Onlineshopping nimmt weiter zu, aber die eine Herausforderung der Logistik bleibt: Am Ende des Lieferprozesses will der Kunde die bestellte Ware physisch in Händen halten. Der Einkauf, er muss den See-, Luft- und Landweg nehmen und sich von einem Punkt A zu einem anderen Punkt B bewegen.

Viele Logistikressourcen aber sind schlecht genutzt. Nicht beim einzelnen Logistikanbieter – jedes einzelne Logistikunternehmen für sich genommen ist ausoptimiert. Trotzdem verstopfen Leerfahrten deutsche Autobahnen und Innenstädte. Auf innerdeutschen Überlandstrecken betragen die Leerfahrten fast 30%, innerstädtisch sind es fast 60%. Warum also keinen globalen Optimierer einsetzen und ein Shared-Economy-Modell für die Logistikanbieter bereitstellen?

Was noch vor 15 Jahren technisch unmöglich war, ist heute mach- und berechenbar. Wetterdienste stellen Witterungsdaten bereit, Verkehrsdienste Staumeldungen und Navigationssysteme die Geoposition von Transportmitteln. Zusammen mit den Daten unterschiedlicher Logistiker kann eine Künstliche Intelligenz ein globales Lagebild erstellen und Ladung, Wege und Transportmittel über einzelne Logistiksilos hinweg optimieren. Lkws werden maximal bepackt, Routen in Echtzeit berechnet und notfalls umgeleitet und Aufträge für den Rückweg online entgegengenommen. Eine Situation, in der alle gewinnen: die Logistiker, die ihre Transportmittel besser nutzen; die Versender, die wegen besserer Transportauslastung weniger zahlen; die Städte, die den urbanen Lieferverkehr reduzieren können – und die Onlinekäufer mit grüner Seele, die sich darüber freuen, dass ihre drei Internet-Bestellungen nicht einzelnen, sondern im ökologisch verträglichen Bündel geliefert werden.
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