1. Digitale Logistik: Cloud Computing 🔗︎

Das Cloud Computing steht im Mittelpunkt vieler herausragender Innovationen, die durch die Digitalisierung und in der Logistik gerade Fuß fassen. Die Echtzeitdatenverarbeitung begünstigt schnellere und zuverlässigere Entscheidungen. Relevante Informationen sind immer griffbereit, schnelle zielgerechte Reaktionen können dadurch erfolgen. Arbeitsgänge, die für die Logistik besonders relevant sind, Bestätigungen, Check-ins und Genehmigungen, profitieren davon. Die Risikokontrolle und die Reaktion auf Bedrohungen werden dadurch einfacher.

Viele Vorteile durch Echtzeitdaten 🔗︎

Die Echtzeitdaten aus der Cloud erlauben es, ein Produkt zu jeden Zeitpunkt zu lokalisieren. Mehr Daten können gesammelt werden über Flaschenhälse, Verzögerungen und andere Probleme. Sensoren lokalisieren Produkte dabei automatisch und in Echtzeit auf dem Transportweg. Solche cloud-basierte Ansätze wie Integration-Platform-as-a-Service (iPaaS) erlauben es, verschiedene On-Premise-, Cloud- und SaaS-Dienste zu vereinen und gewährleisten einen Datenaustausch in Echtzeitnähe. Güter, die an ihrem Zielort angekommen sind, können dann beispielsweise selbstständig, mittels Sensoren, diesen Umstand an das ERP-System (wie z. B. Microsoft Dynamics 365 Business Central) melden. In der Folge wird die Erstellung entsprechender Rechnungen angestoßen. Auch lässt sich dabei der aktuelle Zustand der Waren überprüfen. Sensoren melden z. B., ob Feuchtigkeit oder zu starke Erschütterungen die Produkte möglicherweise beschädigt haben. Bei Lieferverzögerungen oder auch vorfristig stattfindenden Auslieferungen können die Empfänger zeitig benachrichtigt werden.

2. Digitale Logistik: Roboter im Lager 🔗︎

Roboter im Lager werden durch den immer stärkeren Trend zu E-Commerce begünstigt. Der Bedarf nach kleineren Produkten und Abgabemengen steigt, dazu müssen sie individuell verpackt werden. Darüber hinaus werden die Waren immer schwerer. In den Anfangszeiten des Internets und der E-Commerce kaum vorstellbar: Heute werden sperrige Anschaffungen wie z. B. Möbel immer häufiger Online bestellt. Außerdem steigen die Kundenerwartungen an die Geschwindigkeit der Auslieferungen. Dazu gesellt sich der Mangel an geeigneten Mitarbeitern.

Autonome Lagerroboter als entlastende Arbeitskollegen 🔗︎

Ein Robotereinsatz im Lagerbereich kann den oben beschriebenen Herausforderungen entgegenwirken. Die Roboter können sich selbstständig und intelligent in Räumen bewegen und beispielsweise Waren kommissionieren. Die notwendigen Daten sind dabei in einer Datenbank gespeichert. Macht ein Kunde eine Bestellung, schickt die Software sie an ein Roboterfahrzeug, das gerade frei ist und sich am nächsten zum Lagerort der Ware befindet.

Ein Lagerarbeiter muss typischerweise längs und quer durchs Lagerhaus laufen, um die notwendigen Waren zu finden und sie zu kommissionieren. Autonome mobile Roboter können hingegen mit mehreren Mitarbeitern zusammenarbeiten und operieren weitgehend unabhängig von Menschen. Das Roboterfahrzeug fährt an das Regal mit der eingelagerten Ware; ein Lagermitarbeiter, der sich in der Nähe befindet, entnimmt und legt die erforderlichen Artikel in den Kommissionierkorb. Anschließend bewegt sich der Roboter zum nächsten Lagerort und wird auf gleiche Weise von einem anderen Mitarbeiter bedient – bis der Kommissionierauftrag abgearbeitet ist. Die Produktivität der Arbeiter steigt dadurch, ihre körperliche Belastung sinkt.

Autonome Lagerroboter: schnelle Installation und hohe Leistung 🔗︎

Eine entsprechende Roboter-Lösung kann innerhalb weniger Wochen installiert werden. Dazu werden Daten wie etwa Produktprofile und das Bestellvolumen benötigt, um die optimale Konfiguration herauszufinden. Auch können die Lagerroboter für Lagerhallen optimiert werden, deren Lagerflächen von mehreren unterschiedlichen Unternehmen gemietet werden. Das kann gerade auch für Unternehmen interessant werden, für die eine Anschaffung von Lagerrobotern noch unwirtschaftlich ist, aber eine Nutzung auf Mietbasis infrage kommen würde.

Autonome Lagerroboter schonen Mitarbeitergesundheit und sind skalierbar 🔗︎

Weitere Vorteile der autonomen mobilen Roboter liegen darin, dass sie unterbrechungsfrei arbeiten können. Darüber hinaus sind sie auch in Bereichen einsetzbar, die für den Menschen gefährlich sind, etwa den Kontakt mit Gefahrstoffen beinhalten. Auch sind Roboterlösungen besser skalierbar als menschliches Personal. In der Hochsaison kann der erhöhte Bedarf befriedigt werden, ohne das neue Mitarbeiter gesucht und eingestellt werden müssen. Auch weniger Fehler bei der Kommissionierung und Auslieferung sind aufgrund des Robotereinsatzes zu erwarten; dadurch kann die Kundenloyalität erhöht werden.

3. Digitale Logistik: Künstliche Intelligenz & Predictive Analytics 🔗︎

Traditionell werden Programme so geschrieben, dass sie von vorneherein festgelegte Regeln abarbeiten. Das funktioniert zwar gut in Umgebungen mit stabilen Abläufen, treten in der Umgebung jedoch geringfügige Veränderungen auf, sind die Regeln oft nicht mehr anwendbar. Es kommt dann schnell zu Fehlern und Ausfällen. Künstliche Intelligenz und deren momentan wichtigster Unterbereich, das maschinelle Lernen, können hier Abhilfe verschaffen. Die Algorithmen entdecken dabei unterliegende Muster und Prinzipien und leiten daraus Handlungen ab oder generieren Einsichten, ohne auf feste Regeln angewiesen zu sein. Damit dieser Prozess bestmöglich funktioniert, braucht es neben guten Algorithmen, eine hohe Rechenleistung und einen genügend großen Datenpool mit ausreichender Datenqualität. Solche Software kann beispielsweise auch dann noch selbstständig den optimalen Weg durchs Lager berechnen, wenn dort einige Regale umgestellt und Gänge neu geordnet wurden.

Predictive Analytics: Mehr Planungssicherheit und Kosteneinsparungen 🔗︎

Bei Predictive Analytics geht es darum, aufgrund von Datenmustern Prognosen zu erstellen. Bei adäquater Datenqualität können Algorithmen beispielsweise mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen, was in den nächsten Wochen und Monaten verkauft wird. Dadurch lässt sich die Supply Chain viel besser planen. Artikel bei denen eine hohe Nachfrage zu erwarten ist, können dann bereits im Voraus unter Nutzung höherer Mengenrabatte bestellt werden.

Predictive Analytics & Logistik: Beispiele aus der Praxis 🔗︎

Fast jeder hat schon mal die Erfahrung gemacht, dass Schuh- oder Kleidergrößen trotz gleicher formaler Angaben von Hersteller zu Hersteller abweichen können. Einige Schuh- und Bekleidungsgeschäfte gehen dazu über, die Waren von Probanden testen zu lassen. Die Daten fließen anschließend in eine Datenbank. Stellt sich dann beispielsweise heraus, dass bei einem bestimmten Hersteller die Schuhgröße 41 eher der allgemeinen Schuhgröße 40 entspricht, kann eine entsprechend programmierte Software das automatisch erkennen und Kunden beim Online-Shoppen darauf hinweisen. Auch im industriellen Bereich lässt sich diese Vorgehensweise gewinnbringend einsetzen. Hier kann beispielsweise dadurch sichergestellt werden, dass Ersatzteile oder Vorprodukte unterschiedlicher Hersteller untereinander kompatibel sind. Die Logistik wird so entlastet: Die Anzahl falscher Lieferungen und daraus resultierender Rücklieferungen sinkt.

4. Digitale Logistik: Blockchain 🔗︎

Mithilfe der Blockchain-Technologie können Transaktionen automatisch und fälschungssicher dokumentiert werden. Menschliche Mittler werden deswegen oft nicht mehr benötigt. In der Logistik könnten mehrere Bereiche davon profitieren: Vertragsunterzeichnung, Überprüfung der Lieferzeiten oder Sicherstellung der Produktherkünfte. Beispielweise werden gekühlte Lebensmittel heute aus einem Teil der Welt in einen anderen verschickt und müssen nicht selten Dutzende von Zwischenstationen auf dem Weg zum Zielort passieren. Wird hierbei Blockchain in Verbindung mit einem Cloud-Service eingesetzt, weiß man jederzeit, wo ein bestimmter Container ist und wie lange er voraussichtlich noch bis zur nächsten Zwischenstation oder zum Zielort benötigen wird. Auch solche wichtigen Fragen, ob die Kühlkette durchgehend eingehalten wurde oder die Erzeugnisse durch Erschütterungen Schaden genommen haben, sind dadurch dokumentiert.

Weil Blockchain-Transaktionen wie fälschungssichere Buchführungssysteme funktionieren, kann die Logistik dadurch noch mehr profitieren. So sind auch erfolgreiche Kooperationen mit völlig unbekannten Geschäftspartnern, wie etwa 3PL-Dienstleistern weltweit möglich. Weniger Bürokratie und mehr papierlose Prozesse sparen dazu Zeit und Kosten.

5. Digitale Logistik: Predictive Maintenance 🔗︎

Bei Predictive Maintenance handelt es sich um einen Ansatz, wo es aufgrund von Sensoren möglich wird, Ausfälle von Anlagen, Maschinen und Komponenten vorherzusagen. Das hat zwei wesentliche Vorteile: Teile und Komponenten können dann bis kurz vor ihren individuellen Lebensende betrieben werden. Auch die Zuverlässigkeit der Fahrzeuge, Anlagen und Maschinen steigt dadurch. Das führt zu einer Kostensenkung und gleichzeitig zu mehr Kundenzufriedenheit durch schnellere und zuverlässigere Bestellabwicklungen. Beispielsweise können durch Sensoreinsatz solche Parameter wie die Temperatur oder Vibration eines Kugellagers gemessen werden. Wird eine Abweichung zur Norm festgestellt, folgt eine Warnmeldung. Algorithmen können dabei ebenfalls aufgrund von Herstellerdaten oder Daten, die während des Betriebs gesammelt wurden, berechnen und vorhersagen, wie lange ein Teil noch funktionieren wird. Beispielsweise kann die Lager- oder Produktionsleitung dadurch frühzeitig darüber informiert werden, wann der Hydraulikschlauch beim Gabelstapler oder bei einer Presse ausgetauscht werden muss und die Durchführung der Reparatur außerhalb offizieller Arbeitszeiten einplanen. Auch kann dann ein Termin mit dem Kundenservice rechtzeitig ausgemacht und Ersatzteile bestellt werden. Das ist ein weiterer Kostensparpunkt, denn Notdienste sind in der Regel deutlich teurer.