch die modale Flexibilität gewinnt an Bedeutung. Unternehmen wechseln je nach Marktbedingungen zwischen See-, Luft- und Schienentransport, um widerstandsfähiger zu werden. Automatisierte Systeme erleichtern diese Anpassungen und ermöglichen eine schnellere Reaktion auf sich ändernde Anforderungen.

Datengesteuerte Methoden zur interregionalen Bestandsoptimierung

Die vorgestellten Trends bilden die Grundlage für den gezielten Einsatz datengesteuerter Methoden, um Bestandsflüsse präzise zu optimieren.

KI und Machine Learning für Bedarfsprognosen

Machine-Learning-Systeme verbessern Prognosen, indem sie aus historischen und Echtzeitdaten lernen, anstatt starren Regeln zu folgen. Dabei analysiert KI eine Vielzahl von Faktoren wie Kundennachfrageschwankungen, Markttrends und externe Einflüsse wie Wetterbedingungen oder geopolitische Ereignisse.

Generative KI erleichtert die Planung durch „Was-wäre-wenn"-Szenarien, die globale Schocks simulieren können. IBM beschreibt die Wirkung von KI so:

„Artificial intelligence (AI) is transforming how supply chains are planned, managed and optimized. By processing vast amounts of data, predicting trends and performing complex tasks in real time, AI supports better data-driven decision-making".

Digitale Zwillinge ermöglichen es, Bestandsflüsse zu simulieren, bevor sie tatsächlich umgesetzt werden. Um jedoch korrekte Ergebnisse zu erhalten, müssen historische Daten vor der Implementierung von KI-Algorithmen bereinigt und strukturiert werden. Diese vorausschauende Analyse bildet die Grundlage für den Einsatz von Echtzeit-Tracking-Technologien.

Echtzeit-Tracking mit IoT und Telematik

IoT-Sensoren und RFID-Tags schaffen eine Verbindung zwischen physischen Beständen und digitalen Systemen. Sie liefern sofortige Informationen über Lagerbestände, Bewegungen und Umgebungsbedingungen wie Temperatur oder Luftfeuchtigkeit. Der IoT-Markt wird bis 2032 voraussichtlich um 28,2 % wachsen, was die zunehmende Bedeutung dieser Technologie unterstreicht.

Telematik, unterstützt durch 5G-Mobilfunknetze, sorgt für eine flächendeckende Abdeckung von Fahrzeugen im Transit. Diese Technologie ermöglicht es, Waren auf schnellere Routen umzuleiten und Lieferpläne zu bestätigen, um Engpässe zu vermeiden. NetSuite hebt hervor:

„The collection of big data in the supply chain is accelerating with the rollout of high-speed, low-latency wireless technologies, such as 5G mobile networks... [providing] nationwide coverage of vehicles in transit".

Die Einführung von Cloud-Technologien in Lieferketten wird in den kommenden Jahren 82 % erreichen. Unternehmen, die KI und Automatisierung erfolgreich einsetzen, berichten von Produktivitätssteigerungen zwischen 30 % und 40 %. Besonders für Unternehmen, die empfindliche oder verderbliche Waren lagern, sind IoT-Sensoren zur Kühlkettenüberwachung unverzichtbar. Schätzungsweise 70 Millionen USD an Produkten gehen jährlich durch unzureichende Lageroptimierung verloren.

Szenarioplanung für Lieferkettenunterbrechungen

Zusätzlich zur Echtzeitanalyse bietet die Simulation die Möglichkeit, Risiken noch genauer zu identifizieren. KI-gestützte Simulationen und Digitale Zwillinge helfen Managern, Störungen frühzeitig zu visualisieren und Ausfallzeiten zu minimieren. GenAI erleichtert die Modellierung von „Was-wäre-wenn"-Szenarien für globale Schocks wie Chemikalienknappheit oder geopolitische Krisen und schlägt mehrere Handlungsoptionen vor. EY betont:

„GenAI can be prompted to produce risk assessments, scenario simulations and mitigation strategies on demand to help planners manage and mitigate the risks proactively".

Agentic AI geht über Routineaufgaben hinaus: Solche autonomen Systeme verarbeiten interne und externe Daten mithilfe von natürlichsprachigen Abfragen und treffen fundierte Entscheidungen für Logistikplanung und Beschaffung. Diese Szenarioplanungen sind entscheidend, um eine reibungslose Abstimmung zwischen regionalen Netzwerken sicherzustellen. Per Hong, Global Lead von Kearney Foresight, formuliert es so:

„Winners in 2026 will really be those that recognize that there are real critical decision points, inflection points that are happening, that they recognize them early, and they can convert them into action to help reshape those operations quickly".

Ein weiterer wichtiger Ansatz sind Stresstests für Lieferanten, um Refinanzierungsrisiken zu identifizieren und Störungen durch steigende globale Schulden zu bewältigen. Unternehmen sollten zudem modale Flexibilität bewahren, um je nach Marktbedingungen zwischen See-, Luft- und kombinierten Transportwegen wechseln zu können.

Technologielösungen für interregionale Logistiknetzwerke

Die zuvor beschriebenen datengesteuerten Ansätze finden ihre praktische Umsetzung in modernen Technologien, die interregionale Netzwerke effizienter gestalten und optimieren.

Cloud-Plattformen und API-Integration

Cloud-basierte Plattformen bringen verschiedene Akteure zusammen und ermöglichen einen effektiveren Umgang mit Daten durch organisationsübergreifenden Austausch. APIs (Application Programming Interfaces) spielen dabei eine Schlüsselrolle, indem sie den sicheren Datenaustausch zwischen Unternehmen ermöglichen und gleichzeitig die Kontrolle über die eigenen Daten gewährleisten. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie fasst es treffend zusammen:

„Die Ära isolierter Lösungen ist vorbei. Nur durch organisationsübergreifende Zusammenarbeit in Netzwerken werden wir die Antworten finden, die wir für unsere Zukunft brauchen."

Ein Beispiel für standardisierte digitale Schnittstellen ist der elektronische Frachtbrief (eCMR), der durch API-Integration die Verwaltung von Dokumenten über regionale Grenzen hinweg erleichtert. Interessanterweise investieren bereits 40 % der Unternehmen in der Lieferkette in generative KI, vor allem für Anwendungen im Wissensmanagement. Matthew Burton von EY hebt jedoch einen kritischen Punkt hervor:

„GenAI-Tools sind nur so leistungsfähig wie ihre Eingabedaten, daher sind sie durch die Qualität und Verfügbarkeit von Daten der Supply-Chain-Partner begrenzt."

IoT-Sensoren für Bestandsüberwachung

IoT-Sensoren liefern die Basisdaten für digitale Zwillinge und ermöglichen eine präzise Echtzeitüberwachung von Lagerprozessen. Diese Sensoren helfen KI-Systemen, Bestände in Echtzeit zu verwalten, Ressourcen zwischen Lagern zu verschieben und Lagerkosten zu reduzieren. Außerdem unterstützen IoT-Geräte Routenoptimierungstools, was zu einer Verringerung des Kraftstoffverbrauchs und effizienteren Kommissionierrouten führt – mit Produktivitätssteigerungen von etwa 30 %. Darüber hinaus nutzen 62 % der Unternehmen KI, um die Nachhaltigkeit in ihren Lieferketten zu verfolgen.

Mobile Anwendungen für Außendienstoperationen

Dank der präzisen Daten, die durch IoT-Sensoren bereitgestellt werden, können mobile Anwendungen diese Informationen direkt in den Außendienst übertragen. Solche Apps ersetzen papierbasierte Prozesse und ermöglichen durch digitale Belege eine nahtlose Dokumentation. Außendienstmitarbeiter können beispielsweise Fotos hochladen und Transportdokumente zentral verwalten – ein entscheidender Vorteil, insbesondere im Gefahrguttransport.

Ein spannender Ausblick für 2025 ist der Einsatz von Agentic AI. Diese Technologie nutzt natürlichsprachliche Abfragen, um interne und externe Daten zu analysieren und fundierte Entscheidungen in Beschaffung und Logistik zu unterstützen. Über 65 % der Lieferanten ziehen in komplexen Ausschreibungen GenAI-gestützte Bots dem direkten Austausch mit Menschen vor. IBM betont dabei:

„Es gibt ein Missverständnis, dass KI menschliche Intelligenz ersetzen kann, aber tatsächlich sollte KI sie erweitern."

Netzwerkmodelle für interregionale Dienstleistungen

Die Auswahl des richtigen Netzwerkmodells ist für interregionale Dienstleistungen genauso wichtig wie der Einsatz moderner digitaler Technologien. Denn selbst die beste technologische Lösung entfaltet ihr volles Potenzial nur mit einem gut durchdachten Netzwerkmodell. Unternehmen stehen oft vor der Wahl zwischen zentralisierten Hub-Modellen und dezentralen Ansätzen – beide haben ihre Vorzüge, je nach Anwendungsfall. Die zentrale Frage lautet daher: Welches Modell passt am besten zu den Anforderungen interregionaler Dienstleistungen?

Hub-and-Spoke vs. dezentrale Netzwerke

Zentrale Hub-Modelle funktionieren durch große Logistikzentren, die als zentrale Knotenpunkte dienen, um Waren zu konsolidieren. Diese Modelle sind besonders effektiv im Fernverkehr zwischen solchen Zentren. Ein gutes Beispiel hierfür ist das ATLAS-L4-Projekt von MAN Truck & Bus SE: Autonome Lkw der Stufe 4 werden hier auf Autobahnen zwischen Logistikzentren eingesetzt. Dieses Konzept bietet eine Antwort auf den Fahrermangel, der 2021 in Europa bei über 380.000 unbesetzten Stellen lag.

Der Einsatz autonomer Technologien in Hubs kann die Betriebskosten erheblich senken – Einsparungen von bis zu 70 % sind möglich. Dadurch wird der Transport von jährlich 2.000 Milliarden Tonnenkilometer in Europa effizienter gestaltet. Porsche Consulting hebt hervor:

„Autonome Operationen in Logistik-Hubs können Kosteneinsparungen von bis zu 70 Prozent ermöglichen und so die anfänglichen Investitionen amortisieren".

Dezentrale Modelle hingegen setzen auf kleinere, verteilte Knotenpunkte wie Micro-Hubs oder mobile Serviceeinheiten. Diese sind ideal für die erste und letzte Meile sowie für ländliche Gebiete. Ein Beispiel ist das NeMo.bil-Forschungsprojekt in Paderborn, das zeigt, wie modulare, autonome Micro-Hubs die Effizienz auf der letzten Meile steigern können.

Die Wahl des passenden Modells hängt stark vom jeweiligen Einsatzgebiet ab. Während Hub-and-Spoke-Strukturen besonders für stark frequentierte Frachtkorridore geeignet sind, überzeugen dezentrale Modelle in On-Demand-Szenarien und Regionen mit geringer Bevölkerungsdichte. Bundesminister Dr. Volker Wissing unterstreicht:

„Autonome Fahrzeuge können die Teilhabe erhöhen und die Lebensqualität verbessern – insbesondere für Menschen in ländlichen Gebieten, wo nahtlose lokale Verkehrssysteme oft Schwierigkeiten haben, wirtschaftlich rentabel zu bleiben".

Auch die Mietkosten spielen eine Rolle bei der Standortwahl. Während Prime-Lagerflächen in München etwa 10,70 € pro m²/Monat kosten, bieten sekundäre Märkte wie Leipzig (5,90 €) oder das Ruhrgebiet (7,60 €) deutlich günstigere Alternativen.

Micro-Hubs und mobile Dienste

Neben zentralen und dezentralen Modellen gewinnen auch flexible Micro-Hubs und mobile Dienste an Bedeutung.

Micro-Hubs erweitern die Reichweite von Dienstleistungen sowohl in urbanen Ballungsräumen als auch in ländlichen Gebieten. Diese kleinen, flexiblen Lagereinheiten mit einer Fläche von weniger als 3.000 m², die in Stadtnähe angesiedelt sind, beschleunigen die letzte Meile erheblich. Sie ermöglichen eine Grundversorgung auch in Regionen, in denen große zentrale Infrastrukturen wirtschaftlich nicht sinnvoll wären.

Ein Beispiel hierfür ist das KIRA-Projekt, das im Juni 2024 vom Rhein-Main-Verkehrsverbund und der Deutschen Bahn gestartet wurde. In Darmstadt und Offenbach wurde eine autonome On-Demand-Flotte in den öffentlichen Nahverkehr integriert. Die Buchung erfolgt KI-gestützt über eine App, was das Projekt zu einem Vorreiter für dezentralen, flexiblen Transport macht – ein Konzept, das sich auch auf die Warenlogistik übertragen lässt.

Mobile Dienste bieten eine zusätzliche Ebene der Flexibilität, indem sie direkt zum Kunden kommen. Eine Kombination aus stationären Micro-Hubs und mobilen Einheiten kann sowohl die Kosten als auch die Servicequalität optimieren.

Auch die Digitalisierung der Bahnlogistik treibt diese Entwicklung voran: Hamburgs digitaler Schnellverkehr beispielsweise könnte die Transportfrequenz um bis zu 30 % erhöhen. Unternehmen sollten daher Multi-Tier-Strategien in Betracht ziehen, die verschiedene Nachhaltigkeitsaspekte entlang der Lieferkette berücksichtigen.

Fazit: Zusammenfassung und Zukunftsausblick

Das Jahr 2025 markiert einen Wendepunkt im interregionalen Bestandsmanagement. Statt isolierter Ansätze rücken vernetzte Supply-Ökosysteme in den Fokus, die eine organisationsübergreifende Zusammenarbeit ermöglichen. Digitale Plattformen spielen dabei eine Schlüsselrolle, indem sie den standardisierten Datenaustausch zwischen Partnern erleichtern.

IoT-Sensoren liefern Echtzeitinformationen zu Lagerbeständen und Transportbedingungen, während sogenannte Digital Twins – virtuelle Abbilder physischer Prozesse – eine präzisere Planung ermöglichen. Gleichzeitig entwickeln sich KI-gestützte Systeme weiter: Sie übernehmen nicht mehr nur einfache Automatisierungsaufgaben, sondern agieren zunehmend autonom, treffen Entscheidungen eigenständig und optimieren so die Beschaffungs- und Logistikplanung. Diese technologischen Fortschritte schaffen die Grundlage für effizientere und flexiblere Prozesse.

Ein konkretes Beispiel ist DB Cargo, das bis Ende 2025 sein Integrated Planning and Control (IPS)-System vollständig implementieren will. Ziel ist es, IT-Betriebskosten zu senken und gleichzeitig die Reaktionsfähigkeit auf Marktveränderungen zu steigern. Zudem ging im Mai 2025 das Projekt „Digital Schedule“ in den Regelbetrieb. Diese mobile Anwendung stellt Lokführern alle relevanten Informationen übersichtlich und intuitiv bereit und ersetzt damit fragmentierte Informationsquellen.

Die Zukunft des interregionalen Bestandsmanagements erfordert hybride Netzwerkmodelle, die zentrale Hubs mit dezentralen Micro-Hubs und mobilen Diensten kombinieren. Diese Struktur sorgt für die notwendige Flexibilität, um sowohl städtische Ballungsräume als auch ländliche Regionen effizient zu versorgen. Bereits 40 % der Supply-Chain-Organisationen investieren in Generative AI, insbesondere für Wissensmanagement und Risikosimulation.

Der Erfolg in diesem Bereich wird künftig von drei zentralen Faktoren abhängen: erstens einer hohen Datenqualität, die als Grundlage für KI-Anwendungen dient, zweitens standardisierten Schnittstellen wie OSDM oder eCMR, um grenzüberschreitende Operationen zu ermöglichen, und drittens der Fähigkeit, Ressourcen dynamisch an Marktveränderungen anzupassen. Unternehmen, die diese Herausforderungen meistern, schaffen resiliente und anpassungsfähige Lieferketten, die auch in volatilen Märkten bestehen können.

FAQs

Wie verändern digitale Zwillinge das interregionale Bestandsmanagement?

Digitale Zwillinge sind virtuelle Modelle, die physische Objekte oder Prozesse detailgetreu abbilden und mit Echtzeitdaten kontinuierlich aktualisiert werden. Im Kontext des interregionalen Bestandsmanagements eröffnen sie völlig neue Möglichkeiten: Sie machen Lagerbestände an verschiedenen Standorten sichtbar und erlauben Simulationen zukünftiger Entwicklungen. Das bedeutet, Unternehmen können Bedarfsprognosen präziser gestalten, Überbestände reduzieren und potenzielle Engpässe frühzeitig erkennen.

Ein Beispiel für den praktischen Einsatz liefert die CUBEE Sachverständigen AG. Durch digitale Zwillinge behält das Unternehmen seine Standorte in Deutschland und Europa in Echtzeit im Blick. Das ermöglicht, Auslastungen zu überwachen, Materialverfügbarkeiten besser einzuschätzen und mobile Gutachter effizienter zu koordinieren. Das Resultat? Kürzere Wartezeiten, optimierte Bestandsführung und eine Logistik, die nicht nur effektiver, sondern auch umweltfreundlicher ist – ein echter Fortschritt für das Bestandsmanagement von morgen.

Welche Bedeutung hat das Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) für die Logistikbranche?

Das Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) ist für Logistikunternehmen von zentraler Bedeutung, da es die Verantwortung für menschenrechtliche und umweltbezogene Standards entlang der gesamten Lieferkette hervorhebt. Ziel ist es, sicherzustellen, dass globale Lieferketten fair und nachhaltig gestaltet werden.

Für Logistikunternehmen bedeutet das konkret, dass sie ihre internen Abläufe sowie die ihrer Partnerunternehmen so ausrichten müssen, dass die Vorgaben des LkSG eingehalten werden. Besonders im Fokus stehen dabei Risikomanagement und die Überwachung von Lieferanten, um Verstöße gegen Arbeits- und Umweltstandards frühzeitig zu erkennen und zu verhindern.

Unternehmen, die bereits jetzt auf transparente und nachhaltige Lieferketten setzen, profitieren doppelt: Sie erfüllen nicht nur die gesetzlichen Anforderungen, sondern sichern sich auch langfristig Vorteile im Wettbewerb.

Welche Vorteile bringt der Einsatz von IoT-Sensoren in der Lieferkette?

Die Integration von IoT-Sensoren in Lieferketten bringt eine Reihe von Vorteilen mit sich. Sie liefern in Echtzeit Daten zu Faktoren wie Temperatur, Feuchtigkeit, Standort und Zustand der Waren. Das sorgt für mehr Transparenz und ermöglicht schnellere, fundierte Entscheidungen. Unternehmen können so die Bestandsgenauigkeit optimieren, Fehlbestände vermeiden und die Qualität empfindlicher Produkte gewährleisten.

Die kontinuierliche Datenübermittlung eröffnet zudem die Möglichkeit, Big-Data- und Predictive-Analytics-Lösungen einzusetzen. Damit lassen sich Nachfrageentwicklungen präzise vorhersagen und Wartungs- oder Nachschubmaßnahmen frühzeitig planen. Gleichzeitig steigert der Einsatz von IoT die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette, da Abweichungen sofort erkannt und entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden können.

Laut einer aktuellen Studie setzen bereits 80 % der deutschen Unternehmen IoT-Technologien ein, um ihre Prozesse zu digitalisieren, Kosten zu reduzieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. IoT entwickelt sich somit zu einem Schlüsselfaktor für effiziente und zukunftsorientierte Lieferketten.

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