Wie lässt sich der Warenfluss im Lager analysieren?
Mit Business Intelligence, Process Mining und Forecasting Engpässe erkennen und Lagerprozesse gezielt optimieren.
Ein Wareneingang wird innerhalb weniger Minuten erfasst, doch bis die Ware tatsächlich eingelagert ist, vergehen mehrere Stunden. Gleichzeitig warten Kommissionierer auf Nachschub, obwohl die benötigten Artikel längst im Lager angekommen sind. Solche Verzögerungen bleiben häufig unentdeckt, weil Unternehmen zwar ihre Bestände kennen, aber nicht genau wissen, wie sich Waren durch die einzelnen Lagerprozesse bewegen.
2026-10-14
Der Warenfluss im Lager lässt sich analysieren, indem sämtliche relevanten Warenbewegungen digital erfasst und anschließend mit Business Intelligence (BI), Process Mining und Forecasting ausgewertet werden. Während BI operative Kennzahlen sichtbar macht, untersucht Process Mining tatsächliche Prozessabläufe. Forecasting nutzt historische Daten, um zukünftige Belastungen und Materialbedarfe abzuschätzen. Gemeinsam ermöglichen diese Technologien eine datenbasierte Steuerung der Lagerlogistik.
Welche Daten werden für eine Warenflussanalyse benötigt?
Eine aussagekräftige Analyse beginnt bei den operativen Buchungen. Wareneingang, Einlagerung, Umlagerung, Nachschub, Kommissionierung und Versand müssen digital dokumentiert werden, damit sich der Weg einer Ware nachvollziehen lässt.
Entscheidend sind dabei nicht nur Artikelnummer und Menge. Auch Zeitstempel, Lagerorte, Vorgangsnummern und Bearbeitungsstatus liefern wichtige Informationen. Sie zeigen beispielsweise, wann eine Lieferung eingetroffen ist, wie lange sie im Wareneingangsbereich verblieb und zu welchem Zeitpunkt sie für die Kommissionierung verfügbar wurde.
Eine Lagerverwaltungssoftware bildet hierfür die zentrale Datengrundlage. Werden einzelne Prozessschritte dagegen ausschließlich auf Papier dokumentiert, entstehen Informationslücken, die spätere Auswertungen erheblich einschränken.
Business Intelligence macht Engpässe messbar
Business Intelligence verdichtet die erfassten Lagerdaten zu Kennzahlen und übersichtlichen Dashboards. Lagerleiter können damit erkennen, wie sich Warenmengen, Bearbeitungszeiten und Bestandsbewegungen über unterschiedliche Zeiträume entwickeln.
Besonders aufschlussreich sind beispielsweise die durchschnittliche Einlagerungsdauer, die Anzahl bearbeiteter Auftragspositionen pro Stunde oder die Durchlaufzeit vom Wareneingang bis zur Versandbereitstellung.
Ein praktisches Beispiel: Ein Distributionslager verzeichnet montags regelmäßig deutlich längere Kommissionierzeiten als an anderen Wochentagen. Die BI-Auswertung zeigt, dass zu Wochenbeginn besonders viele Aufträge mit denselben schnell drehenden Artikeln bearbeitet werden.
Anstatt pauschal mehr Personal einzuplanen, kann die Lagerleitung gezielt prüfen, ob zusätzliche Pickplätze, eine veränderte Nachschubplanung oder eine andere Auftragspriorisierung sinnvoll wären.
BI zeigt damit, wo Auffälligkeiten auftreten und wie stark sie den Lagerbetrieb beeinflussen.
Process Mining untersucht den tatsächlichen Warenfluss
Während BI Kennzahlen miteinander vergleicht, rekonstruiert Process Mining die tatsächlichen Abläufe anhand digitaler Ereignisdaten.
Dafür benötigt die Technologie eine eindeutige Vorgangskennung, zugehörige Aktivitäten und Zeitstempel. Aus diesen Informationen entsteht ein nachvollziehbares Bild der Prozessvarianten, einschließlich Wartezeiten, Rückschleifen und Abweichungen vom vorgesehenen Ablauf.
Angenommen, ein Lager sieht für den Wareneingang drei Schritte vor: Ware erfassen, Lagerplatz zuweisen und einlagern. Die Process-Mining-Analyse zeigt jedoch, dass bestimmte Artikelgruppen regelmäßig mehrfach umgelagert werden, bevor sie ihren endgültigen Lagerplatz erreichen.
Die Ursache könnte eine ungünstige Lagerplatzstrategie oder eine unzureichende Flächenplanung sein. Process Mining macht diese zusätzlichen Bewegungen sichtbar und ermöglicht es, ihre Häufigkeit und zeitlichen Auswirkungen zu untersuchen.
Der entscheidende Unterschied zu BI: Process Mining betrachtet nicht nur das Ergebnis eines Prozesses, sondern auch den Weg dorthin.
Forecasting erkennt zukünftige Belastungsspitzen
Die Analyse vergangener Warenbewegungen ist besonders wertvoll, wenn daraus Prognosen für kommende Zeiträume entstehen.
Forecasting nutzt historische Bestands- und Bewegungsdaten, um beispielsweise erwartete Wareneingangsmengen, Kommissionieraufträge oder Nachschubbedarfe abzuschätzen. Je nach Datenlage können saisonale Muster, Auftragstrends und weitere Einflussgrößen berücksichtigt werden.
In einem E-Commerce-Lager lässt sich so untersuchen, ob bestimmte Produktgruppen vor Feiertagen regelmäßig höhere Pickmengen verursachen. Ein Produktionslager kann dagegen prognostizieren, wann häufig benötigte Komponenten voraussichtlich nachversorgt werden müssen.
Die Ergebnisse unterstützen Entscheidungen zur Personalplanung, Lagerflächenbelegung und Materialbereitstellung. Allerdings bleiben Prognosen mit Unsicherheiten verbunden. Neue Kundenaufträge, Lieferstörungen oder außergewöhnliche Nachfragesprünge können die tatsächliche Entwicklung verändern.
Mobile Datenerfassung mit dem Zebra TC501
Damit BI, Process Mining und Forecasting zuverlässige Ergebnisse liefern, müssen Warenbewegungen möglichst direkt am Entstehungsort erfasst werden.
Hierfür eignet sich beispielsweise der Zebra TC501, ein robuster mobiler Computer für professionelle Datenerfassung in Lager und Logistik. Mitarbeiter können damit Wareneingänge, Einlagerungen, Umlagerungen und Kommissionierpositionen unmittelbar per Barcode-Scan dokumentieren.
Besonders interessant für größere Lagerbereiche sind die unterschiedlichen Scanoptionen des TC501. Je nach Konfiguration lassen sich Barcodes sowohl aus unmittelbarer Nähe als auch über größere Entfernungen erfassen. Das erleichtert beispielsweise die Identifikation von Waren in höheren Regalebenen, ohne dass Mitarbeiter jeden Lagerplatz direkt erreichen müssen.
In Verbindung mit der COSYS Lagerverwaltungssoftware werden die erfassten Buchungen zentral verarbeitet. Die dabei entstehenden Prozessdaten bilden anschließend die Grundlage für BI-Dashboards, Process-Mining-Auswertungen und Forecasting.
Wie werden aus Analysen konkrete Verbesserungen?
Der größte Nutzen entsteht, wenn Unternehmen die gewonnenen Erkenntnisse konsequent in operative Maßnahmen übersetzen.
Zeigt BI steigende Durchlaufzeiten, kann Process Mining die betroffenen Prozessabschnitte genauer untersuchen. Forecasting hilft anschließend, zukünftige Belastungen besser einzuplanen.
Wird beispielsweise festgestellt, dass Nachschubtransporte während bestimmter Schichten regelmäßig zu spät erfolgen, können Unternehmen Bereitstellungszeiten anpassen, Lagerplätze neu organisieren oder zusätzliche Transportkapazitäten einplanen.
Nach der Umsetzung lässt sich anhand derselben Kennzahlen überprüfen, ob die Maßnahme tatsächlich zu kürzeren Wartezeiten und weniger unnötigen Warenbewegungen geführt hat.
So wird aus einer einmaligen Auswertung ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess.
COSYS bietet neben der Lagerverwaltungssoftware auch Business Intelligence, Process Mining und Forecasting zur datenbasierten Optimierung der Lagerlogistik. Passende MDE-Geräte wie den Zebra TC501 können Unternehmen direkt bei COSYS erwerben. Ergänzende MDE-Services für Einrichtung, Wartung und Reparatur sowie COSYS MDM zur zentralen Geräteverwaltung runden das Angebot ab.
FAQ
Wichtige Kennzahlen sind Wareneingangs- und Einlagerungszeiten, Kommissionierleistung, Auftragsdurchlaufzeiten, Nachschubhäufigkeit und Bestandsumschlag. Welche Werte relevant sind, hängt vom jeweiligen Lagerprozess ab.
Ja, sofern die Ereignisdaten standortübergreifend verfügbar und eindeutig zuordenbar sind. Dadurch lassen sich beispielsweise unterschiedliche Prozessvarianten und Bearbeitungszeiten zwischen einzelnen Standorten vergleichen.
Das hängt vom Prognoseziel und den vorhandenen Mustern ab. Für die Erkennung saisonaler Entwicklungen sind häufig Daten über mehrere vergleichbare Zeiträume hilfreich. Bei neuen Artikeln oder stark schwankender Nachfrage sind Prognosen schwieriger.
Ja. Über geeignete Schnittstellen lassen sich beispielsweise Bestellungen, Aufträge und Liefertermine mit operativen Lagerdaten verbinden. Dadurch können auch vorgelagerte und nachgelagerte Prozesse berücksichtigt werden.
Operative Kennzahlen können täglich oder schichtbezogen überwacht werden. Umfangreichere Process-Mining-Auswertungen und Prognosemodelle sollten abhängig von Prozessveränderungen und Datenlage regelmäßig überprüft werden.
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