Abhilfe schaffen mobile Endgeräte wie z.B. Scanner oder Datenbrillen, welche in Echtzeit mit dem System kommunizieren und somit eine Datenfortschreibung gewährleisten. Darüber hinaus können Verifikationsprüfungen stattfinden, um die Fehleranfälligkeit zu minimieren. Allerdings bestehen mit einem intelligenten Lagerverwaltungssystem noch viel größere Optimierungspotenziale. So kann mithilfe von Algorithmen eine Berechnung der nahezu optimalen Auftragsbündelung inkl. Wegoptimierung und Verpackungsplanung auf Basis von mehrdimensionalen Entscheidungsgrundlagen erfolgen.
Datenvernetzung ist wichtig für Effizienz und Rückverfolgbarkeit
Eine Lagerverwaltungsplattform, die auf KI setzt, lebt allerdings auch davon, das Know-how der Mitarbeitenden ins System einzubeziehen, um flexibel reagieren zu können: Die Lagerexperten wissen schließlich oft am besten, wo was steht und welche Sonderbehandlung jeder Kunde erwartet. Das System entscheidet unter anderem auf Basis dieser Kriterien, wie die Arbeit verteilt wird, und muss entsprechend mit Wissen gefüttert werden. Stammdatenqualität ist deshalb einer der ultimativen Treiber für gelungene Digitalisierungsprojekte. Dazu zählen unterschiedlichste Infos, beispielsweise welcher Lieferant sich häufig verspätet oder am falschen Tor steht, wie Packstücke angeliefert werden oder wie groß die Gebindeeinheiten sind.
Die Frage, wie die Lagerwirtschaft mit angrenzenden Prozessen vernetzt ist, wird auch in einem anderen Punkt immer wichtiger. Die unterbrechungsfreie Rückverfolgbarkeit von Gütern und Paletten steht für viele Unternehmen mittlerweile weit oben auf der Agenda. Dazu tragen nicht zuletzt zunehmende gesetzliche Vorgaben und Regularien bei. Das Tracking einer Bestellung wird deshalb immer häufiger als Funktion von Kunden nachgefragt.
Die Anforderungen an das Lagermanagement steigen
Immer regelmäßiger fordern Kunden auch zusätzliche Parameter beim Tracking der Waren ein. So will vielleicht ein Lackhersteller entlang der gesamten Lager- und Transportkette die Temperatur nachweisen, um die Qualität zu garantieren. Dafür sind Sensorik und IoT-Connectivity nötig. Ähnliches gilt bei der Erfassung von Chargenwerten, die auf einer integrierten Plattform dann im Chargenstammsatz automatisch an das Qualitätsmanagement weitergeleitet werden.
Die Anforderungen steigen auch dort, wo mit neuen, wertschöpfenden Services oder Sonderprozessen im Lager den vor- oder nachgelagerten Prozessen Arbeit abgenommen werden soll. Dazu können Vormontagen gehören, Reinigungsarbeiten oder beispielsweise die Vorbehandlung von Stahlrohren mit Korrosionsschutzmittel. Logistische Zusatzleistungen, Just-in-Time-Anforderungen und eine stärkere Individualisierung je nach Vorgaben der Kunden werden immer wichtiger und erfolgsentscheidender. Das Lager wird insgesamt stärker als Teil der Supply Chain wahrgenommen. Kann ein Partner im digitalen Informationsfluss nicht mit den passenden Echtzeitinformationen mithalten, entstehen Brüche in der Kette. Für KMU kann das zum Problem werden, etwa wenn sich genügend andere Wettbewerber nahtloser in die digitale Supply Chain einfügen. Daher lohnt es sich, die digitale Transformation auch im Lager anzugehen.
