Prozessoptimierung in der Intralogistik mit datenbasierten Analysen

Wie datenbasierte Analysen die Prozessoptimierung in der Intralogistik verbessern

Daten zeigen, wo in der Intralogistik Zeit, Ressourcen und Leistung verloren gehen. Erfahren Sie, wie Process Mining und digitale Zwillinge reale Prozesse analysieren, Schwachstellen sichtbar machen und fundierte Optimierungsentscheidungen ermöglichen.

Intralogistische Prozesse sind heute weitgehend digital erfassbar. Trotzdem wissen viele Unternehmen nicht genau, warum sich Aufträge im Lager verzögern, wo Suchzeiten entstehen oder weshalb bestimmte Transportwege regelmäßig zu Engpässen führen. Die Ursache liegt häufig nicht in fehlenden Daten, sondern darin, dass Prozessdaten aus Lagerverwaltung, ERP, Transportaufträgen, mobilen Datenerfassungsgeräten und anderen Systemen nicht gemeinsam ausgewertet werden.

Datenbasierte Prozessoptimierung setzt genau hier an. Statt Abläufe ausschließlich über Stichproben, Erfahrungswerte oder einzelne Kennzahlen zu bewerten, werden reale Prozessdaten analysiert. Process Mining kann daraus tatsächliche Prozessverläufe rekonstruieren. Ein digitaler Zwilling geht einen Schritt weiter und bildet Prozesse, Ressourcen und Abhängigkeiten digital ab, um Veränderungen zu simulieren.

Für Entscheider und IT-Verantwortliche entsteht damit eine belastbare Grundlage, um Intralogistik nicht nur zu digitalisieren, sondern messbar effizienter zu gestalten.

Was bedeutet datenbasierte Prozessoptimierung in der Intralogistik?

Datenbasierte Prozessoptimierung bedeutet, intralogistische Abläufe anhand tatsächlich erfasster Prozessdaten zu analysieren, Schwachstellen zu identifizieren und Prozesse auf Basis messbarer Erkenntnisse zu verändern.

Typische Datenquellen sind beispielsweise:

Wareneingänge und Warenausgänge
Lagerbewegungen und Umlagerungen
Kommissionieraufträge
Transportaufträge
Scanzeiten und Scanpositionen
Auftragsdurchlaufzeiten
Bestandsveränderungen
Wege und Fahrstrecken
Bearbeitungs- und Wartezeiten
Fehlbuchungen und Korrekturen
Maschinen-, Fahrzeug- und Personaldaten

Entscheidend ist die Verknüpfung dieser Informationen. Eine einzelne Kennzahl wie die durchschnittliche Kommissionierzeit zeigt zwar, dass ein Prozess langsam ist. Sie erklärt jedoch nicht automatisch, warum die Bearbeitung lange dauert. Erst die Kombination aus Prozessdaten, Zeitstempeln, Lagerinformationen und Bewegungsdaten ermöglicht eine Ursachenanalyse.

Wo entstehen die größten Optimierungspotenziale?

In der Praxis liegen die größten Potenziale häufig nicht bei einzelnen Arbeitsschritten, sondern an den Schnittstellen zwischen Prozessen.

Ein typisches Beispiel ist der Wareneingang. Eine Lieferung wird physisch entladen, kontrolliert und anschließend im System verbucht. Kommt es zwischen diesen Schritten zu Wartezeiten, kann die Ursache beispielsweise eine fehlende Information, ein nicht verfügbarer Lagerplatz oder eine verzögerte Qualitätsprüfung sein. Die eigentliche Einlagerung ist dann möglicherweise effizient, während der Gesamtprozess trotzdem unnötig lange dauert.

Ähnlich verhält es sich bei der Kommissionierung. Lange Bearbeitungszeiten können durch ungünstige Lagerplatzzuordnungen, häufige Nachschübe, unvollständige Aufträge oder unnötige Wege entstehen.

Für die Prozessoptimierung ist deshalb eine wichtige Unterscheidung erforderlich: Nicht jede hohe Prozesszeit ist ein Problem des einzelnen Prozessschritts. Häufig entsteht die Verzögerung durch eine vorgelagerte oder nachgelagerte Aktivität.

Process Mining macht tatsächliche Prozessabläufe sichtbar

Process Mining analysiert digitale Ereignisdaten und rekonstruiert daraus reale Prozessverläufe. Voraussetzung ist ein sogenanntes Event Log, in dem Ereignisse beispielsweise mit Auftragsnummer, Aktivität, Zeitstempel und Bearbeiter oder Ressource erfasst werden.

Dadurch lässt sich beispielsweise feststellen, dass ein Auftrag nicht wie vorgesehen den Prozess

Auftrag -> Kommissionierung -> Kontrolle -> Versand

durchläuft, sondern in der Praxis häufig zusätzliche Schleifen enthält:

Auftrag -> Kommissionierung -> Korrektur -> erneute Kommissionierung -> Kontrolle -> Rückfrage -> Versand

Genau solche Abweichungen sind für die Prozessoptimierung besonders relevant.

Process Mining beantwortet damit Fragen wie:

Welche Prozessvarianten treten tatsächlich auf?
Wo entstehen Wartezeiten?
Welche Aufträge benötigen besonders lange?
Wie häufig werden Arbeitsschritte wiederholt?
An welchen Stellen entstehen Rücksprünge und Schleifen?
Welche Prozessabweichungen treten regelmäßig auf?
Welche Faktoren beeinflussen die Durchlaufzeit?

Der wesentliche Vorteil gegenüber klassischen Prozessbeschreibungen besteht darin, dass nicht der Sollprozess betrachtet wird, sondern der tatsächlich ausgeführte Prozess.

Vom KPI zur Ursachenanalyse

Kennzahlen sind ein wichtiger Ausgangspunkt, reichen für eine nachhaltige Prozessoptimierung aber nicht aus.

Ein Lager kann beispielsweise eine durchschnittliche Auftragsdurchlaufzeit von 42 Minuten ausweisen. Für eine Entscheidung ist jedoch wesentlich interessanter, wie sich dieser Wert zusammensetzt.

Vielleicht werden 70 Prozent der Aufträge innerhalb von 30 Minuten bearbeitet, während 10 Prozent länger als zwei Stunden benötigen. Eine Durchschnittskennzahl würde diesen Unterschied verschleiern.

Eine datenbasierte Analyse untersucht deshalb nicht nur den Mittelwert, sondern beispielsweise:

Kennzahl -> Abweichung -> Prozessschritt -> Ursache -> Maßnahme -> Ergebnis

Stellt sich etwa heraus, dass besonders lange Aufträge häufig auf Artikel mit hoher Nachschubquote entfallen, kann die Ursache in der Lagerplatzstrategie liegen. Eine Anpassung der Bestandsverteilung oder der Nachschubprozesse kann dann wirksamer sein als eine allgemeine Beschleunigung der Kommissionierung.

Der digitale Zwilling erweitert die Analyse

Während Process Mining vor allem reale Prozessverläufe analysiert, kann ein digitaler Zwilling die betrachtete Intralogistik als digitales Abbild modellieren. Dabei lassen sich beispielsweise Lagerstrukturen, Aufträge, Ressourcen, Transportwege und Prozessabhängigkeiten berücksichtigen.

Der entscheidende Nutzen liegt in der Möglichkeit, Veränderungen vor ihrer Umsetzung zu bewerten.

Beispielsweise kann ein Unternehmen untersuchen, welche Auswirkungen eine neue Lagerplatzstrategie auf Wegezeiten und Auftragsdurchlaufzeiten haben könnte. Ebenso lassen sich Szenarien für zusätzliche Arbeitsplätze, veränderte Transportwege oder eine andere Ressourcenverteilung betrachten.

Damit verschiebt sich die Prozessoptimierung von einer reaktiven zu einer stärker vorausschauenden Vorgehensweise:

Process Mining zeigt, was tatsächlich passiert. Der digitale Zwilling hilft dabei zu bewerten, was bei einer Veränderung passieren könnte.

Beide Ansätze können sich deshalb ergänzen.

Ein Praxisbeispiel: Kommissionierung datenbasiert optimieren

Ein Handels- oder Produktionsunternehmen stellt fest, dass die Kommissionierleistung trotz steigender Mitarbeiterzahl kaum zunimmt. Die naheliegende Vermutung lautet zunächst, dass die Mitarbeiter zu langsam arbeiten.

Eine Prozessanalyse kann jedoch ein anderes Bild ergeben.

Die Auswertung der Bewegungs- und Auftragsdaten zeigt beispielsweise:

Bestimmte Artikel werden besonders häufig kommissioniert.
Diese Artikel liegen räumlich weit voneinander entfernt.
Häufige Nachschübe führen zu zusätzlichen Wegen.
Bestimmte Aufträge enthalten regelmäßig Artikel aus mehreren Lagerbereichen.
Ein Teil der Aufträge wartet nach der Kommissionierung auf die nachgelagerte Kontrolle.

Die eigentliche Schwachstelle ist damit nicht zwangsläufig die Arbeitsleistung. Vielmehr erzeugt die Kombination aus Lagerplatzstruktur, Auftragszusammensetzung und nachgelagertem Prozess unnötige Zeitverluste.

Mögliche Maßnahmen wären eine veränderte Lagerplatzoptimierung, eine Anpassung der Kommissionierstrategie, eine bessere Bündelung von Aufträgen oder eine Entkopplung von Kontrollprozessen.

Der entscheidende Punkt: Die Maßnahme wird aus Prozessdaten abgeleitet und nicht aus einer Vermutung.

Welche Systeme müssen dafür zusammenspielen?

Für belastbare Analysen müssen relevante Prozessinformationen aus unterschiedlichen Systemen zusammengeführt werden. In einer typischen Intralogistik können beispielsweise ERP, Warehouse Management System, Transport Management, MDE-Geräte, Scanner, Fördertechnik und weitere operative Systeme Daten liefern.

Eine zentrale Intralogistik-Plattform kann dabei als verbindende Ebene dienen. Sie ermöglicht, operative Prozesse nicht isoliert nach Systemgrenzen zu betrachten.

Für die IT sind dabei insbesondere folgende Kriterien relevant:

standardisierte Schnittstellen und APIs
konsistente Zeitstempel
eindeutige Auftrags- und Prozess-IDs
nachvollziehbare Bewegungsdaten
Rollen- und Berechtigungskonzepte
zentrale Datenhaltung oder integrierbare Datenquellen
ERP- und WMS-Anbindung
Cloud- und On-Premise-Fähigkeit
Datenschutz und Informationssicherheit

Eine häufige Fehlerquelle besteht darin, lediglich Daten zu sammeln, ohne deren fachlichen Zusammenhang zu definieren. Ein Data Lake allein optimiert noch keinen Lagerprozess. Entscheidend ist, welche Geschäftsereignisse erfasst werden und wie diese miteinander verknüpft werden.

Welche Kennzahlen sind für die Intralogistik besonders relevant?

Für die Prozessoptimierung sollten KPIs immer einem konkreten Prozessziel zugeordnet werden. Typische Kennzahlen sind:

Prozessbereich	Relevante Kennzahlen
Wareneingang	Durchlaufzeit, Wartezeit, Buchungsdauer
Einlagerung	Zeit bis zur Einlagerung, Lagerplatzabweichungen
Kommissionierung	Picks pro Stunde, Wegezeit, Auftragsdurchlaufzeit
Nachschub	Nachschubhäufigkeit, Fehlmengen, Reaktionszeit
Interner Transport	Transportdauer, Leerfahrten, Auslastung
Warenausgang	Durchlaufzeit, Fehlerquote, Bereitstellungszeit
Gesamtprozess	Durchlaufzeit, Prozessabweichungen, Wiederholungen

Wichtig ist die Kombination aus Leistungskennzahlen und Qualitätskennzahlen. Eine höhere Pickleistung ist beispielsweise kein Fortschritt, wenn gleichzeitig die Fehlerquote steigt.

Typische Fehler bei der datenbasierten Prozessoptimierung

Ein häufiger Fehler ist die Optimierung einzelner Kennzahlen ohne Betrachtung des Gesamtprozesses. Wird beispielsweise die Kommissionierleistung maximiert, können dadurch Übergabepunkte oder Kontrollprozesse überlastet werden.

Ebenso problematisch ist eine unzureichende Datenqualität. Fehlende Zeitstempel, doppelte Buchungen oder manuelle Nachträge können Analyseergebnisse verfälschen.

Auch die Auswahl zu vieler KPIs führt häufig nicht zu besseren Entscheidungen. Ein überschaubares Kennzahlensystem mit klarer Verantwortlichkeit ist meist wirkungsvoller als ein Dashboard mit mehreren Dutzend Kennzahlen.

Darüber hinaus sollte die Prozessoptimierung nicht ausschließlich als IT-Projekt verstanden werden. Die besten Analysemodelle bringen wenig, wenn operative Mitarbeiter die erkannten Ursachen nicht bestätigen können oder Änderungen im Arbeitsablauf nicht akzeptiert werden.

Wie Unternehmen Prozessoptimierung sinnvoll umsetzen

Ein praxistauglicher Ansatz beginnt nicht mit der Auswahl eines Analysewerkzeugs, sondern mit einem konkreten Prozessproblem.

Zunächst wird definiert, welche Zielgröße verbessert werden soll. Anschließend werden die dafür relevanten Prozessdaten identifiziert und auf Vollständigkeit und Qualität geprüft. Danach wird der Ist-Prozess analysiert und mit den tatsächlichen Prozessvarianten abgeglichen.

Erst dann sollten Maßnahmen entwickelt und priorisiert werden.

Besonders sinnvoll ist ein schrittweises Vorgehen:

Problem definieren: Welche Prozessleistung soll verbessert werden?
Daten erfassen: Welche Ereignisse und Zeitstempel liegen vor?
Ist-Prozess analysieren: Wo entstehen Abweichungen, Wartezeiten und Schleifen?
Ursache bestimmen: Welche Faktoren verursachen die Abweichung?
Maßnahme entwickeln: Welche Prozessänderung adressiert die Ursache?
Wirkung messen: Hat sich die definierte Kennzahl tatsächlich verbessert?
Prozess standardisieren: Erfolgreiche Maßnahmen werden dauerhaft in Prozesse und Systeme übernommen.

So entsteht ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess, bei dem Prozessoptimierung nicht auf einmaligen Workshops basiert, sondern auf wiederholbarer Messung.

Prozessoptimierung wird zur kontinuierlichen Aufgabe

Die Intralogistik verändert sich laufend. Auftragsstrukturen, Sortimente, Lagerbestände, Personalverfügbarkeit und Lieferanforderungen können sich innerhalb kurzer Zeit verändern. Eine einmal optimierte Lagerstruktur muss deshalb nicht dauerhaft optimal bleiben.

Datenbasierte Analysen schaffen die Voraussetzung, solche Veränderungen frühzeitig zu erkennen. Process Mining zeigt, wenn sich reale Prozessabläufe vom bisherigen Muster entfernen. BI-Dashboards machen relevante KPIs transparent. Ein digitaler Zwilling kann bei größeren Veränderungen helfen, alternative Szenarien vorab zu bewerten.

Damit entsteht ein geschlossener Regelkreis:

Prozess erfassen -> Daten analysieren -> Ursache erkennen -> Veränderung planen -> Umsetzung -> Wirkung messen

Eine moderne Intralogistik-Plattform kann diese Ebenen miteinander verbinden und operative Daten aus Lager, Bestand, Transport und weiteren intralogistischen Prozessen für Analyse und Steuerung nutzbar machen.

Fazit: Daten schaffen die Grundlage für belastbare Prozessentscheidungen

Prozessoptimierung in der Intralogistik beginnt nicht mit der Einführung einer neuen Technologie, sondern mit der Frage, wo im tatsächlichen Prozess Leistung verloren geht. Datenbasierte Analysen machen sichtbar, was klassische Stichproben häufig übersehen: Wartezeiten, unnötige Wege, Prozessschleifen, Medienbrüche und wiederkehrende Abweichungen.

Process Mining eignet sich insbesondere dafür, reale Prozessvarianten und deren Ursachen zu erkennen. Der digitale Zwilling erweitert diesen Ansatz um die Möglichkeit, Veränderungen und Szenarien digital zu bewerten. Zusammen mit operativen Systemen wie WMS, ERP und mobilen Datenerfassungslösungen entsteht eine belastbare Grundlage für kontinuierliche Prozessverbesserung.

Für Entscheider bedeutet das: Investitionen sollten nicht allein nach dem Funktionsumfang einer Software bewertet werden. Entscheidend ist, ob sich operative Prozesse transparent messen, Ursachen nachvollziehen und Verbesserungen anschließend nachweisbar bewerten lassen. Genau dort entsteht aus Digitalisierung ein messbarer wirtschaftlicher Nutzen.