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Kurze, praxisnahe Beiträge aus Projekten und Beratung – für Entscheider:innen, Projektteams und Logistikverantwortliche.
KI in der Intralogistik
KI wird in der Intralogistik dann wirklich wertvoll, wenn sie Messbarkeit liefert: weniger Fehlbestände, stabilere Lieferfähigkeit und bessere Ressourcenauslastung. Entscheidend ist nicht „KI um der KI willen“, sondern ein klarer Use-Case mit sauberen Daten und einem Prozess, den man versteht.
Wo KI heute schon konkret ansetzt
- Bestands- & Nachschubprognosen: Echtzeitdaten und Mustererkennung reduzieren Über- und Fehlbestände.
- Kommissionierung & Wege: Pick-Strategien, Batching und Slotting lassen sich datenbasiert verbessern.
- Predictive Maintenance: Frühwarnsignale aus Sensorik/Logs helfen, Ausfälle zu vermeiden.
- Qualitätskontrolle (Vision): automatische Erkennung von Abweichungen – weniger Retouren, weniger Nacharbeit.
- Simulation / Digitaler Zwilling: „Was-wäre-wenn“-Szenarien für Layout, Durchsatz, Personal und Peak-Planung.
Nutzen – aber nur, wenn die Grundlagen stimmen
Viele Projekte scheitern nicht an Algorithmen, sondern an der Basis. Eine kurze Standortbestimmung spart Zeit und Geld.
- Datenqualität: vollständig, aktuell, konsistent (Artikel-, Lagerplatz-, Bewegungsdaten).
- Prozessklarheit: definierte Regeln (z. B. Prioritäten, Ausnahmen, Sperrgründe) statt „Handarbeit“ im Alltag.
- IT-Integration: saubere Schnittstellen (WMS/ERP/MFR), nachvollziehbare Event- und Log-Daten.
- Akzeptanz: Schulung, transparente Ziele und ein Betriebsteam, das die Lösungen tragen kann.
Pragmatischer Einstieg
Starten Sie mit einem kleinen, gut eingrenzbaren Use-Case (z. B. Bestandsprognose oder Wegeoptimierung), definieren Sie KPI (z. B. Fehlbestandsquote, Pickleistung, OEE) und validieren Sie die Ergebnisse in einem Pilot. Danach kann skaliert werden – schrittweise und kontrolliert.
Die Wahl des richtigen Behälterlagers
Behälterlager sind oft das Herzstück eines modernen Lagers – und gleichzeitig eine Entscheidung mit langer Wirkung. Ob AKL, Shuttle, Kompaktlager, Lift, Fachboden oder AMR: die „richtige“ Lösung hängt weniger vom Prospekt ab, sondern von Profil, Betriebskonzept und Wachstum.
Die wichtigsten Entscheidungstreiber
- Artikel- & Auftragsprofil: Anzahl SKUs, Picks pro Auftrag, Stückzahlen, Peak-Anteile, Retouren.
- Leistung: gewünschter Durchsatz (Ein-/Auslagerungen, Picks/h), Servicelevel, Cut-off-Zeiten.
- Bauraum: Höhe, Statik, Brandschutz, Wege, Anliefer-/Versandkonzept, Erweiterungsflächen.
- Flexibilität: Sortimentswechsel, Saisonalität, neue Prozesse (z. B. Value Added Services).
- Total Cost of Ownership: Energie, Wartung, Ersatzteile, Personal, Software/Steuerung.
Typische Systeme – kurz eingeordnet
- AKL (Miniload): sehr hohe Dichte und Leistung – sinnvoll bei stabilen Mengen und klaren Prozessen.
- Shuttle: skalierbar und leistungsfähig, oft „sweet spot“ zwischen Flexibilität und Automation.
- Kompaktlager / Lift: platzsparend, gut für kleinere bis mittlere Sortimente und definierte Zugriffsmuster.
- Fachboden: günstig und flexibel, aber personalintensiver – oft als Ergänzung oder Übergangslösung.
- AMR/Robotics: spannend bei dynamischem Wachstum und Layout-Flexibilität – Qualität der Software ist zentral.
So kommen Sie zur passenden Lösung
Bewährt hat sich ein Vorgehen in drei Schritten: Profil aufnehmen (Daten & Prozesse), Varianten vergleichen (Kapazität/Leistung/Kosten/Risiken) und realistisch testen (Simulation, Referenzbesuche, Worst-Case-Betrachtung). Wer früh Erweiterbarkeit, Resilienz und Betrieb (Störungen, Wartung, Ersatzteilstrategie) mitdenkt, vermeidet teure Überraschungen.
Herausforderungen bei der Einführung eines LVS
Ein LVS/WMS ist selten „nur“ Software: Es verändert Abläufe, Rollen und Schnittstellen. Erfolgreich wird die Einführung dann, wenn Zielbild, Daten und Betrieb gemeinsam gedacht werden – vom Lastenheft bis zum stabilen Go-live.
Typische Stolpersteine
- Unklare Ziele: „Wir wollen ein LVS“ reicht nicht – KPI, Prozessregeln und Prioritäten müssen definiert sein.
- Daten & Stammdaten: Artikel, Lagerplätze, Verpackungsdaten, Sperrgründe – häufig der grösste Aufwandsblock.
- Prozesse mit Ausnahmen: Sonderfälle (Eilaufträge, Nachlieferungen, Teillieferungen) werden zu spät modelliert.
- Schnittstellen: ERP, MFR, Etikettierung, Versand/Carrier – Logging und Fehlerbilder gehören ins Design.
- Test & Migration: zu wenig Zeit für Integrationstests, Performance-Tests und realistische Testdaten.
- Change & Schulung: fehlende Key-User, unklare Verantwortlichkeiten im Betrieb.
Ein praxiserprobter Fahrplan
1) Zielbild & Scope (KPI, Prozesse, Rollen, Systemgrenzen) · 2) Lastenheft (inkl. Ausnahmen, Reporting, Cut-over) · 3) Umsetzung (Sprints, Reviews, frühe Integration) · 4) Test (End-to-End, Peak, Failover) · 5) Go-live (Schulung, Supportorganisation, Hypercare).
Erfolgsfaktoren
- Key-User-Setup: Fachbereich ist ab Tag 1 involviert und entscheidet mit.
- Transparente KPIs: messbare Ziele statt Bauchgefühl – vor und nach dem Go-live.
- Betrieb im Fokus: Monitoring, Rollen, Incident-Prozess, Trainingskonzept und klare Eskalationswege.