Automatisierung und Künstliche Intelligenz verändern Prozesse in der Logistik grundlegend. Als Basis für neue Technologien werden intelligente, datengetriebene Lösungen und schlanke IT-Infrastrukturen unverzichtbar.
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Logistikunternehmen stehen vor zahlreichen Herausforderungen. Die vielleicht spürbarsten sind die immer schwieriger zu findenden Arbeitskräfte, die knapper werdenden Flächen und die steigenden Energiekosten. Diese Anforderungen spiegeln sich in immer kompakteren, flexibleren und automatisierten Lösungen wider. Insbesondere in die Robotik werden große Hoffnungen gesetzt. Bereits in der Intralogistik etablierte Robotersysteme wie automatisierte Greifer und fahrerlose Transportsysteme finden einen immer breiteren Einsatz. Der nächste Entwicklungssprung wird durch von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) gesteuerte humanoide Roboter erwartet. Kaum eine Woche vergeht, in denen nicht neue Fortschritte von großen Tech-Riesen und unzähligen neuen Start-ups aus diesem Segment vermeldet werden.
Es ist spürbar, dass immer mehr Roboteranbieter die Logistik für sich entdecken. Der Bedarf ist groß, die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig. Doch so unterschiedlich die einzelnen Systeme auch erscheinen mögen, eines haben sie gemeinsam: Die Intelligenz kommt aus der Software. Das gilt nicht nur für die Steuerung an sich. Um autonome Systeme möglichst sicher und effizient einsetzen zu können, müssen große Datenmengen aus dem Lager gesammelt und ausgewertet werden. Je mehr Funktionen und Bereiche automatisiert werden, desto mehr Daten werden benötigt. Es ist daher zu erwarten, dass die meisten Anbieter von Logistik-Software sogenannte Data Lakes in ihr Leistungsspektrum aufnehmen werden. Dabei handelt es sich um zentrale Speicherorte, an denen Unternehmen große Mengen an Rohdaten im Originalformat sammeln und sichern können. Die Data Lakes ermöglichen es somit, Daten aus verschiedenen Quellen wie Warehouse-Management-Systemen (WMS), Enterprise-Resource-Planning-Systemen (ERP) oder Internet-of-Things-Geräten zu konsolidieren, ohne sie vorher transformieren zu müssen. Auf der Grundlage der gespeicherten Daten können Business-Intelligence-Tools (BI) oder maschinelle Lernmodelle in Analysen Muster ableiten.
KI ermöglicht eine umfassende Prozessoptimierung
Setzt man an dieser Stelle Künstliche Intelligenz ein, lassen sich Lagerprozesse aller Art optimieren. Dies ermöglicht Produktivitätssteigerungen und Kostensenkungen. Die Möglichkeiten gehen weit über kleinere Funktionalitäten wie Chatbots hinaus. Ist die KI direkt an das WMS, die Schaltzentrale des Logistikzentrums, angebunden, ermöglicht sie eine umfassende Lageroptimierung. Auf diese Weise hilft KI bei der Planung und Optimierung von Logistikprozessen. Eine detaillierte Visualisierung, unter anderem mit einer 3D-Ansicht und Heatmaps, sorgt dabei für nachvollziehbare, verständliche und verlässliche Vorschläge. Kern einer solchen KI-Plattform ist ein digitaler Zwilling, in den Veränderungen im physischen Lager in Echtzeit übernommen und bei der Analyse berücksichtigt werden. So kann beispielsweise überprüft werden, wie sich eine zusätzliche Lagerautomatisierung auf die Effizienz auswirkt oder ob das Lagerpersonal eine bevorstehende Verkaufsspitze bewältigen kann. Dadurch lassen sich zum Beispiel Wege optimieren und Zeit einsparen.
Neben dem Megatrend KI ist bei Software-Systemen in der Logistik die zunehmende Bedeutung von Cloud-Lösungen hervorzuheben. Noch sind längst nicht alle Logistiker in der Cloud, aber der Anteil wird in Zukunft kontinuierlich steigen. Die Vorteile liegen auf der Hand: Cloud-basierte Lösungen ermöglichen es ihren Nutzern, ihr Geschäft flexibler zu skalieren. Dank der modularen Architektur können neue Funktionen oder Dienste bei Bedarf einfach hinzugefügt werden. Zudem zahlen Nutzer im Rahmen des verbreiteten Pay-per-use-Modells nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen, was in der Regel deutlich günstiger ist, als teure Server und IT-Infrastruktur im eigenen Unternehmen zu betreiben. Hinzu kommt der Aspekt der Sicherheit. Cyberangriffe nehmen zu und verursachen hohe Kosten. Sind firmeneigene Server betroffen, sind oft viele Unternehmensbereiche bedroht. Ein Hersteller kann seine eigene Software leichter up-to-date halten, weil sie in einer homogenen Umgebung läuft und die Abstimmungsprozesse für Aktualisierungen mit der Kunden-IT minimiert werden können. Sollte die Cloud des Software-Herstellers doch erfolgreich angegriffen werden, ist zum Beispiel nur eine Applikation statt 30 betroffen. Durch diese Risikostreuung wird das Geschäft des Kunden deutlich weniger gefährdet.
Fazit: Zahlreiche Herausforderungen machen eine laufende Modernisierung der Logistiksysteme notwendig. Gleichzeitig halten sich viele Unternehmen aufgrund der angespannten wirtschaftlichen Lage mit Investitionen zurück. Das macht deutlich: Wer antizyklisch in Zukunftstechnologien investiert, verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil. Im Fokus stehen dabei Robotersysteme und Künstliche Intelligenz. Automatisierung und Digitalisierung gehören zusammen. Entscheidend ist eine übersichtliche IT-Infrastruktur mit einer Schaltzentrale, in der alle Lösungen zusammenlaufen. Nur so behalten Logistiker stets den Überblick und können ihre Daten und Technologien effizient nutzen.