Übersicht mit KI

Der Beitrag zeigt, wie Unternehmen in einem volatilen Marktumfeld durch kostenoptimierte Intralogistik einen Wettbewerbsvorteil erzielen können. Optimierte Intralogistik- und Produktionsprozesse ermöglichen Effizienzsteigerungen von 15 bis 30 Prozent und damit deutliche Einsparungen – vorausgesetzt, Prozesse, Strukturen und Daten werden ganzheitlich betrachtet und auch indirekte Kostentreiber einbezogen (z. B. Flächen-, Durchlaufzeit- und Materialflusseffizienz). Zur praktischen Umsetzung wird ein Fünf-Schritte-Audit empfohlen: (1) Transparenz über Prozesse und Prozesskosten schaffen, (2) Reifegradvergleich mit Best Practices und CleanSheet-Kalkulation zur Ermittlung der Lücke zum Idealzustand, (3) Maßnahmen ableiten und eine Roadmap inkl. Investitionsbewertung erstellen, (4) detaillierte Konzepte samt Spezifikationen, Abläufen und Ressourcenbedarf ausarbeiten, (5) Umsetzung in Sprints mit konsequentem Change-Management, Management-Commitment, Mitarbeiterbeteiligung und Schulungen. Als Schlüssel für präzise Optimierung gelten datenbasierte Methoden wie Process Data Intelligence, Comarch BI, KI/ML für Forecasting und Optimierung sowie Simulationen mit Simio – sie machen Potenziale sichtbar, die klassische Audits oft übersehen. Ein Praxisbeispiel: Ein Tier-1-Automobilzulieferer steigerte so die Effizienz um 22 Prozent und senkte die Kosten um 20 Prozent. Fazit: Jetzt handeln, Daten konsequent nutzen, Strukturen hinterfragen und frühzeitig budgetieren, um Intralogistik dauerhaft als Erfolgsfaktor zu etablieren.

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Optimierung mit datenbasierter Präzision

Damit ein Audit aussagekräftige Ergebnisse liefert, sind detaillierte und verlässliche Informationen nötig. Durch IT-Systeme von ERP über WMS, Materialflussrechner und FTS-Leitsysteme bis zu Sensor- & IOT-Systemen stehen in der Regel jede Menge wertvolle Datenquellen zur Verfügung. Ein ideales Spielfeld für fortgeschrittene datenbasierte Prozessoptimierung, wie Process Mining, für die diagnostische Analyse und BI-Anwendungen, um immer einen aktuellen Überblick über KPIs zu haben. Weitere Beispiele sind AI und ML-Anwendungen für Forecasting und Optimierung sowie die Simulation von alternativen Szenarien mit Hilfe von Digital Twins. Mit den genannten datenbasierten Methoden können Optimierungspotenziale effizient identifiziert werden, welche bei traditionellen Audits bis dato unbemerkt blieben.

Ein Beispiel aus der Praxis zeigt: Ein Tier-1-Automobilzulieferer konnte durch einen datengestützten State-of-the-art-Ansatz volle Transparenz über seine Prozesskosten und Effizienz in der Intralogistik herstellten und so seine Effizienz um 22 Prozent steigern sowie die Kosten um 20 Prozent senken.

Die Zeit zum Handeln

ist jetzt

Intralogistik ist ein dynamisches System, das ständige Anpassung erfordert. Entscheidende sollten nicht auf die nächste Krise oder den nächsten Engpass warten, sondern vorhandene Daten nutzen und bestehende Strukturen hinterfragen. Hierbei ist es essenziell, alle Effizienzdimensionen zu berücksichtigen und eine klare Roadmap zu erstellen, inklusive einer frühzeitigen Budgetierung der nötigen Maßnahmen. So gelingt es, die Intralogistik zum Motor des unternehmerischen Erfolgs zu machen.

Optimierungspotenziale effizient

identifiziert werden, die bei traditionellen Audits bis dato unbemerkt blieben.“

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Thematik: Lagerlogistik + Materialfluss Ausgabe: dhf Intralogistik Magazin 1 (März) 2026
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