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Datenqualität in der Logistik – warum gute Daten wichtiger sind als viele denken

Wenn heute über moderne Intralogistik gesprochen wird, geht es schnell um Themen wie Automatisierung, KI, AutoStore oder neue LVS-/WMS-Systeme. Viele Unternehmen investieren viel Geld in neue Technologien und erwarten dadurch effizientere Prozesse, mehr Transparenz und tiefere Kosten.

Was in Projekten aber oft unterschätzt wird: Ohne saubere Daten funktioniert auch das beste System nicht richtig.

Genau das sehen wir in der Praxis immer wieder.

Gute Prozesse brauchen gute Daten

Viele Probleme entstehen nicht wegen der Technik selbst, sondern wegen unvollständigen oder falschen Daten. Das klingt zuerst unspektakulär, hat im Alltag aber grosse Auswirkungen.

Typische Beispiele:

• falsche Artikelabmessungen
• ungenaue Lagerbestände
• fehlende Bewegungsdaten
• unterschiedliche Stammdatenpflege
• historisch gewachsene Prozesse ohne klare Struktur

Solange vieles manuell läuft, können Mitarbeitende solche Probleme oft irgendwie auffangen. Sobald aber Automatisierung oder systemgestützte Entscheidungen dazukommen, wird es kritisch.

Denn Systeme arbeiten nur so gut wie die Daten, die sie erhalten.

Schlechte Daten kosten Zeit und Geld

Die Auswirkungen merkt man meistens direkt im Betrieb:

• unnötige Suchzeiten
• falsche Nachschubaufträge
• zusätzliche manuelle Korrekturen
• instabile Prozesse
• schlechte Auswertungen
• unnötige Diskussionen im Projekt

Besonders schwierig wird es bei neuen LVS-/WMS-Einführungen oder Automatisierungsprojekten. Dort zeigt sich oft relativ schnell, wie sauber die Datenbasis wirklich ist.

Und genau dort entstehen später häufig Mehraufwände, Verzögerungen oder unnötige Zusatzkosten.

Automatisierung funktioniert nur mit sauberer Grundlage

Viele Unternehmen beschäftigen sich aktuell mit Themen wie AMR, AutoStore oder KI-gestützten Optimierungen. Das Potenzial ist definitiv da.

Gleichzeitig steigen aber auch die Anforderungen an die Datenqualität.

Ein automatisiertes Lager braucht beispielsweise:

• korrekte Artikelstammdaten
• saubere Lagerstrukturen
• verlässliche Bewegungsdaten
• klare Prozesse
• stabile Schnittstellen zwischen ERP, LVS und Steuerung

Wenn diese Grundlagen fehlen, wird die Technik schnell kompliziert oder ineffizient.

Datenqualität ist nicht nur ein IT-Thema

Ein häufiger Fehler ist die Annahme, dass Datenqualität hauptsächlich Sache der IT sei.

In der Realität entsteht Datenqualität vor allem im operativen Alltag.

Also dort, wo:

• Daten gepflegt werden
• Prozesse gelebt werden
• Buchungen stattfinden
• Verantwortlichkeiten definiert sind

Darum reicht es meistens nicht, einfach ein neues System einzuführen. Entscheidend ist, dass Prozesse sauber definiert und konsequent umgesetzt werden.

Unser Eindruck aus Projekten

Was wir in Projekten häufig sehen:

Unternehmen investieren viel Energie in die Auswahl neuer Systeme oder Technologien. Die Datenbasis wird dagegen oft erst spät genauer angeschaut.

Dabei wäre genau das eine der wichtigsten Grundlagen für stabile Prozesse und erfolgreiche Projekte.

Denn gute Daten helfen nicht nur bei der Automatisierung. Sie verbessern generell:

• Transparenz
• Entscheidungsqualität
• Prozessstabilität
• Planungssicherheit
• Skalierbarkeit

Fazit

Moderne Logistik beginnt nicht erst bei der Technik.

Wer Prozesse nachhaltig verbessern oder automatisieren möchte, sollte zuerst verstehen, wie gut die eigene Datenbasis wirklich ist.

Denn am Ende gilt auch in der Intralogistik:

Gute Entscheidungen brauchen gute Daten.

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.

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.