Idealerweise übernimmt ein KI-Agent die Rolle eines digitalen Mitarbeiters und führt je nach Aufgabenprofil eine Vielzahl unterschiedlicher Tätigkeiten aus. Somit kann er bei essenziellen Arbeitsabläufen zum Einsatz kommen. Dazu zählen die Aufnahme und Interpretation von Informationen (z.B. Sensordaten, Text, Lagerbewegungen). Ein Beispiel: Ein KI-Agent erkennt, dass die Nachfrage nach einem Artikel, von dem nur eine geringe Stückzahl vorhanden ist, gestiegen ist. Daraufhin stößt er selbstständig einen Prozess zur Nachschubbestellung an. Damit dieser Ablauf funktioniert, bedarf es eines Warehouse-Management-Systems (WMS), das die entsprechenden technischen Gegebenheiten erfüllt – in der Praxis leider noch eine Seltenheit.
Monolithische Strukturen als Innovationsbremse
Viele WMS wurden zu einer Zeit entwickelt, in der stabile und klar definierte Prozesse im Vordergrund standen. Entsprechend monolithisch sind ihre Strukturen: Prozesse, Datenmodelle und Schnittstellen sind fest miteinander verknüpft, sodass Erweiterungen nur mit großem Aufwand möglich sind.
Selbst kleine Anpassungen, wie etwa neue Kommissionierstrategien oder die Integration von Machine-Learning-Modulen, erfordern langwierige Entwicklungszyklen und gefährden häufig bestehende Funktionen.
Hinzu kommt, dass viele dieser Systeme zwar kontinuierlich modernisiert wurden, ihr Grundaufbau jedoch unverändert blieb. Deshalb stoßen auch WMS, die erst in den 2010er-Jahren entwickelt wurden, an dieselben Grenzen wie deutlich ältere Lösungen.
Fehlende Grundlagen für KI-gestützte Prozesse
KI-Systeme leben von Daten und von der Fähigkeit, diese in Echtzeit zu analysieren, zu vergleichen und darauf basierend automatisiert Entscheidungen zu treffen. In der Praxis scheitert genau das jedoch häufig an der Datenstruktur vieler Bestandslösungen.
Informationen liegen häufig in unterschiedlichen Datenbanken und Formaten vor, sind über verschiedene Systeme verteilt oder nicht nach einem einheitlichen Schema strukturiert. Historische Daten sind teilweise unvollständig oder gar nicht vorhanden. Dadurch fehlen die Voraussetzungen für Prognosen, Mustererkennung und lernende Systeme, die aus Prozessdaten Verbesserungspotenziale erlernen könnten.
Ebenso problematisch ist die fehlende Offenheit vieler proprietärer Systeme. Ohne standardisierte Schnittstellen (APIs) lassen sich weder externe Tools noch moderne KI-Modelle effizient einbinden. Statt offener Kooperation entsteht ein ‚Vendor Lock-in‘, der Innovationen verlangsamt und Unternehmen in die Abhängigkeit von einzelnen Softwareanbietern bringt.
Neben der technischen Architektur ist auch die Organisation von Bedeutung. Viele Logistikunternehmen arbeiten noch mit starren Prozessketten, die auf papierbasierten Workflows oder festen Planungszyklen beruhen. KI erfordert hingegen eine kontinuierliche Rückkopplung zwischen System, Mensch und Prozess. Das funktioniert nur, wenn Software und Organisation gemeinsam flexibler werden. Wer weiterhin in starren Prozessschritten denkt, kann die Potenziale datengetriebener Systeme kaum ausschöpfen.
Warum klassische Modernisierungsstrategien nicht ausreichen
Viele Unternehmen versuchen, ihr bestehendes WMS schrittweise zu modernisieren, beispielsweise durch Release-Updates oder durch die Ergänzung mit weiterer Software. In der Praxis führt das jedoch oft zu komplexen Parallelstrukturen. Neue Funktionen müssen auf alte Datenmodelle Rücksicht nehmen und Prozesse bleiben fragmentiert.
Zudem sind Anpassungen häufig teuer und risikobehaftet, da jede Veränderung bestehende Schnittstellen beeinflussen oder Abläufe unterbrechen kann. Der gewünschte Produktivitätsschub bleibt somit aus. Die eigentliche Herausforderung liegt also nicht in der Implementierung von KI, sondern in der zugrunde liegenden Architektur.
Merkmale einer zukunftsfähigen Intralogistik-Software
Ein nachhaltiger Ansatz erfordert ein Umdenken, weg von monolithischen Systemen, hin zu flexiblen und formbaren Plattformen. Eine moderne Softwarearchitektur für die Intralogistik sollte vier zentrale Eigenschaften erfüllen:
- API-first: Offene, dokumentierte Schnittstellen sind die Grundlage, um KI-Modelle, Robotiksysteme oder externe Datendienste nahtlos zu integrieren.
- Separate Services: Einzelne Funktionen, etwa Wareneingang, Kommissionierung oder Bestandsführung, lassen sich unabhängig voneinander entwickeln, aktualisieren oder austauschen.
- Event- und Workflow-basierend: Statt starrer Prozessketten werden Aktionen durch Ereignisse ausgelöst, z.B. durch Sensorwerte, Lagerbewegungen oder Bestandsänderungen. Das ermöglicht eine dynamische Steuerung in Echtzeit.
- Open Source: Eine offene Entwicklungsumgebung erlaubt es Unternehmen, eigene Funktionen zu modellieren und gemeinsam mit Partnern oder Communitys weiterzuentwickeln, ohne von proprietären Release-Zyklen abhängig zu sein. Damit wächst auch die Funktionalität.
Schrittweise Modernisierung von WMS-Prozessen
Ein kompletter Austausch des bestehenden WMS ist in den meisten Lagern weder wirtschaftlich noch technisch realistisch. Der Weg in die KI-gestützte Intralogistik kann jedoch parallel zu bestehenden Systemen beginnen. Das heißt, ein neues System kann so implementiert und integriert werden, dass die Funktionen des alten WMS schrittweise abgelöst werden. Unternehmen können zunächst einzelne Prozesse, wie den Putaway oder das Nachschubmanagement, auf moderne Frameworks migrieren und diese nach und nach erweitern.
Letztlich ist es wichtig, den in vielen Lagerzentren bestehenden ‚Software-Zoo‘ zu bändigen, also den grassierenden Wildwuchs an Middleware zu beseitigen.
Fazit: KI-Agenten sind die Zukunft der Intralogistik
Der flexible Einsatz von KI in der Intralogistik scheitert derzeit weniger an der Technologie als an veralteten Systemstrukturen. Erst wenn Softwarearchitekturen offen, modular und datengetrieben aufgebaut sind, können KI-Anwendungen ihr volles Potenzial entfalten – von dynamischen Kommissionierstrategien über vorausschauende Wartung bis hin zu intelligentem Ressourcenmanagement.
Langfristig wird sich Software durchsetzen, die nicht nur reagieren, sondern auch eigenständig agieren kann: konkret in Form von KI-Agenten, die auf Basis von Echtzeitdaten selbst Prozesse starten, Routen anpassen oder Kapazitäten umverteilen. Produktionsverantwortliche sollten sich dabei stets vor Augen führen, dass sie bei allen Anwendungen die letzte Entscheidungsgewalt haben und ein KI-Agent letztlich nur so reagieren kann, wie es ihm vorgegeben wurde. Auch diese Technologie ist höchst formbar – ähnlich einer lernfähigen Steuerzentrale.
KI birgt das Potenzial, Prozesse vollständig neu zu gestalten und nicht nur Datenquellen für den operativen Einsatz freizulegen. Voraussetzung dafür bleibt jedoch dieselbe wie heute: eine Softwarearchitektur, die Wandel zulässt und Lernen ermöglicht.
