Steigende Immobilienpreise für Logistikflächen und ein akuter Fachkräftemangel zwingen Betreiber dazu, den Durchsatz und die Anlagenverfügbarkeit auf bestehender Fläche ohne bauliche Erweiterungen signifikant zu steigern. Die Kombination aus moderner Sensorik, intelligenter Software und künstlicher Intelligenz (KI) bietet dabei das nötige Werkzeug, Materialflüsse zu optimieren, Leerfahrten zu reduzieren und ungeplante Stillstände zu vermeiden.
Herausforderungen in der heutigen Intralogistik
Logistikunternehmen stehen vor drei zentralen Problemen:
- Hohe Kosten für neue Lagerflächen und Anlagen.
- Schwierigkeiten bei der Rekrutierung qualifizierten Personals.
- Engpässe und Verzögerungen, die den Gesamtdurchsatz bremsen.
Die Lösung liegt nicht in einer Erweiterung der Infrastruktur, sondern in einer intelligenteren Nutzung der bestehenden Ressourcen.
Wie Sensorik, KI und Software Materialflüsse optimieren
Sensoren erfassen in Echtzeit Positionen, Bewegungen, Auslastungen und Zustände von Fördertechnik, Lagerbereichen, Arbeitsplätzen und fahrerlosen Transportsystemen. Diese Daten bilden die Basis für softwaregestützte Entscheidungen, die den Materialfluss dynamisch an die aktuelle Situation anpassen.
Reduzierung von Leerfahrten und Wartezeiten
Durch die Analyse von Auftragsstrukturen, Beständen und verfügbaren Kapazitäten kann KI ungenutzte Transportkapazitäten identifizieren und Leerfahrten gezielt eliminieren. Das Ergebnis: kürzere Wege, weniger Wartezeiten und ein höherer Gesamtdurchsatz.
Dynamische Auftragssteuerung mit autonomen mobilen Robotern (AMR)
Autonome mobile Roboter, ausgestattet mit LiDAR, Kameras und weiteren Sensoren, reagieren in Echtzeit auf Änderungen im Lagerumfeld. Blockierte Wege oder kurzfristige Engpässe führen zu automatischen Routenanpassungen, sodass der Materialfluss stabil bleibt und die Flexibilität bei Lastspitzen erhöht wird.
Messbare Erfolge: Zahlen und Praxisbeispiele
Aktuelle Erhebungen aus der Intralogistik-Praxis belegen die Wirksamkeit der Technologie:
- Der aktuelle produktive Einsatz von KI in Lagern in Deutschland und Polen liegt bei 15 % (2025) (Quelle S1).
- Bis 2028 planen 46 % der Unternehmen in Deutschland die Implementierung von KI-Lösungen (2025) (Quelle S1).
- Bei dem Bekleidungslogistiker LPP reduziert KI-gestützte Wegeoptimierung die Kommissionierwege um mehr als 30 % (2025) (Quelle S1).
„Transparenz ist die Grundlage für effiziente Prozesse“, betont Mario Berger, Senior Software Expert bei KNAPP. Ohne eine klare Sicht auf den Echtzeit-Zustand der Anlagen können Engpässe nicht rechtzeitig erkannt und behoben werden.
Wegstreckenreduktion bei der Kommissionierung
Machine-Learning-Algorithmen im Warehouse-Management-System (WMS) bündeln Aufträge und berechnen optimale Routen. In der Praxis liefert das bis zu 30 % kürzere Wegstrecken, wodurch die Durchlaufzeit von Bestellungen signifikant sinkt.
Predictive Maintenance: Weniger Stillstand, geringere Kosten
Durch kontinuierliches Condition Monitoring, etwa über Vibrations- und Telemetriedaten, erkennt KI frühzeitig Anzeichen von Verschleiß. Studien zeigen:
- Ungeplante Stillstandzeiten können um bis zu 50 % reduziert werden (2021) (Quelle S2).
- Die laufenden Instandhaltungskosten sinken um 10 % bis 40 % (2021) (Quelle S2).
Derartige Einsparungen verhindern Kettenreaktionen in hochautomatisierten Distributionszentren, wenn ein zentraler Sorter oder Förderstrang ausfällt.
Verbreitungsgrad und Investitionstrends von KI in europäischen Lagern
Obwohl das theoretische Potenzial hoch ist, befindet sich der breite produktive Einsatz von KI in europäischen Lagern noch im Übergang von Pilotprojekten zur Regelanwendung. Erhebungen zeigen jedoch eine bevorstehende Investitionswelle, um Kostendruck und Ressourcenknappheit zu bewältigen:
- Aktuelle KI-Nutzung in Lagern (DE/PL): 15 % (2025).
- Geplante Investitionen binnen drei Jahren: 41 % der Unternehmen planen Investitionen in KI-Lageroptimierung und Bestandsmanagement (2025).
Diese Zahlen ordnen die theoretischen Chancen des Artikels in den realen Marktreifegrad und die aktuelle Adoptionskurve der Intralogistikbranche ein.
Risiken und Implementierungshürden
Die Integration von KI und Sensorik ist nicht ohne Herausforderungen. Laut der BME-Logistikstudie 2025 scheitern Initiativen häufig an:
- Hoher technischer Integrationskomplexität und heterogenen Legacy-Systemen.
- Unzureichender Stammdatenqualität.
- Missing „Blackbox“-Akzeptanz beim Hallenpersonal, wenn dynamische Steuerungen intransparent wirken.
Ein gründliches Change-Management und die Nutzung von Standardschnittstellen (APIs) für die Anbindung an bestehende Warehouse-Management-Systeme sind entscheidend, um diese Hürden zu überwinden.
Schnellüberblick:
Erfordert der Einsatz von KI zwingend den Austausch bestehender Fördertechnik?
Nein. Moderne IoT-Sensoren (z. B. für Schwingungs- oder Temperaturmessung) lassen sich per Retrofit an Bestandsanlagen nachrüsten, während KI-Software über Standardschnittstellen (APIs) an vorhandene Warehouse-Management-Systeme andockt.
Welche logistischen Kennzahlen profitieren am schnellsten von KI?
Die unmittelbarsten Effekte zeigen sich bei der Auftragsdurchlaufzeit und den Kommissionierwegen, da Routing- und Batching-Algorithmen ohne mechanische Eingriffe sofortige Wegstreckenverkürzungen von 20 % bis 30 % erzielen können.
Was sind die größten Implementierungshürden für mittelständische Lager?
Hauptbarrieren sind fragmentierte Altsysteme, unzureichende Datenkonsistenz (Stammdaten) und begrenzte interne IT-/Data-Science-Ressourcen für die kontinuierliche Modellpflege.
Quellen
- https://www.psi.de/de/psi-presse/pressemitteilungen/details/article/psi-branchenstudie-zeigt-trend-zu-kuenstlicher-intelligenz-in-der-lagerlogistik
- https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/prediction-at-scale-how-industry-can-get-more-value-out-of-maintenance
- https://www.bme.de/fachinformationen/studien/bme-logistikstudie-2025
- https://www.iml.fraunhofer.de/de/themenfelder/ki-in-der-logistik.html