Künstliche Intelligenz revolutioniert die Intralogistik. Was vor Kurzem noch nach Science-Fiction klang, wird in vielen Lagern schon bald Realität: KI-Systeme analysieren Daten in Echtzeit, treffen eigenständig Entscheidungen und optimieren Prozesse in ungeahntem Umfang. Laut Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML setzt bislang allerdings kaum ein Drittel der WMS-Anbieter KI im System ein. Das wird sich in Zukunft ändern. Erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz zur tragenden Säule moderner Logistikprozesse wird und wie Sie diese Technologie einsetzen können.
Herausforderungen
Künstliche Intelligenz ist der wichtigste Entwicklungstrend im WMS-Markt und jede Innovation in diesem Bereich weckt bei potenziellen Nutzern enormes Interesse. Vielen ist klar: Wer früh KI-Strukturen implementiert, wird es leichter haben, mit den rasend schnellen Entwicklungen Schritt zu halten. Gleichzeitig suchen Interessenten gezielt nach Angeboten, die echte Mehrwerte bieten.
Dynamische Algorithmen und große Datenmengen
Besonders gefragt ist hierbei das maschinelle Lernen (Machine Learning), eine Disziplin aus der KI, bei der den mithilfe von dynamischen Algorithmen und großen Datenmengen (Big Data) gearbeitet wird. Diese Algorithmen ermöglichen eine automatisierte Verarbeitung von Daten, was zu einem kontinuierlichen Lernprozess führt. Durch Machine Learning können verschiedene Datenströme miteinander verknüpft werden. Dadurch lassen sich Muster erkennen, die wiederum dazu dienen, zukünftige Arbeitsabläufe vorherzusagen und infolgedessen optimale Entscheidungen zu treffen. Mithilfe intelligent ausgewerteter Daten lassen sich Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen erzielen, da künftige Produktions- und Transportmengen genauer prognostiziert werden können.
Sehr kurze Lieferzeiten von Endkunden gewünscht
In Zeiten des E-Commerce kommt es für Logistiker insbesondere auf eines an: schnellstmöglichen Versand. Um den Anforderungen der Endkunden gerecht zu werden, die an sehr kurze Lieferzeiten gewöhnt sind, ist eine dynamische Intralogistik unerlässlich. Diese gestaltet im Idealfall Strategien, die internen Arbeitsabläufe optimieren und Wegzeiten innerhalb des Lagers deutlich verkürzen kann. Dabei kann KI entscheidend helfen.
KI zur Optimierung von Prozessen
Insbesondere in den Anwendungsbereichen Beschaffung & Einkauf, Produktion sowie Vertrieb & Distribution im Lagermanagement kann KI zur Optimierung von Prozessen beitragen. Ein genauerer Blick auf die Lagerlogistik lohnt sich hier besonders, denn dieser Bereich bietet viele Ansatzpunkte für ein optimiertes Lagermanagement, das einen wichtigen Wettbewerbsvorteil schaffen kann. Doch für viele Unternehmen stellt sich der richtige Umgang mit den enorm großen Datenmengen als Herausforderung dar. Konkrete Ansätze zu finden, Potenziale zu erkennen oder automatisierte Prozesse aus den Ergebnissen zu erstellen, kann zunächst überfordern. Die WMS-Anbieter, die bereits Künstliche Intelligenz einsetzen, nutzen diese laut Marktreport des Fraunhofer IML vor allem für die Personalbedarfs- und Auftragsprognose sowie das Flottenmanagement. Künftig könnten insbesondere die Funktionalitäten Batchbildung und Lagerplatzvergabe verstärkt im Markt ankommen.
KI in deutschen Unternehmen: Studienergebnisse
Fraunhofer IML: Wichtigster Trend - 72 % der WMS-Anbieter sehen KI als „Toptrend“.
Bitkom: Für 73 % der deutschen Unternehmen ist KI die wichtigste Zukunftstechnologie.
BVL: Bereits 2024 nutzte jedes fünfte Logistikunternehmen KI.
Deloitte: 39 % der deutschen Unternehmen wollen ihre KI-Investitionen massiv steigern.
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Rahmenbedingungen
Bei der Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Intralogistik gelten Prinzipien, die bei ihrer Implementierung beachtet werden sollten. Wer sich bei einem intelligenten Lagerhaus lediglich vollautomatisierte Arbeitsprozesse und Roboter vorstellt, der kratzt nur an der Oberfläche.
Intelligente Lagerhaltung beginnt mit einer strategischen Neuausrichtung der Prozesse in einem Unternehmen, bei der Datenquellen genutzt werden, um den Anforderungen des Produkts und des Endverbrauchers gerecht zu werden.
- Ganzheitliches Prozessverständnis statt Einzelautomatisierung
Oftmals wird KI in der Lagerlogistik mit futuristischen Szenarien wie autonomen Robotern oder vollständig automatisierten Warenflüssen gleichgesetzt. Diese Vorstellung greift jedoch zu kurz. Intelligente Lagerhaltung beginnt mit der Analyse und strategischen Neuausrichtung bestehender Prozesse. Dabei steht nicht die Vollautomatisierung im Vordergrund, sondern die gezielte Integration von KI zur Verbesserung einzelner, relevanter Prozessschritte entlang der gesamten Logistikkette. - Datenverfügbarkeit und Datenqualität
Die Grundlage jeder KI-Anwendung ist der Zugriff auf qualitativ hochwertige, strukturierte und konsolidierte Daten. Nur wenn Datenquellen aus verschiedenen Systemen – etwa WMS, ERP, IoT-Sensoren oder Transportsystemen – verlässlich miteinander verknüpft sind, kann eine KI Muster erkennen, Prognosen erstellen oder Optimierungsvorschläge unterbreiten. Der Aufbau entsprechender Dateninfrastrukturen wie „Data Lakes“ ist dabei essenziell. - Zielgerichteter Technologieeinsatz
Es lohnt sich, Ziele für den Einsatz von KI zu definieren. Soll sie die Kommissionierwege optimieren, Personal effizienter einsetzen oder Lagerbestände bedarfsgerechter planen? Ohne definierte Optimierungsziele droht der Einsatz von KI zu einem ineffizienten Experiment zu werden. Erfolgreiche Projekte beginnen daher mit der Definition von Use Cases – praxisrelevanten Anwendungsfällen, die einen messbaren Mehrwert liefern. - Organisatorische und kulturelle Voraussetzungen
KI verändert nicht nur Technologien, sondern auch Arbeitsweisen. Mitarbeitende müssen bereit sein, mit KI-Systemen zu arbeiten, und die Organisation muss offen für Veränderung sein. Change-Management, Schulungsmaßnahmen und transparente Kommunikation sind entscheidende Faktoren für die Akzeptanz neuer Technologien im Lageralltag.
Relevanz von KI für die Logistik
Merkmale der Logistikbranche
- Komplexes, dynamisches Umfeld voller Herausforderungen
- Erzeugt viele Daten (vorbehaltlich der Datenhoheit)
- Künftig wird sich die Personalstruktur ändern
- Hohe wirtschaftliche Bedeutung
Merkmale von Künstlicher Intelligenz
- Bildet komplexe Zusammenhänge ab
- Erfordert viele Daten
- Generiert und erfasst Wissen
- Starker Optimierungshebel
*Quelle: alice Whitepaper AI in logistics
Anwendungsszenarien
Wie gelingt es Unternehmen, aus der Fülle von Datenmengen wertschöpfende Prozesse zu entwickeln? PSIwms AI von PSI liefert hier die Antwort. PSIwms AI ist eine Plattform, die auf künstlicher Intelligenz basiert und sich auf die Analyse, Planung und Optimierung von Logistikprozessen konzentriert. Die Plattform führt stündlich tausende von Analysen für Lagerbetriebsszenarien durch und bietet darauf basierend Optimierungsempfehlungen. Das ermöglicht beispielsweise die signifikante Verkürzung von Wegen entlang der Kommissionierung, die Simulation der Auswirkungen neuer Technologien auf den Lagerbetrieb und die präzise Identifikation von Engpässen im Lager.
PSIwms AI bei LPP Logistics Fulfillment Center
In diesem Video erfahren Sie mehr über PSIwms AI und über den Hintergrund des Projekts bei LPP.
PSIwms AI im Kundeneinsatz
Seit 2020 arbeitet PSI mithilfe des Nationalen Zentrums für Forschung und Entwicklung (NCBR) in einem mehrphasigen Projekt daran, die KI-Plattform weiterzuentwickeln. In einem Pilotprojekt wurde PSIwms AI erfolgreich bei LPP, Eigentümer der Fashion-Brands Reserved, Cropp, House, Mohito und Sinsay, implementiert.
Das kontinuierliche Wachstum des Bekleidungsherstellers – angetrieben durch die steigende Nachfrage im E-Commerce sowie zunehmende Kosten für Kraftstoff, Material und Löhne – machte vor einigen Jahren eine umfassende Optimierung der logistischen Prozesse erforderlich. Die Lösung: Durch die Integration der KI-Plattform PSIwms AI, die Anfang 2023 vollständig in Betrieb genommen wurde, konnte LPP seine Intralogistikprozesse maßgeblich verbessern. Inzwischen ist PSIwms AI in allen sechs Fulfillment-Centern von LPP in Polen, Rumänien und der Slowakei im Einsatz. Dadurch kann das Modeunternehmen einen großen Teil seiner Intralogistik intelligenter gestalten.
Das Ergebnis in Zahlen
- Kommissionierwege um über 30 % reduziert
- Effizienz der Auftragsabwicklung um mehr als 20 % gesteigert
- Einstellung von ca. 250 zusätzlichen Beschäftigten nicht notwendig
Fazit
Die Nachfrage nach KI in der Logistik wächst stetig. Laut Bitkom-Report von 2024 wollen rund drei Viertel der deutschen Unternehmen künftig in Künstliche Intelligenz investieren. Und fast jeder Zweite sagt, Unternehmen, die generative KI nicht nutzen, hätten keine Zukunft. Eine BVL-Studie ergab zudem, dass in fünf Jahren etwa 40 Prozent der Logistikunternehmen Künstliche Intelligenz für logistische und wirtschaftliche Aufgaben nutzen möchten. Dabei kristallisiert sich heraus, dass digital ohnehin fortschrittlichere Unternehmen eine Vorreiterrolle einnehmen werden und andere abhängen könnten.
Doch wie steht es um die Zukunft der Arbeitsplätze in Zeiten von Industrie 4.0 und zunehmender Automatisierung? Müssen Arbeitnehmer mit KI um Jobs konkurrieren? Fest steht, dass sich Arbeitsabläufe auch im Lager verändern werden. Repetitive Aufgaben, beispielsweise in der Kommissionierung, werden zunehmend automatisiert. Der Mensch ist hierbei allerdings nicht gänzlich wegzudenken. KI nimmt vielmehr die Rolle eines Assistenten als eines Ersatzes ein. Das beweist das Beispiel von PSIwms AI. Mit dieser Technologie lassen sich beispielsweise die Wege bei der Kommissionierung optimieren, was den Lagermitarbeitern ein effizienteres und ergonomisches Arbeiten ermöglicht. Künstliche Intelligenz schafft darüber hinaus neue Tätigkeitsfelder, wie die Wartung KI-gestützter Roboter. Unternehmen können dank KI-Lösungen auch ihre Tätigkeitsfelder erweitern und im Zuge dessen zusätzliche Lagerarbeitskräfte vor Ort einstellen.
Downloads zu diesem Anwendungsfall
Fragen und Antworten
Wie kann künstliche Intelligenz die Routenoptimierung innerhalb des Lagers verbessern?
Künstliche Intelligenz hilft dabei, die optimalen Transportwege für die Bewegung von Waren im Lager zu ermitteln. Dadurch werden Produkte effizienter von einem Ort zum anderen transportiert, was zeitliche sowie finanzielle Ressourcen einspart.
Wie unterstützt künstliche Intelligenz die Vorhersage von Lieferzeiten und -verzögerungen?
Durch die Analyse von Verkehr, Wetterbedingungen und vergangenen Lieferzeiten ermöglicht KI eine genauere Einschätzung der voraussichtlichen Ankunftszeiten. Dies trägt dazu bei, die Transparenz und Zuverlässigkeit der Supply Chain zu verbessern, indem Kunden mit präzisen Informationen versorgt werden und Unternehmen besser auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren können.
Wie können Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen, um die Qualitätssicherung in der Lieferkette zu verbessern?
Entlang der Lieferkette erkennt KI Muster und Abweichungen in Produktionsprozessen, automatisiert Qualitätsprüfungen und steigert somit die Genauigkeit und Effizienz der Qualitätssicherung. Mithilfe von maschinellem Lernen und Datenanalysen unterstützt KI Unternehmen dabei, hochwertige Produkte sicherzustellen und potenzielle Qualitätsprobleme frühzeitig zu identifizieren.
