Neuromorphes Computing bezeichnet eine neue Form der Computerarchitektur, die sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientiert. Im Gegensatz zu klassischen, sequenziellen Prozessoren (von Neumann-Architektur) verarbeiten neuromorphe Chips Informationen parallel, energieeffizient und in Echtzeit durch sogenannte Spiking Neural Networks (SNNs). Diese Technologie ermöglicht es, KI-Algorithmen besonders effizient und mit geringerem Energieverbrauch direkt auf Edge-Geräten auszuführen, was sie prädestiniert für Anwendungen in der Robotik, Sensorik und Echtzeit-Datenverarbeitung macht

Neuromorphe Chips in tragbaren Assistenzsystemen (z.B. Smart Glasses oder tragbare Scanner) ermöglichen es Logistik-Mitarbeitenden, visuelle Informationen (Paketerkennung, Navigation im Lager, Kommissionierhinweise) lokal, ohne Verbindung zur Cloud, zu verarbeiten. Durch den geringen Energiebedarf solcher Systeme können Wearables länger betrieben werden und bieten gleichzeitig eine hohe Reaktionsgeschwindigkeit und Personalisierung. Erste Prototypen entstehen z.B. mit BrainChip’s Akida-Plattform.

Neuromorphe Vision-Sensoren wie der Prophesee Metavision-Sensor ermöglichen intelligente Qualitätskontrollen direkt an Förderbändern. Im Gegensatz zu klassischen Kameras liefern neuromorphe Sensoren nur relevante Bildinformationen (sogenannte Events) und reagieren dabei extrem schnell auf visuelle Veränderungen. Dies ermöglicht es, beschädigte, falsch etikettierte oder fehlplatzierte Pakete effizienter und stromsparender zu identifizieren, ohne riesige Datenmengen zu verarbeiten.

Autonome Transportroboter in der Intralogistik können durch neuromorphe Chips wie Intel Loihi komplexe Umgebungen schneller und energieeffizienter navigieren. Die Navigation in dynamischen Lagerumgebungen erfordert schnelle Verarbeitung von Sensor- und Kameradaten. Dank Spiking Neural Networks können Hindernisse, Routen und Bewegungsmuster nahezu in Echtzeit berechnet werden – direkt auf dem Roboter, ohne Cloud-Anbindung. Dies reduziert Latenzzeiten, minimiert Energieverbrauch und erhöht die Sicherheit im Lager.

Humanoid Working Robots sind fortschrittliche Roboter, die menschliche Bewegungen und Interaktionen nachahmen. Sie nutzen künstliche Intelligenz (KI), Sensoren und Kameras, um komplexe Aufgaben zu bewältigen, die menschliche Interaktion erfordern. Diese Roboter sind ideal für Aufgaben, die gefährlich, repetitiv oder präzise sind und können in verschiedenen Branchen wie der Lebensmittelindustrie, dem Gesundheitswesen und der Kundenbetreuung eingesetzt werden.

Figure 01 ist ein autonomer, humanoider Roboter, der speziell für den Einsatz in Bereichen wie Fertigung, Logistik und Einzelhandel konzipiert wurde. Mit einer Höhe von etwa 1,6 m und einem Gewicht von 60 kg kann er Lasten bis zu 20 kg tragen und erreicht eine Geschwindigkeit von 1,2 m/s. Seine elektrische Energieversorgung ermöglicht einen Betrieb von bis zu 5 Stunden. ​Dank fortschrittlicher KI, einschließlich Sprachverarbeitung und visueller Erkennung, ist Figure 01 in der Lage, komplexe Aufgaben zu erlernen und auszuführen.

Tesla’s humanoid robot, Optimus, ist ein beeindruckendes Beispiel für die Integration von künstlicher Intelligenz und Robotik. Optimus ist darauf ausgelegt, Lücken im Arbeitsmarkt zu füllen, indem er repetitive und gefährliche Aufgaben übernimmt. Mit Teslas Expertise in AI und Autonomie ist Optimus in der Lage, sich autonom zu bewegen und Objekte zu manipulieren. Er nutzt ein neuronales Netzwerk und Sensoren, um seine Umgebung zu erkennen und zu navigieren, was ihn ideal für den Einsatz in Fabriken, Lagerhäusern und sogar im Haushalt macht.

Der Atlas von Boston Dynamics ist einer der fortschrittlichsten humanoiden Roboter weltweit. Er zeichnet sich durch seine beeindruckende Beweglichkeit und Dynamik aus, die es ihm ermöglicht, komplexe akrobatische Manöver wie Salti und Sprünge auszuführen. Atlas ist etwa 1,52 Meter groß und wiegt rund 89 Kilogramm, was ihn flexibel und relativ leicht für seine Größe macht. Atlas nutzt spezielle elektrische Aktuatoren, die ihm eine hohe Reaktionsgeschwindigkeit und Präzision verleihen.

ESG-Aktivismus beschreibt das Engagement von Investoren, Unternehmen zu umweltfreundlicherem und sozial verantwortlichem Handeln zu bewegen. Besonders in der Logistik steigt der Druck, Emissionen zu senken, faire Arbeitsbedingungen sicherzustellen und transparente Governance-Strukturen zu etablieren. Investoren fordern verstärkt energieeffiziente Transportlösungen und nachhaltige Lieferketten. Während ESG-Kriterien lange als Wachstumstreiber galten, zeigt sich aktuell eine sinkende Unterstützung durch Großanleger, insbesondere in den USA. Dennoch bleibt ESG-Aktivismus ein zentraler Hebel für die nachhaltige Transformation der Branche und die langfristige Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen.

Die AUTO1 Group hat in ihrem ESG-Bericht 2023 festgestellt, dass 96% ihrer gesamten Treibhausgasemissionen aus der externen Logistik stammen. Dieses Bewusstsein hat das Unternehmen dazu veranlasst, gezielte Maßnahmen zur Emissionsreduktion in diesem Bereich zu ergreifen, um den ökologischen Fußabdruck zu verkleinern und den Anforderungen von Investoren gerecht zu werden.

Strateco entwickelt Strategien zur optimalen Nutzung erneuerbarer Ressourcen in ländlichen Regionen und Stadtteilen. Durch die Bereitstellung von Rechenmodellen unterstützt das Unternehmen Logistikdienstleister dabei, wirtschaftliche und ökologische Vorteile zu realisieren, indem sie nachhaltige Energiequellen in ihre Lieferketten integrieren.

Eine Studie des „Manager Magazins“ zeigt, dass institutionelle Investoren zunehmend Wert auf ESG-Kriterien legen und von Unternehmen verlangen, ihre Nachhaltigkeitspraktiken offenzulegen. Dieser Druck führt dazu, dass Unternehmen, einschließlich solcher in der Logistikbranche, ihre Umwelt- und Sozialstandards verbessern, um attraktiv für Investoren zu bleiben.

Green IT bezeichnet den Ansatz, Informationstechnologien umweltfreundlich zu gestalten, indem der Energieverbrauch minimiert, Ressourcen effizient genutzt und elektronische Abfälle reduziert werden. Dies umfasst Maßnahmen wie die Entwicklung energieeffizienter Hardware, den Einsatz von Virtualisierungstechniken zur besseren Serverauslastung und die Implementierung nachhaltiger Kühlkonzepte in Rechenzentren. Ziel ist es, die ökologischen Auswirkungen der IT-Branche zu verringern und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit der Systeme zu erhalten oder zu verbessern. Angesichts des wachsenden globalen Energiebedarfs und der zunehmenden Digitalisierung gewinnt Green IT als Schlüsselkomponente für nachhaltige Unternehmensstrategien immer mehr an Bedeutung.

Der Green IT Cube am GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung in Darmstadt ist ein Vorreiter in Sachen energieeffizienter Rechenzentren. Durch den Einsatz von Wasserkühlung anstelle von Luftkühlung erreicht das Rechenzentrum einen PUE-Wert (Power Usage Effectiveness) von etwa 1,07, was bedeutet, dass nur 7 % der aufgenommenen Energie für die Kühlung verwendet werden. Im Vergleich dazu liegt dieser Wert bei herkömmlichen Rechenzentren oft bei 35 % oder mehr. Die Baukosten des Green IT Cube betrugen 16 Millionen Euro, und das Rechenzentrum wurde 2016 in Betrieb genommen. Die entstehende Abwärme wird zudem genutzt, um die Gebäude des Forschungsinstituts zu beheizen, was die Energieeffizienz weiter steigert.

WEROCK Technologies entwickelt robuste IT-Geräte, die speziell für den Einsatz in der Logistik konzipiert sind. Das Unternehmen legt Wert auf umweltfreundliche Produktgestaltung, einschließlich reparaturfreundlicher Gehäusedesigns und energieeffizienter Komponenten. Zudem setzt WEROCK auf nachhaltige Verpackungen und kompensiert unvermeidbare CO₂-Emissionen durch zertifizierte Klimaschutzprojekte, wodurch die Produkte klimaneutral gestellt werden.

In modernen Rechenzentren sind physische Server oft nur zu 10 bis 20 % ausgelastet, was zu ineffizientem Energieverbrauch führt. Durch den Einsatz von Virtualisierungstechnologien können mehrere virtuelle Maschinen auf einem einzigen physischen Server betrieben werden, wodurch die Auslastung auf bis zu 50 % gesteigert wird. Diese Konsolidierung reduziert die Anzahl der benötigten physischen Server und kann den Energiebedarf um 20 bis 50 % senken. Zusätzlich verringert sich der Kühlungsaufwand, was weitere Energieeinsparungen ermöglicht. Aktuelle Studien bestätigen, dass Virtualisierung und Konsolidierung effektive Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz in Rechenzentren sind.

Energy Management ist ein zentraler Hebel für mehr Nachhaltigkeit und Effizienz in der Energieversorgung. Unternehmen setzen verstärkt auf eigene Energieproduktion durch erneuerbare Quellen wie Solar- oder Windkraft, kombiniert mit Speichertechnologien, um Schwankungen auszugleichen. Bidirektionales Laden ermöglicht es, Elektrofahrzeuge nicht nur zu laden, sondern auch als flexible Energiespeicher zu nutzen, wodurch Netzstabilität und Eigenverbrauch optimiert werden. Die lokale Bereitstellung von Ladeinfrastruktur unterstützt die Elektrifizierung von Fahrzeugflotten und reduziert Netzlasten. Zudem optimiert KI-gestützter Direkteinkauf auf dem Spotmarkt die Energiebeschaffung, indem Strompreise in Echtzeit analysiert und Kosten gesenkt werden. Durch intelligentes Energiemanagement lassen sich nicht nur Betriebskosten reduzieren, sondern auch Versorgungssicherheit und Klimabilanz nachhaltig verbessern.

Die Nagel Group setzt auf künstliche Intelligenz, um den Energieverbrauch von Kälteanlagen zu optimieren. Durch den Einsatz KI-gestützter Steuerungssysteme werden Lastspitzen reduziert und die Stromkosten durch antizyklischen Einkauf am Spotmarkt gesenkt. Die intelligente Steuerung spart bis zu 8,5 % Energie und reduziert die Betriebskosten um 7 %. So wird nicht nur die Nachhaltigkeit gesteigert, sondern auch die Effizienz in der temperaturgeführten Logistik verbessert.

Die Bundesregierung plant ein neues Modell für den Ausbau der Ladeinfrastruktur für E-Lkw. Betreiber müssen Ladevorgänge vereinfachen und sowohl vertragloses Laden als auch vertragsbasierte Modelle mit Elektromobilitätsdienstleistern (EMP) ermöglichen. Ein Meilenstein ist das Durchleitungsmodell, das Lkw-Fahrern erlaubt, ihren eigenen Stromanbieter zu nutzen. Dies sorgt für mehr Wettbewerb, transparente Preise und niedrigere Ladekosten, was die Akzeptanz der Elektromobilität im Güterverkehr fördert.

Bidirektionales Laden optimiert das Energiemanagement in der Logistik, indem Fahrzeuge als mobile Stromspeicher genutzt werden. V2G-Anwendungen könnten bis 2040 8,4 Mrd. EUR jährlich einsparen und 6 % des EU-Strombedarfs decken. Das Forschungsprojekt SPIRIT-E entwickelt smarte Ladelösungen für den Schwerlastverkehr. Private Ladeinfrastrukturen werden für externe Spediteure geöffnet, Reservierungssysteme optimieren die Nutzung, und überschüssige Energie wird ins Netz rückgespeist.

Nachhaltige Kraftstoffe sind eine vielversprechende Alternative zu fossilen Brennstoffen und tragen zur Reduktion von CO₂-Emissionen bei. Dazu zählen E-Fuels, synthetische Kraftstoffe aus erneuerbarem Wasserstoff und CO₂, sowie Biokraftstoffe, die aus pflanzlichen oder organischen Rohstoffen gewonnen werden. Additive können zudem die Effizienz steigern und Emissionen senken. Diese Technologien ermöglichen nicht nur eine umweltfreundlichere Energieversorgung, sondern schaffen auch neue wirtschaftliche Chancen und fördern die Unabhängigkeit von fossilen Ressourcen. Nachhaltige Kraftstoffe spielen eine zentrale Rolle in der Transformation hin zu einer klimafreundlicheren Zukunft.

In Zusammenarbeit mit Bosch entwickelt der Hersteller CO₂-freier Dieselkraftstoffe, Neste, einen digitalen Zwilling der gesamten Produktions- und Verbrauchskette seines Treibstoffs (HVO). Mithilfe dieser innovativen, Blockchain-basierten Lösung lässt sich jeder Schritt – von der Rohstoffquelle über die Herstellung bis hin zum Verbrauch in der Flotte – transparent und manipulationssicher nachvollziehen. Unternehmen können so nicht nur den CO₂-Fußabdruck ihrer Transportprozesse drastisch senken, sondern diesen auch eindeutig nachweisen und auditierungsfähig dokumentieren. Der Digital Fuel Twin ist damit ein entscheidender Baustein für glaubwürdige Dekarbonisierungsstrategien im Schwerlastverkehr und der Logistik.

Neste, Anbieter erneuerbarer Kraftstoffe, und die DHL Group weiten ihre Zusammenarbeit aus, um Emissionen entlang logistischer Transportketten zu reduzieren. Zum Einsatz kommen dabei unter anderem HVO (Hydrotreated Vegetable Oil) im Straßengüterverkehr sowie Sustainable Aviation Fuel (SAF) im Luftfrachtbereich. Ziel ist eine signifikante Senkung des CO₂-Ausstoßes. Kooperationen wie diese tragen zur Umsetzung der Klimastrategie bei und leisten einen messbaren Beitrag zur Dekarbonisierung der Branche.

Gas-to-Liquid (GTL) ist ein synthetischer, paraffinischer Dieselkraftstoff, der aus Erdgas gewonnen wird. Als Drop-in-Kraftstoff kann GTL ohne technische Anpassungen in bestehenden Dieselaggregaten eingesetzt werden. Die nahezu schadstofffreie Zusammensetzung (nahezu kein Schwefel, Stickstoff, Aromaten) führt zu einer saubereren Verbrennung und geringeren Rußemissionen – insbesondere vorteilhaft bei niedrigen Fahrprofilen. GTL ist biologisch abbaubar, erfüllt die Norm EN 15940 und eignet sich aufgrund seiner Transport- und Lagereigenschaften vor allem für Flotten mit eigener Betankungsinfrastruktur.

Dark Warehouses sind vollautomatisierte Lager, die ohne menschliches Eingreifen operieren können. Diese Einrichtungen nutzen fortschrittliche Technologien wie Robotik, IoT-Sensoren und automatisierte Lagersteuerungssysteme, um alle logistischen Prozesse zu steuern. Da keine Beleuchtung erforderlich ist, werden Energiekosten gesenkt, und die Effizienz durch kontinuierlichen Betrieb erhöht. Dieser Trend könnte in der Lebensmittelbranche durch die Implementierung von Dark Warehouses die Logistikketten effizienter gestalten und die Herausforderungen des Fachkräftemangels und der steigenden Energiekosten angehen.

In der Automobilzulieferindustrie sind Dark Warehouses besonders nützlich, um Just-in-Time- und Just-in-Sequence-Lieferketten zu bedienen. Diese Lager sind ideal für die Automobilbranche, da sie konstante und homogene Arbeitsabläufe erfordern, die sich gut für Automatisierung eignen. Durch die vollständige Automatisierung können Dark Warehouses die Produktivität steigern und gleichzeitig die Lagerfläche optimal nutzen, indem Regale mit schmaleren Gängen und größerer Höhe verdichtet werden.

In Micro-Fulfillment-Zentren, die oft in Innenstädten oder nahe bei Kunden liegen, können Dark Warehouses eingesetzt werden, um die letzte Meile der Lieferkette zu optimieren. Diese Zentren nutzen vollautomatisierte Systeme, um Pakete schnell und effizient zu sortieren und zu verladen. Beispielsweise kann ein System wie PackMyRide von Dematic Pakete automatisch verarbeiten und in Fahrerlose Transportsysteme (FTS) laden, was die Effizienz der Auslieferung erheblich steiger

Im E-Commerce und in Omnichannel-Logistiksystemen spielen Dark Warehouses eine entscheidende Rolle, um die hohen Anforderungen an Lieferzeiten und Flexibilität zu erfüllen. Durch die Kombination von Robotik und KI-gestützten Systemen können Dark Warehouses schnell auf veränderte Nachfrage reagieren und die Logistikprozesse optimieren

Der 3D-Druck bzw. die additive Fertigung hat sich rasant entwickelt und ist heute ein verbreitetes Produktionsverfahren bei geringen Stückzahlen. Die Technologie hat  auch direkte Auswirkungen auf die Logistik. Werden beispielsweise Ersatzteile vor Ort gedruckt, entfallen Lagerung und Transport. Für die Fertigungsindustrie bietet der 3D-Druck große Chancen, die insbesondere die Automobilindustrie sich bereits zunutze macht. Aber auch im Bereich Nahrungsmittel, werden schon heute gute Ergebnisse erzielt. Erste Untersuchungen  in diesem Segment zeigen darüber hinaus die Akzeptanz und Offenheit der Konsumenten*innen gegenüber der Technologie. Trotz allem ist es für den 3D-Lebensmitteldruck noch ein weiter Weg bis hin zum berühmten Replikator aus Star Trek, der in diesem Zusammenhang immer wieder als Beispiel dient. Dennoch sollten dieser Trend weiter beobachtet werden.

Print2Taste ist ein 2014 in Freising bei München von Lebensmitteltechnologen, Ernährungswissenschaftlern, IT-und Gerätespezialisten gegründetes Start-up, dass innovative Lösungen im Bereich des 3D Lebensmitteldrucks entwickelt. Bereits im Jahr 2015 konnte das weltweit erste Plug & Play 3D Food Printing System Procusini® vorgestellt werden, von dem inzwischen weltweit mehr als 150 Systeme ausgeliefert wurden. Der Erfolg dieses innovativen Systems basiert auf der Kombination aus dem 3D Lebensmitteldrucker Procusini, einfach einsetzbaren Refill-Systemen für verschiedene Lebensmittel und einer intuitiv ohne Vorkenntnisse verständlichen Bedienoberfläche.

Die Bedeutung der personalisierten Medizin wird immer wichtiger. Seit einiger Zeit wissen wir, dass der 3D-Druck ein durchaus nützliches Werkzeug für diese Entwicklung ist. Multiply Labs ist ein Pharmaunternehmen, das sich auf die Anpassung innerhalb der medizinischen Industrie konzentriert. Hierfür nutzen Sie die Möglichkeit, Tabletten in 3D zu drucken, welche die Freisetzung verschiedener Medikamente ermöglichen, sodass jeder Patient alle seine Bedürfnisse in einer einzigen Tablette abdecken kann.

Nutzfahrzeughersteller und Anbieter von Transportdienstleistungen nutzen 3D-Druck, um Ersatzteile für ihre Flotten bedarfsgerecht herzustellen. Dies reduziert Lagerkosten und verkürzt die Ausfallzeiten von Fahrzeugen erheblich. Durch den Einsatz eigener großformatiger 3D-Drucker können benötigte Teile direkt vor Ort produziert werden, was die Effizienz in der Logistik steigert.

Eine AGI ist in der Lage, ein breites Spektrum kognitiver Aufgaben auf menschlichem Niveau zu bewältigen. Im Gegensatz zur spezialisierten KI, die für spezifische Anwendungen entwickelt wird (wie z.B. Sprachübersetzung oder Bilderkennung), kann AGI flexibel auf unterschiedliche Problemstellungen reagieren, Wissen aus verschiedenen Domänen kombinieren und eigenständig lernen. Innerhalb des Megatrends Künstliche Intelligenz stellt AGI den nächsten evolutionären Schritt dar, mit dem Potenzial, zahlreiche Branchen grundlegend zu transformieren.

AGI-Systeme können komplexe Lieferketten in Echtzeit analysieren und optimieren, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Wetterberichten, Verkehrslagen und geopolitischen Ereignissen verarbeiten. Durch diese umfassende Analyse können sie eigenständig Entscheidungen treffen, um beispielsweise alternative Routen vorzuschlagen oder Lagerbestände dynamisch anzupassen, was zu einer erhöhten Effizienz und Resilienz der Lieferkette führt.

Unternehmen wie Agility Robotics haben humanoide Roboter entwickelt, die mithilfe von AGI physische Aufgaben in Lagerhäusern übernehmen können. Diese Roboter sind in der Lage, sich in dynamischen Umgebungen zu bewegen, Waren zu transportieren und mit menschlichen Mitarbeitern zu interagieren, wodurch sie den Arbeitskräftemangel in der Logistikbranche adressieren.

AGI ermöglicht es, historische Verkaufsdaten, Markttrends und externe Faktoren wie Wetterbedingungen zu analysieren, um zukünftige Nachfragen präzise vorherzusagen. Dies führt zu einer optimierten Lagerhaltung, reduziert Überbestände und minimiert das Risiko von Fehlbeständen, was letztendlich die Kundenzufriedenheit erhöht und Kosten senkt.

Quantum Machine Learning (QML) ist ein interdisziplinäres Forschungsfeld, das Quantenmechanik mit maschinellem Lernen (ML) kombiniert. Ziel ist es, klassische ML-Algorithmen mithilfe von Quantencomputern schneller, effizienter oder leistungsfähiger zu machen. Klassische ML-Algorithmen brauchen bei riesigen Datenmengen oder sehr komplexen Mustererkennungen viel Rechenzeit. Quantum ML versucht, diese Prozesse durch die parallele Rechenlogik eines Quantencomputers drastisch zu beschleunigen.

QML-Algorithmen analysieren riesige Liefernetzwerke mit Hunderten Standorten, Produkten und Routen. Sie erkennen Muster und Optimierungspotenziale deutlich schneller als klassische ML-Modelle. In der Lebensmittellogistik können so z. B. Kühltransporte zwischen Zentrallagern und Filialen effizienter geplant werden – unter Berücksichtigung von Lieferzeiten, Kühlketten, Engpässen und Saisonspitzen.

Quantum-enhanced ML kann helfen, extrem viele Einflussfaktoren gleichzeitig zu berücksichtigen – etwa Wetter, Feiertage, regionale Events, lokale Verkaufsdaten. Dadurch entstehen noch präzisere Forecasts, z. B. für verderbliche Waren wie Obst, Frischfleisch oder Molkereiprodukte. Das reduziert Food Waste und Lagerkosten.

In Kühlfahrzeugen, Lagern oder Produktionsstätten werden kontinuierlich Temperatur-, Feuchte-, Erschütterungs- und GPS-Daten erfasst. Klassische ML-Modelle stoßen bei der Verarbeitung solcher hochdimensionalen, synchronisierten Daten an Grenzen. QML kann diese Daten simultan analysieren, z. B. um kritische Abweichungen frühzeitig zu erkennen und proaktiv vor Verlusten durch Verderb oder Temperaturverfall zu warnen.