Fachartikel: Logistische Regression – Wahrscheinlichkeitsanalyse für die Supply Chain

Die logistische Regression ist ein statistisches Analyseverfahren, das dazu dient, die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines bestimmten Ereignisses vorherzusagen. Im Gegensatz zu anderen Verfahren, die genaue Zahlenwerte (wie z. B. einen Umsatz von 500 Euro) berechnen, liefert die logistische Regression eine Antwort auf "Entweder-Oder-Fragen". In der Logistikkette des Jahres 2026 ist dieses Verfahren ein Standardwerkzeug für die prädiktive Analytik im Supply Chain Management, um binäre Entscheidungsmodelle (Ja/Nein-Szenarien) abzusichern.

Funktionsweise in der Praxis

Das Verfahren analysiert verschiedene Einflussfaktoren und berechnet daraus einen Wert zwischen 0 und 1 (bzw. 0 % und 100 %).

• Eingangsdaten: Historische Daten aus dem Transport Management System (TMS) oder dem Lager (z. B. Wetterdaten, Wochentage, Lieferantenhistorie).
• Ergebnis: Eine prozentuale Wahrscheinlichkeit, ob ein Ereignis eintritt (z. B. "Zu 85 % wird diese Lieferung verspätet ankommen").
• Klassifizierung: Ab einem bestimmten Schwellenwert (oft 50 %) ordnet das System den Fall einer Kategorie zu (z. B. "Risiko-Sendung").

Anwendung in der Prognose und Transportplanung

In der modernen Logistik wird dieses Verfahren genutzt, um komplexe binäre Fragestellungen datenbasiert zu beantworten:

1. Lieferanten-RisikomanagementBerechnung der Wahrscheinlichkeit, mit der ein Lieferant in Verzug gerät oder eine Lieferung unvollständig sein wird. Faktoren wie die aktuelle geopolitische Lage oder vergangene Performance fließen hier ein.

2. Pünktlichkeitsprognose (ETA)In der Transportplanung kann vorhergesagt werden, ob eine Sendung unter aktuellen Bedingungen (Verkehrsdichte, Baustellen) pünktlich ankommt oder nicht. Dies ermöglicht proaktive Umsteuerungen in der Logistikkette.

3. Retouren-VorhersageHändler nutzen die logistische Regression, um bereits beim Bestelleingang die Wahrscheinlichkeit einer Retoure zu berechnen. Dies beeinflusst die Kapazitätsplanung in der Intralogistik und die Bestandsführung in der Hochregaltechnik.

4. Qualitätskontrolle und SchadenspräventionIdentifikation der Wahrscheinlichkeit für Transportschäden (z. B. Bruch oder Temperaturüberschreitung im Frigotransport) basierend auf Ladungsträgerart, Route und Erschütterungsprofilen.

Praxis-Relevanz 2026: Machine Learning Integration

Im Jahr 2026 ist die logistische Regression oft Teil komplexerer KI-Systeme:

• Automatisierte Priorisierung: Das System entscheidet 2026 selbstständig, ob ein eingehender Auftrag aufgrund einer hohen Fehlerwahrscheinlichkeit besonders überwacht werden muss.
• Smart Maintenance: Anhand von Telematikdaten wird die Wahrscheinlichkeit eines Fahrzeugausfalls berechnet, um Werkstattaufenthalte einzuplanen, bevor ein realer Defekt auftritt.
• Echtzeit-Sicherung: Während der Heckbeladung wird auf Basis von Beladungsmustern berechnet, ob die Ladungssicherung mit hoher Wahrscheinlichkeit den Anforderungen standhalten wird.

Experten-Tipp: Die Stärke der logistischen Regression liegt in ihrer Interpretierbarkeit. Im Vergleich zu "Black-Box"-KI-Modellen lässt sich hier genau nachvollziehen, welcher Faktor (z. B. ein bestimmter Verkehrsknotenpunkt) das Risiko am stärksten erhöht hat.

Fazit

Die logistische Regression ist im Jahr 2026 weit mehr als eine mathematische Methode. Sie ist das Fundament für automatisierte Entscheidungsprozesse. Durch die präzise Berechnung von Eintrittswahrscheinlichkeiten transformiert sie die Logistik von einer reaktiven Abwicklung hin zu einer vorausschauenden Steuerung der gesamten Supply Chain.

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