4. Management-Check:
Um ein Dark Warehouse aufzubauen, stehen umfassende Investitionen im Raum und die Unternehmensprozesse ändern sich grundlegend. Deshalb ist es wichtig, dass die Führungsetage des Unternehmens vollständig hinter dem Projekt steht und es mit genügend Ressourcen ausstattet ? finanziell und personell. Tipp: Hier kann ein externer Digitalisierungspartner mit Zahlen, zum Beispiel dem Return on Investment aus abgeschlossenen Projekten, wertvolle Argumentationshilfen liefern.
5. Mitarbeiter-Check:
Gleichzeitig müssen die Mitarbeitenden, die bisher im Lager gearbeitet haben, vorbereitet und mitgenommen werden. Denn viele fragen sich, was mit ihnen geschieht, wenn im Lager keine Menschen mehr arbeiten, und stehen der Planung erstmal kritisch gegenüber. Sie müssen verstehen, dass ihre Arbeit nicht wegfällt, sondern sich verändert. Daher ist es wichtig, sie an allen Projektschritten zu beteiligen, zu informieren und weiterzubilden. Tipp: Oft sind Pilotprojekte im kleinen Maßstab hilfreich, um mögliche Probleme frühzeitig erkennen und beheben zu können. Die Belegschaft sieht dann, wie die Automatisierung funktioniert und kann dazu wichtiges Feedback geben. Die Anpassungen zeigen den Mitarbeitenden, dass ihr Know-how wichtig ist. Wie bei jedem anderen tiefgreifenden Digitalisierungsprojekt ist also ein sensibles Change Management gefragt.
6. Design-Phase:
Ist die Entscheidung für ein vollautomatisiertes Lager gefallen, steht als erstes das Design der Automatisierung auf dem Plan. Dieses definiert unter anderem die Art der Technologien, die Anzahl der Geräte sowie die Betriebslogik der Technologie. Dafür ist es wichtig, dass das Unternehmen seinen Technologiepartner mit exakten Daten zu seiner internen Logistik und den Prozessen versorgt. Tipp: Je mehr Daten der Partner bekommt, desto genauer lässt sich die Lösung designen und desto realitätsgetreuer sind später die Simulationen. Diese Phase sollte auf keinen Fall unterschätzt werden. Idealerweise reichen die notwendigen Daten zwei bis drei Jahre vor Beginn des Designs der Automatisierungslösung zurück. Diese Daten können aus vorhandenen digitalen Tools wie einem WMS stammen.
