Wie hilft Business Intelligence bei der Lageroptimierung?

Business Intelligence bezeichnet Methoden und Softwarelösungen, mit denen Unternehmensdaten gesammelt, aufbereitet, analysiert und übersichtlich dargestellt werden. Im Lager können BI-Lösungen dabei helfen, Zusammenhänge zu erkennen, Schwachstellen aufzudecken und Prozesse auf Basis konkreter Kennzahlen zu verbessern. Statt Entscheidungen ausschließlich aus Erfahrungswerten zu treffen, erhalten Verantwortliche eine datenbasierte Grundlage für die Lageroptimierung.

Welche Daten können für Business Intelligence genutzt werden?

Die Grundlage jeder BI-Anwendung sind verlässliche Daten. Im Lager entstehen diese an zahlreichen Stellen. Dazu gehören beispielsweise Bestandsdaten, Artikelbewegungen, Lagerplatzinformationen, Kommissionierzeiten und Wareneingänge.

Auch Daten aus Versand, Retouren und Inventuren können in die Analyse einfließen. Werden zusätzlich Informationen aus einem ERP-System, WMS oder anderen Unternehmenssystemen zusammengeführt, entsteht ein umfassenderes Bild der gesamten Logistikkette.

Besonders wertvoll ist es, wenn die Daten nicht nur einmalig betrachtet, sondern über längere Zeiträume analysiert werden. So lassen sich Entwicklungen erkennen. Beispielsweise kann sichtbar werden, dass bestimmte Artikel regelmäßig zu hohen Beständen führen oder die Kommissionierleistung in bestimmten Zeiträumen zurückgeht.

Lagerbestände gezielt optimieren

Eine der wichtigsten Aufgaben bei der Lageroptimierung besteht darin, den richtigen Bestand zur richtigen Zeit verfügbar zu haben. Zu hohe Bestände binden Kapital und benötigen zusätzliche Lagerfläche. Zu niedrige Bestände können dagegen zu Lieferengpässen und Produktions- oder Versandproblemen führen.

Business Intelligence kann Bestandsdaten analysieren und beispielsweise aufzeigen, welche Artikel besonders häufig bewegt werden und welche Produkte nur selten das Lager verlassen. Auch Überbestände, Ladenhüter und Artikel mit ungewöhnlichen Bestandsschwankungen lassen sich leichter identifizieren.

Auf Basis dieser Informationen können Unternehmen ihre Bestandsstrategien anpassen. Für häufig benötigte Artikel kann beispielsweise mehr Lagerbestand vorgesehen werden, während bei langsam drehenden Artikeln eine Reduzierung sinnvoll sein kann.

Lagerplätze und Laufwege analysieren

Nicht nur die Bestände selbst, sondern auch die Verteilung der Artikel im Lager beeinflusst die Effizienz. Liegen häufig kommissionierte Artikel weit entfernt von Pack- oder Versandbereichen, entstehen unnötig lange Laufwege.

Mit Business Intelligence können Bewegungsdaten ausgewertet und mit den jeweiligen Lagerplätzen verknüpft werden. Dadurch wird sichtbar, welche Lagerplätze besonders häufig angefahren werden und wo sich bestimmte Artikelgruppen befinden.

Diese Informationen können für eine Lagerreorganisation genutzt werden. Schnelldreher lassen sich beispielsweise näher an den relevanten Arbeitsbereichen platzieren. Artikel mit ähnlichen Bewegungsmustern können sinnvoll gruppiert werden. So können Wege verkürzt und die Kommissionierleistung verbessert werden.

Kommissionierung mit Kennzahlen verbessern

Die Kommissionierung gehört in vielen Lagern zu den besonders zeitintensiven Prozessen. Gleichzeitig entstehen hier zahlreiche Daten, die sich für BI-Auswertungen eignen.

Unternehmen können beispielsweise untersuchen, wie viele Positionen pro Stunde kommissioniert werden, wie lange einzelne Aufträge benötigen oder bei welchen Artikeln besonders häufig Fehler auftreten. Auch Unterschiede zwischen verschiedenen Zeiträumen, Lagerbereichen oder Arbeitsprozessen können sichtbar gemacht werden.

Dadurch lassen sich Ursachen für Leistungsschwankungen besser erkennen. Wenn beispielsweise die Kommissionierleistung in einem bestimmten Lagerbereich regelmäßig niedriger ausfällt, kann gezielt untersucht werden, ob die Lagerplatzanordnung, die Artikelstruktur oder die Auftragszusammenstellung dafür verantwortlich ist.

Lagerkennzahlen übersichtlich darstellen

Ein großer Vorteil von Business Intelligence besteht darin, dass umfangreiche Daten in übersichtlichen Dashboards dargestellt werden können. Verantwortliche müssen dadurch nicht zahlreiche Tabellen manuell auswerten.

Typische Lagerkennzahlen sind beispielsweise Bestandswert, Lagerumschlag, Lagerreichweite, Kommissionierleistung, Durchlaufzeit, Fehlerrate oder Anzahl der Lagerbewegungen. Auch Wareneingangs- und Versandmengen können über Zeiträume hinweg miteinander verglichen werden.

Dashboards ermöglichen es, relevante Entwicklungen schnell zu erkennen. Je nach Nutzer können dabei unterschiedliche Informationen im Mittelpunkt stehen. Während die Lagerleitung beispielsweise die Gesamtleistung und Bestandsentwicklung betrachtet, interessieren sich operative Mitarbeiter stärker für aktuelle Aufträge und Prozesszeiten.

Engpässe und Schwachstellen frühzeitig erkennen

Business Intelligence unterstützt nicht nur die Analyse vergangener Prozesse. Werden Daten regelmäßig aktualisiert, können auch aktuelle Entwicklungen sichtbar gemacht werden.

Steigen beispielsweise die Auftragszahlen deutlich an, kann sich frühzeitig abzeichnen, dass bestimmte Lagerbereiche oder Arbeitsstationen stärker belastet werden. Auch ungewöhnliche Bestandsveränderungen oder steigende Fehlerquoten können auffallen.

Damit entsteht die Möglichkeit, rechtzeitig Gegenmaßnahmen einzuleiten. Zusätzliche Mitarbeiter können eingeplant, Lagerplätze neu organisiert oder Nachschubprozesse angepasst werden. BI wird dadurch zu einem Werkzeug, das nicht nur dokumentiert, was im Lager passiert ist, sondern die operative Steuerung unterstützt.

Von der Analyse zur konkreten Lageroptimierung

Die reine Darstellung von Kennzahlen führt allerdings noch nicht automatisch zu einem besseren Lager. Entscheidend ist, dass aus den gewonnenen Erkenntnissen konkrete Maßnahmen entstehen.

Zeigt eine Analyse beispielsweise, dass bestimmte Artikel besonders häufig kommissioniert werden, kann ihre Lagerposition angepasst werden. Werden regelmäßig Überbestände festgestellt, können Bestellmengen oder Dispositionsregeln überprüft werden. Steigen die Durchlaufzeiten im Wareneingang, lohnt sich eine genauere Betrachtung der dortigen Prozesse.

Business Intelligence schafft somit die Verbindung zwischen Daten und Entscheidungen. Je genauer die Daten sind und je konsequenter die Ergebnisse in die Prozessgestaltung einfließen, desto größer ist der Nutzen für die Lageroptimierung.

Welche Rolle spielt ein WMS bei Business Intelligence?

Ein Warehouse Management System liefert einen großen Teil der Daten, die für BI-Auswertungen benötigt werden. Werden Warenbewegungen digital erfasst, entstehen detaillierte Informationen über Artikel, Lagerplätze, Mengen und Prozessschritte.

Ein WMS kann beispielsweise dokumentieren, wann ein Auftrag angelegt, kommissioniert und abgeschlossen wurde. Zusammen mit weiteren Daten lassen sich daraus Durchlaufzeiten und Leistungskennzahlen berechnen.

Die Kombination aus WMS und Business Intelligence ist deshalb besonders interessant. Das WMS unterstützt die operative Steuerung des Lagers, während BI die gesammelten Daten für übergeordnete Analysen und Optimierungsentscheidungen nutzt.

COSYS Lagerverwaltung für datenbasierte Lagerprozesse

Die COSYS Lagerverwaltung erfasst Lagerbewegungen digital und schafft dadurch eine wichtige Datengrundlage für Analysen. Über mobile Geräte lassen sich Artikel, Lagerplätze und Warenbewegungen per Barcode erfassen und direkt dokumentieren. Im COSYS WebDesk stehen unter anderem Bestandsinformationen, Prozessdaten und Auswertungen zur Verfügung. Kennzahlen wie Bestandsverläufe, Top- und Flop-Artikel, Durchlaufzeiten oder fehlende Lagerbewegungen können genutzt werden, um Schwachstellen zu erkennen und Lagerprozesse gezielt weiterzuentwickeln.

Fazit

Business Intelligence macht Lagerdaten nutzbar und schafft eine fundierte Grundlage für die Lageroptimierung. Statt lediglich einzelne Kennzahlen zu betrachten, können Unternehmen Bestände, Lagerplätze, Kommissionierung und weitere Prozesse miteinander in Beziehung setzen.

So lassen sich Überbestände, ineffiziente Laufwege, Leistungsschwankungen und Prozessengpässe erkennen. Werden die gewonnenen Erkenntnisse anschließend in konkrete Maßnahmen übersetzt, kann Business Intelligence dazu beitragen, Lagerkosten zu reduzieren, Prozesse zu beschleunigen und die vorhandenen Kapazitäten besser auszunutzen.