SüdkoreaLogistik und Verkehr2025 – laufendCJ Logistics
KI-gestützte Disposition, Ladungsplanung und Roboterautomatisierung
CJ Logistics stellt die telefonische Lkw-Disposition auf Prognose und Optimierung um; ein Agent für die Ladungsplanung senkte die Rechenzeit von 1 Stunde auf 10 Minuten.
Ausgangslage
Lkw im Hauptlauf zwischen rund 140 Zentren wurden telefonisch disponiert, gestützt auf die Erfahrung der Disponenten. Auch die Planung, wie Fahrzeuge und Paletten beladen werden, kostete Zeit und ließ Kapazität ungenutzt.
Vorgehen
Das Logistiktechnik-Institut des Unternehmens (TES) ersetzt die telefonische Disposition durch ein Modell zur Bedarfsprognose und eine Optimierungs-Engine, die Scan-, Stamm- und Ereignisdaten verarbeitet. Für Kunden der Kontraktlogistik entwickelte es einen KI-Agenten, der Ladepläne berechnet, und es testet Agenten auf Basis von Sprachmodellen, die Optimierungsmodelle schreiben. Im globalen Distributionszentrum in Incheon nahm es einen mobilen, bildgestützten Palettierroboter in Betrieb, dessen Einsatz schrittweise von 1 auf 4 Paletten gleichzeitig ausgeweitet wurde.
Kennzahlen
Erkenntnis
CJ Logistics entwickelte einen Agenten für die Ladungsplanung, während es die Disposition von Telefonaten auf Prognose und Optimierung umstellte. Die Angaben des Unternehmens betreffen einzelne Werkzeuge; Ergebnisse für das Dispositionssystem insgesamt hat es nicht veröffentlicht.
Kategorien
- Größe
- Großunternehmen
- Branche
- Logistik und Verkehr
- Unternehmensfunktion
- Logistik und Lieferkette
- Innovationsart
- Prozessinnovation
- Einführung
- Eigenentwicklung
- Nachweis
- Angabe des Unternehmens
Quellen
Quellenzusammenfassungen
Ein Optimierungsforscher von CJ Logistics sprach im November 2025 auf der Konferenz des Byline Network zu Handels- und Logistiktechnik. Er beschrieb die Umstellung der Hauptlauf-Disposition über rund 140 Zentren von Telefonaten auf Prognose und Optimierung. Er sagte, ein Agent für die Ladungsplanung habe die Rechenzeit von etwa 1 Stunde auf unter 10 Minuten gesenkt und die verbleibende Restmenge um etwa 13 % verbessert. In einem Versuch verkürzten Agenten auf Basis von Sprachmodellen die Entwicklung von Optimierungsmodellen von Monaten auf 1 bis 2 Wochen.
Die Quelle berichtet, dass CJ Logistics in seinem globalen Distributionszentrum in Incheon einen mobilen, KI-gestützten Palettierroboter mit Bilderkennung in Betrieb genommen hat, dessen Einsatz nach Prüfungen in jeder Stufe von 1 auf 4 Paletten gleichzeitig wuchs. Das Unternehmen gibt an, die Produktivität habe sich verbessert und die Ermüdung der Beschäftigten abgenommen, nennt dafür aber keine Zahlen.
Ausführliche Angaben finden Sie in den Originalquellen.
