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Wie wird KI in der Lagerverwaltung eingesetzt?

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt auch in der Lagerlogistik zunehmend an Bedeutung. Während klassische Lagerverwaltungssysteme vor allem mit fest definierten Regeln und Prozessen arbeiten, kann KI große Mengen an Daten analysieren, Zusammenhänge erkennen und daraus Prognosen oder Handlungsempfehlungen ableiten. Dadurch ergeben sich verschiedene Möglichkeiten, Lagerprozesse effizienter zu planen, Bestände besser zu steuern und Mitarbeiter gezielter zu unterstützen.

Dabei ersetzt KI nicht automatisch ein Warehouse Management System (WMS). Vielmehr kann sie als zusätzliche Technologie eingesetzt werden, die vorhandene Daten aus dem WMS, ERP-System oder anderen Quellen analysiert und daraus verwertbare Informationen gewinnt.

Was bedeutet KI in der Lagerverwaltung?

KI bezeichnet Verfahren, mit denen Computersysteme Aufgaben übernehmen können, für die normalerweise eine menschliche Auswertung oder Entscheidungsfindung erforderlich wäre. Dazu gehören beispielsweise das Erkennen von Mustern, die Analyse großer Datenmengen oder das Erstellen von Prognosen.

In der Lagerverwaltung kann KI unter anderem historische Lagerbewegungen, Auftragsdaten, Artikelinformationen und saisonale Entwicklungen analysieren. Aus diesen Informationen lassen sich beispielsweise Vorhersagen zum zukünftigen Bedarf oder Hinweise auf mögliche Engpässe ableiten.

Während ein klassisches System beispielsweise einen Mindestbestand überwacht und bei dessen Unterschreitung eine Meldung erzeugt, kann eine KI zusätzliche Faktoren berücksichtigen. Dazu können vergangene Verbräuche, saisonale Schwankungen, Lieferzeiten oder Veränderungen im Bestellverhalten gehören.

KI für die Bestandsprognose

Eine wichtige Anwendung ist die Prognose zukünftiger Bestände und Bedarfe. Unternehmen müssen häufig entscheiden, welche Artikel wann und in welcher Menge nachbestellt werden müssen.

Eine KI kann dafür historische Verbrauchsdaten analysieren und typische Muster erkennen. Wird ein bestimmter Artikel beispielsweise regelmäßig vor saisonalen Ereignissen stärker nachgefragt, kann dieses Muster in eine Prognose einfließen.

Auch ungewöhnliche Veränderungen können erkannt werden. Steigt der Verbrauch eines Artikels deutlich an, kann das System beispielsweise auf einen erhöhten zukünftigen Bedarf hinweisen.

Die Qualität solcher Prognosen hängt allerdings stark von den verfügbaren Daten ab. Unvollständige oder fehlerhafte Stammdaten können auch die Ergebnisse einer KI beeinflussen.

Automatisierte Nachschubsteuerung

Auf Basis von Bedarfsprognosen kann KI auch die Nachschubplanung unterstützen. Das System kann beispielsweise ermitteln, wann ein Artikel voraussichtlich einen kritischen Bestand erreicht.

Dabei können neben dem aktuellen Bestand auch Lieferzeiten, historische Verbräuche und erwartete Nachfrage berücksichtigt werden. Dadurch kann die Nachschubplanung stärker auf den tatsächlichen Bedarf ausgerichtet werden.

Die konkrete Umsetzung kann unterschiedlich ausfallen. KI kann lediglich Empfehlungen liefern oder &ndash abhängig von System und Prozess &ndash bestimmte Nachschubaufträge automatisiert auslösen.

Optimierung von Lagerplätzen

Auch bei der Lagerplatzverwaltung kann KI eingesetzt werden. Ziel ist beispielsweise, häufig benötigte Artikel möglichst günstig im Lager zu positionieren.

Dafür können Daten über Zugriffshäufigkeit, Auftragsstruktur, Artikelgrößen und Lagerbewegungen analysiert werden. Ein System kann daraus Vorschläge ableiten, welche Artikel näher an Kommissionier- oder Versandbereichen gelagert werden sollten.

Verändert sich die Nachfrage, können sich auch die optimalen Lagerplätze verändern. KI-basierte Analysen können solche Veränderungen erkennen und Hinweise für eine Lagerreorganisation liefern.

Dabei sollte eine solche Empfehlung immer mit den tatsächlichen Gegebenheiten des Lagers abgeglichen werden. Sicherheitsanforderungen, Lagerbedingungen, Artikelabmessungen und bestehende Lagerstrategien müssen ebenfalls berücksichtigt werden.

KI bei der Kommissionierung

Die Kommissionierung bietet ebenfalls verschiedene Einsatzmöglichkeiten für KI. Beispielsweise können Auftragsdaten analysiert werden, um Kommissionierwege oder die Zusammenstellung von Aufträgen zu optimieren.

Eine KI kann erkennen, welche Artikel häufig gemeinsam bestellt werden. Diese Informationen können bei der Gestaltung von Lagerplätzen oder der Zusammenstellung von Kommissionieraufträgen berücksichtigt werden.

Auch die Priorisierung von Aufträgen kann datenbasiert unterstützt werden. Dabei können beispielsweise Liefertermine, Auftragsarten oder aktuelle Lagerauslastungen in die Analyse einfließen.

Erkennung von Anomalien

KI kann außerdem eingesetzt werden, um ungewöhnliche Lagerbewegungen zu erkennen. Dazu können beispielsweise stark abweichende Verbräuche, ungewöhnlich viele Bestandskorrekturen oder auffällige Bewegungsmuster gehören.

Ein System kann solche Abweichungen markieren und zur weiteren Prüfung bereitstellen. Das kann insbesondere bei großen Datenmengen hilfreich sein, da Mitarbeiter nicht jede einzelne Buchung manuell kontrollieren müssen.

Die KI trifft dabei nicht zwangsläufig selbst die endgültige Entscheidung. Häufig dient sie als Unterstützung, indem sie relevante Auffälligkeiten hervorhebt.

KI und Inventur

Auch bei Inventurprozessen können intelligente Auswertungen unterstützen. Historische Inventurdaten und Bestandskorrekturen können beispielsweise analysiert werden, um Bereiche mit besonders vielen Abweichungen zu identifizieren.

Dadurch können Unternehmen gezielter prüfen, an welchen Lagerplätzen oder bei welchen Artikeln eine besonders genaue Bestandskontrolle sinnvoll sein könnte.

Zusätzlich können KI-Verfahren bei der Analyse von Bilddaten eingesetzt werden. Kamerasysteme können beispielsweise Objekte oder Barcodes erkennen. In der Praxis hängt der Nutzen solcher Lösungen stark von der eingesetzten Hardware, der Bildqualität und den jeweiligen Lagerbedingungen ab.

KI im Zusammenspiel mit einem WMS

Ein WMS bildet weiterhin die operative Grundlage für viele Lagerprozesse. Es verwaltet Artikel, Lagerplätze, Bestände, Aufträge und Warenbewegungen. KI kann diese Daten ergänzend analysieren.

Ein möglicher Ablauf sieht beispielsweise so aus:

ERP -> WMS -> Datenanalyse/KI -> Prognose oder Empfehlung -> Lagerprozess

Das WMS liefert die relevanten Prozess- und Bestandsdaten. Die KI analysiert diese Informationen und erzeugt daraus beispielsweise eine Bedarfsprognose. Diese kann anschließend wieder im Lagerprozess berücksichtigt werden.

Damit KI sinnvoll eingesetzt werden kann, sind strukturierte und möglichst aktuelle Daten besonders wichtig.

Welche Vorteile bietet KI?

Der Einsatz von KI kann verschiedene Vorteile für die Lagerverwaltung bieten. Dazu gehören eine bessere Datenauswertung, frühzeitige Hinweise auf mögliche Engpässe und eine stärker datenbasierte Planung.

Auch wiederkehrende Analyseaufgaben können unterstützt werden. Statt große Datenmengen manuell auszuwerten, können Mitarbeiter relevante Auffälligkeiten oder Prognosen automatisiert erhalten.

KI kann außerdem dabei helfen, Entscheidungen auf Basis historischer und aktueller Daten zu unterstützen. Sie liefert dabei zusätzliche Informationen, ersetzt aber nicht automatisch die fachliche Bewertung durch die verantwortlichen Mitarbeiter.

Welche Herausforderungen gibt es?

Neben den Möglichkeiten müssen auch die Grenzen berücksichtigt werden. Eine KI ist nur so zuverlässig wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Falsche Stammdaten, fehlende Buchungen oder unvollständige Lagerbewegungen können die Ergebnisse beeinträchtigen.

Auch die Integration in bestehende Systeme kann eine Herausforderung darstellen. ERP, WMS, Automatisierungstechnik und weitere Datenquellen müssen gegebenenfalls über Schnittstellen miteinander verbunden werden.

Hinzu kommen Fragen des Datenschutzes, der IT-Sicherheit und der Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen. Unternehmen sollten deshalb genau festlegen, welche Aufgaben KI übernehmen soll und an welchen Stellen weiterhin eine menschliche Kontrolle erforderlich ist.

COSYS Lagerverwaltung und KI

Die COSYS Lagerverwaltung digitalisiert zentrale Lagerprozesse und erfasst dabei wichtige Informationen zu Artikeln, Lagerplätzen und Warenbewegungen. Über mobile Barcode-Erfassung können Wareneingang, Einlagerung, Umlagerung, Kommissionierung, Inventur und Versand digital dokumentiert werden.

Diese strukturierten Prozessdaten können eine wichtige Grundlage für weiterführende Analysen bilden. Im COSYS WebDesk stehen unter anderem Bestandsinformationen, Prozessdaten und Auswertungsmöglichkeiten zur Verfügung.

Ergänzend arbeitet COSYS auch mit KI-basierten Ansätzen, beispielsweise um Lagerdaten auszuwerten und Unternehmen bei der Optimierung ihrer Prozesse zu unterstützen. Damit kann die klassische Lagerverwaltung um datenbasierte Analysen und intelligente Entscheidungshilfen erweitert werden.

KI wird in der Lagerverwaltung somit vor allem als Werkzeug zur Analyse, Prognose und Prozessunterstützung eingesetzt. Sie kann dabei helfen, große Datenmengen nutzbar zu machen und frühzeitig auf Entwicklungen hinzuweisen. Die Grundlage bleibt jedoch eine saubere digitale Erfassung der Lagerprozesse.

Tipp

Wer seine Lagerprozesse künftig stärker datenbasiert optimieren möchte, sollte zunächst für eine zuverlässige Datenerfassung sorgen. Genau hier setzt die COSYS Lagerverwaltung an: Warenbewegungen, Bestände und Lagerplätze werden direkt im laufenden Prozess digital erfasst. Über den COSYS WebDesk lassen sich die gewonnenen Daten anschließend analysieren und auswerten. Damit entsteht eine belastbare Grundlage, um Optimierungspotenziale zu erkennen und moderne Technologien wie KI gezielt für die Lagerverwaltung einzusetzen.