Ausbildung:
Supply Chain / Logistik-Manager:in mit KI-Fokus
in Münster!

Dein Beruf: Lenke die Zukunft der Logistik – mit Daten und KI!

Vergiss Excel-Tabellen und Bauchgefühl. Als Supply Chain / Logistik-Manager:in mit KI-Fokus wirst du zum Architekten intelligenter Lieferketten. Du nutzt KI, um Nachfragen vorherzusagen, Routen in Echtzeit zu optimieren und Risiken zu managen, bevor sie entstehen. Gestalte effiziente, resiliente und nachhaltige Logistikprozesse und werde zum strategischen Kopf hinter globalen Warenströmen. Bist du bereit, die Logistik von morgen zu steuern?

 

Direkt bewerben!


Wir fragen Dich nach (geschätzte Dauer weniger als 5 Min!):

  • Schulabschluss zum Ausbildungsstart
  • Verfügbarkeit: Wann Du starten möchtest.
  • Sprachkenntnisse Nicht nur für die Berufsschule, sondern auch für den Kontakt mit den Kunden.
  • Wir können Dir auch unsere "Sprachkurs-Brücke" anbieten.
  • Führerschein, falls vorhanden
  • Praktische Vorerfahrung, Praktikum, eigenes Umfeld

Wie suchen passende Betriebe für Dich raus, die aktuell suchen und schlagen sie Dir vor - dann entscheidest Du, wo Du Dich bewerben möchtest!

Job-Steckbrief: Supply Chain / Logistik-Manager:in mit KI-Fokus

Basis-Profil & Qualifikation heute

Zuständiger Scout: Scout Nr. 29: Verkehr und Logistik; Scout Nr. 32: Unternehmensführung und -organisation

Bildungsweg: [Studium] (Logistikmanagement, BWL mit Schwerpunkt Logistik/SCM, Wirtschaftsingenieurwesen) oder [Ausbildung + Weiterbildung] (Kaufmann/-frau für Spedition und Logistikdienstleistung mit Weiterbildung zum/zur Fachwirt:in für Güterverkehr und Logistik oder Betriebswirt:in).

Qualifikation heute: Fundierte Kenntnisse in Supply Chain Management (SCM), Logistikprozessen, Lagerhaltung, Transportmanagement und Bestandsoptimierung. Erfahrung mit ERP-Systemen (z.B. SAP) und ersten Analyse-Tools (z.B. Excel). Analytische Fähigkeiten, Organisationstalent und Kommunikationsstärke sind essenziell.

Resilienz-Analyse (Gesellschaftliche/Ökologische Veränderungen)

Sehr hohe Resilienz. Logistik und Supply Chain Management sind das Rückgrat der globalen Wirtschaft. Die zunehmende Komplexität der Lieferketten, der Druck zur Effizienzsteigerung und Nachhaltigkeit (z.B. CO2-Reduzierung) sowie die Notwendigkeit, auf Störungen resilient zu reagieren (z.B. Pandemien, geopolitische Krisen), machen intelligente Steuerung unerlässlich. KI wird zum entscheidenden Werkzeug, um diese Herausforderungen zu meistern.

Transformations-Analyse im Zeitverlauf

Der Beruf wird durch KI extrem stark augmentiert und erlebt eine grundlegende Transformation. Manuelle Planungs- und Analyseaufgaben werden automatisiert, wodurch der Fokus auf strategische Entscheidungen, Systemüberwachung, Risiko-Management und die Orchestrierung KI-gestützter Prozesse verschoben wird.

Nachfrage: ++++ (hoch)

Veränderung: ▲▲▲ (mittel)

1. Substitution (Was ersetzt wird):

  • Manuelle Dateneingabe und -zusammenführung für Standard-Reports.
  • Einfache Routenplanung für bekannte Strecken.

2. Augmentierung (Was aufgewertet wird):

  • Nutzung von ERP-Systemen mit integrierten Analyse- und Prognosemodulen (oft noch regelbasiert).
  • Einsatz von Telematik-Systemen zur Fahrzeugortung und -überwachung.
  • Erste Nutzung von Business Intelligence (BI)-Tools zur Visualisierung von Lieferketten-KPIs.

3. Das Lernfeld:

  • Tiefes Verständnis für SCM-Prozesse und deren Abbildung in ERP-Systemen.
  • Grundlagen der Datenanalyse (Excel, BI-Tools).
  • Kenntnisse in Transport- und Lagermanagement-Systemen (TMS, WMS).

Nachfrage: +++++ (sehr hoch)

Veränderung: ▲▲▲▲ (hoch)

1. Substitution (Was ersetzt wird):

  • Standardisierte Nachfrageprognosen auf Basis historischer Daten werden weitgehend von KI übernommen.
  • Manuelle Disposition von Standardtransporten wird durch KI-gestützte Optimierungsalgorithmen ersetzt.

2. Augmentierung (Was aufgewertet wird):

  • Der/die SCM/Logistik-Manager:in ist ein:e "KI-gestützte:r Lieferketten-Optimierer:in".
  • Einsatz von KI für präzisere Nachfrageprognosen, die externe Faktoren (Wetter, Events, Social Media Trends) einbeziehen.
  • Dynamische Routenoptimierung in Echtzeit unter Berücksichtigung von Verkehr, Kosten und CO2-Emissionen.
  • KI-gestütztes Bestandsmanagement zur Vermeidung von Über- und Unterbeständen (Predictive Inventory).
  • Analyse von Lieferkettenrisiken durch KI (z.B. Erkennung potenzieller Störungen).

3. Das Lernfeld:

  • Verständnis für KI-Modelle im SCM (Prognosemodelle, Optimierungsalgorithmen).
  • Fähigkeit zur Interpretation von KI-Ergebnissen und Validierung der Vorschläge.
  • Datenkompetenz zur Definition von KPIs und zur Steuerung von KI-Systemen.
  • Kenntnisse in nachhaltiger Logistik und CO2-Bilanzierung.

Nachfrage: +++++ (sehr hoch)

Veränderung: ▲▲▲▲▲ (sehr hoch)

1. Substitution (Was ersetzt wird):

  • Die komplette operative Steuerung von Standard-Logistikprozessen (Bestellung, Transportbuchung, Lagerverwaltung) wird von autonomen KI-Systemen übernommen ("Autonomous Supply Chain").

2. Augmentierung (Was aufgewertet wird):

  • Der/die SCM/Logistik-Manager:in ist ein:e "Strategische:r Architekt:in für resiliente und autonome Lieferketten".
  • Überwachung und strategische Justierung der autonomen KI-Systeme.
  • Entwicklung und Management von "Digital Twins" der Lieferkette zur Simulation von Szenarien und Risikobewertung.
  • Fokus auf strategische Partnerschaften und die Gestaltung komplexer, globaler Lieferketten-Ökosysteme.
  • Entscheidungsfindung bei unvorhergesehenen, komplexen Störungen, die die KI nicht allein lösen kann.

3. Das Lernfeld:

  • Tiefes Verständnis für autonome Systeme und KI-basierte Steuerung.
  • Kompetenzen im Management von komplexen Systemen und Netzwerken.
  • Fähigkeit zur strategischen Entscheidungsfindung unter Unsicherheit.
  • Verhandlungskompetenz und Beziehungsmanagement mit globalen Partnern.
  • Kenntnisse in Cybersecurity für Lieferketten.

  • Vollständig autonome Logistik: Autonome LKW, Drohnen und Lagerroboter werden von einer zentralen KI gesteuert. Der Mensch überwacht und greift nur bei Ausnahmen ein.
  • Blockchain für Transparenz: Blockchain-Technologie sichert die lückenlose Nachverfolgung und Transparenz entlang der gesamten Lieferkette.
  • Circular Supply Chains: KI optimiert Kreislaufwirtschaftsprozesse (Rücknahme, Wiederaufbereitung, Recycling).
  • Quantencomputing: Könnte komplexe Optimierungsprobleme in der Logistik (z.B. das "Traveling Salesperson Problem" für tausende von Lieferungen) in Zukunft noch effizienter lösen.

Die Qualifikation als Supply Chain / Logistik-Manager:in mit KI-Fokus bietet hervorragende Karriereperspektiven:

  • Head of Supply Chain Management / Chief Supply Chain Officer (CSCO): Gesamtverantwortung für die Lieferkettenstrategie eines Unternehmens.
  • Logistics Director / Head of Logistics: Leitung großer Logistikbereiche oder Standorte.
  • Supply Chain Data Scientist / Analyst: Spezialisierung auf die datengetriebene Analyse und Optimierung von Lieferketten.
  • Consultant für Supply Chain Management / Logistik 4.0: Beratung von Unternehmen bei der Digitalisierung und KI-Implementierung ihrer Logistikprozesse.
  • Projektmanager:in für SCM-Digitalisierung / KI-Projekte: Leitung von Transformationsprojekten.
  • Studium (Vertiefung oder Zusatzqualifikation):
    • Data Science / Business Analytics (M.Sc.): Vertiefung der analytischen und KI-Kompetenzen.
    • Operations Research (M.Sc.): Fokus auf mathematische Optimierungsmethoden.
    • MBA mit Schwerpunkt SCM/Logistik: Für strategische Managementpositionen.

Für wen ist dieser Beruf ideal?

Dieser Beruf ist perfekt für dich, wenn du folgende Eigenschaften mitbringst:

  • Du denkst analytisch, strukturiert und prozessorientiert.
  • Du hast Freude daran, komplexe Systeme zu verstehen und zu optimieren.
  • Du bist entscheidungsfreudig und behältst auch unter Druck den Überblick.
  • Du bist kommunikationsstark und arbeitest gerne mit verschiedenen internen und externen Partnern.
  • Du bist technisch affin und möchtest aktiv mit Daten und KI-Tools arbeiten.
  • Du bist bereit, dich ständig weiterzubilden in einem sich schnell entwickelnden Feld mit globaler Reichweite.

KI-gestützter Prozess für Betriebe UND junge Menschen!

Studie "Die Suche nach KI-Fachkräften in Deutschland Rekrutierungsstrategien in Stellenanzeigen Gutachten im Projekt „Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland“

(Quelle: Institut der deutschen Wirtschaft Köln e.V. [Feb 2025, PDF])

Kerninhalte der Studie:

Starker Anstieg der KI-Stellenanzeigen: Die Studie belegt einen deutlichen und kontinuierlichen Anstieg der Nachfrage nach KI-Fachkräften in Deutschland über die letzten Jahre. Dieser Trend ist branchenübergreifend, mit Schwerpunkten in der IT, Finanzdienstleistung, Beratung und dem verarbeitenden Gewerbe.

Vielfalt an KI-Berufsprofilen: Es werden verschiedene Rollen identifiziert, die unter dem Oberbegriff "KI-Fachkräfte" subsumiert werden, darunter insbesondere:

  • Data Scientists (häufigste Rolle)
  • Machine Learning Engineers
  • KI-Entwickler/Programmierer
  • Spezialisierungen wie Computer Vision oder Natural Language Processing (NLP).
  • Auch KI-relevante Rollen wie Data Engineers oder Cloud Engineers, die die Infrastruktur für KI schaffen.

Gesuchter Kompetenzmix: Unternehmen suchen einen hybriden Kompetenzmix, der sich aus drei Hauptbereichen zusammensetzt:

  • Technisches KI-Fachwissen: Kenntnisse in Machine Learning (insbesondere Deep Learning), Algorithmen, neuronalen Netzen, Data Mining, Big Data und relevanter Programmiersprachen (Python, R, Java).
  • Mathematisch-Statistische Fähigkeiten: Starkes Verständnis für Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und lineare Algebra zur Modellentwicklung und -bewertung.
  • Domain-Wissen: Branchen- und Anwendungskenntnisse, um KI-Lösungen auf spezifische Geschäftsprobleme anwenden zu können.

Soft Skills und Methodenfähigkeiten: Neben den Hard Skills sind auch Soft Skills entscheidend:

  • Problemlösungskompetenz und analytisches Denken.
  • Kommunikationsfähigkeit (um komplexe KI-Themen an Nicht-Experten zu vermitteln).
  • Teamfähigkeit und Projekterfahrung.
  • Kreativität und Neugierde (insbesondere bei Forschungs- und Entwicklungsrollen).

Hohe Bildungsanforderungen: Für die Kern-KI-Rollen wird in den Stellenanzeigen häufig ein akademischer Abschluss (Master oder Promotion) in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder angrenzenden Ingenieurwissenschaften vorausgesetzt.

Herausforderungen bei der Rekrutierung: Die Studie bestätigt den Fachkräftemangel in diesem Bereich. Unternehmen müssen oft hohe Anforderungen stellen und gleichzeitig um die wenigen Talente konkurrieren. Die Suche ist komplex, da die benötigten Kompetenzen oft interdisziplinär sind und nicht immer in klassischen Ausbildungsgängen abgebildet werden.

Rekrutierungsstrategien: Unternehmen versuchen, Talente durch Attraktoren wie innovative Projekte, modernste Technologien, flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten zu gewinnen.

Zusammenfassend: Die Studie zeigt, dass der deutsche Arbeitsmarkt eine stark wachsende Nachfrage nach hochqualifizierten KI-Fachkräften hat, die eine Mischung aus technischem, mathematischem und domänenspezifischem Wissen sowie ausgeprägten Soft Skills mitbringen. Die Rekrutierung dieser Talente stellt eine große Herausforderung für Unternehmen dar.