Ein Lkw erreicht das Distributionszentrum eine Stunde früher als geplant. Trotzdem wartet er, weil die Software, die davon weiß, nicht mit dem System spricht, das handeln könnte. Ein Kunde bestellt online einen Artikel, der wegen fehlerhafter Bestandssynchronisation gar nicht lieferbar ist. Ein Nachfraganstieg am Montagmorgen bleibt durch zeitversetzte Systemabgleiche bis Dienstag unsichtbar.
„Ob stornierte Bestellungen oder fehlende Transparenz bei Nachfragespitzen – solche Engpässe entstehen, weil viele Unternehmen zwar leistungsfähige IT-Einzellösungen haben, aber keine durchgängige Systemlandschaft“, sagt Gerridt Woesmann, Senior Sales Executive bei Manhattan Associates. „Hinzu kommt: Je komplexer und automatisierter das Lager, desto problematischer wird es, wenn Systeme nicht nahtlos zusammenspielen.“
Komplexität reduzieren
Die Folge sind höhere Kosten. In gewachsenen IT-Landschaften müssen die Systeme zudem separat gewartet und aktualisiert werden. Manhattan Associates setzt auf einen einheitlichen Architekturansatz. Die ActivePlatform verbindet Warehouse-, Order-, Transport-, Planungs- und Store-Lösungen. Sie basieren auf einer gemeinsamen cloudnativen, API-first Microservices-Architektur. ActiveWarehouse wiederum vereint WMS, Personalsteuerung und Slotting und bindet Automatisierung und Robotik ein.
Kunde, Auftrag, Sendung und Bestand existieren im gemeinsamen Datenmodell jeweils einmal. Alle Anwendungen greifen in Echtzeit darauf zu. Das reduziert Schnittstellen und sorgt dafür, dass aktuelle Daten jederzeit verfügbar sind.
KI braucht ein solides Fundament
Wie wichtig eine solche Datenbasis wird, zeigt eine Studie von Manhattan Associates unter C-Level-Führungskräften im Einzelhandel: 91 Prozent erwarten, dass KI bis 2030 zur Grundvoraussetzung wird. Doch nur 29 Prozent haben bislang die notwendige Daten- und Technologiebasis geschaffen.
„Wenn Geschäft, Onlineshop, Lager und Transport nicht effizient miteinander vernetzt sind, können selbst die besten KI-Modelle auf dem Markt das Sortiment, die Preisgestaltung und Auftragsabwicklung nicht rechtzeitig optimieren“, sagt Gerridt Woesmann. „Eine leistungsfähige IT- und Datenbasis ist damit die Voraussetzung dafür, dass Unternehmen das Potenzial von KI in ihren Prozessen tatsächlich nutzen können.“
