Ein zielgerichteter KI-Ansatz zur Wertmaximierung in der Auftragsabwicklung

Lagerautomatisierung

Manuelle Transportvorgänge, statische Lagerplatzzuweisung und nicht vernetzte Systeme verlangsamen den Lagerbetrieb, was zu Engpässen, Leerlaufzeiten, Sicherheitsrisiken und höheren Kosten führt. Gleichzeitig bleibt Kapazität ungenutzt und die Bestandsgenauigkeit nimmt ab.

Die Zukunft liegt in einer intelligenteren Automatisierung. Autonome mobile Roboter (Autonomous Mobile Robots, AMRs) übernehmen jetzt die Kommissionierung, Verpackung und Palettenbewegung mit dynamischer Routenführung und Erkennung menschlicher Bewegungen, um die Sicherheit und Auslastung zu verbessern. Moderne Lagerverwaltungssysteme (Warehouse Management Systems, WMS) bieten anpassbare Workflows, dynamische Lagerplatzzuweisung und Echtzeitanalysen, um Genauigkeit, Produktivität und Kosteneffizienz zu steigern. Zusammen sorgen diese Fortschritte für eine um bis zu 15 % höhere Bestandsgenauigkeit, um bis zu 22 % niedrigere Lagerkosten und eine um bis zu 20 % höhere Produktivität.^[2]

Amazon liefert hierfür ein Paradebeispiel. Das KI-Grundlagenmodell „DeepFleet“ des Unternehmens nutzt verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning, RL), um die Routenführung der Roboter zu optimieren. Dabei wurden die Fahrgeschwindigkeit um 10 % erhöht, die Auftragsabwicklung beschleunigt und die Lieferkosten gesenkt.^[3] Bei mehr als 9.500 eingesetzten Robotern konnte das Unternehmen die Kommissionierungszeit um 71 % und die Betriebskosten um 20 % senken.^[4]

Transport- und Routenoptimierung

Manuelle Routenplanung, isolierte Systeme und statische Prozesse zur Ladungszusammenstellung führen zu ungenutzten Kapazitäten, unnötigen Fahrkilometern und einer langsamen Bearbeitung von Ausnahmesituationen in der Logistik. Diese Ineffizienzen treiben die Kosten in die Höhe und zwingen Teams dazu, reaktiv zu handeln, anstatt proaktiv zu optimieren.

Um diesen Kreislauf zu durchbrechen, setzen Unternehmen KI-gestützte Modelle zur Routen- und Ladungsoptimierung ein, die Routen und Spediteurzuweisungen dynamisch auf der Grundlage von Echtzeit-Kapazitäten, Nachfrage und Einschränkungen planen. Diese Tools tragen zudem dazu bei, die Auslastungsraten und die Lkw-Nutzung zu verbessern, wodurch der Kraftstoffverbrauch und betriebsbedingter Abfall reduziert werden.

Eine Steigerung der Lkw-Auslastungsraten auf 97 % – gegenüber den derzeitigen 85 bis 90 % – durch KI-gestützte Routenoptimierung kann beispielsweise zu einer Senkung der Kraftstoff- und Logistikkosten um 15 % führen.^[2] Unilever erreichte dies mit Solvoyo und steigerte die Auslastungsraten um 300 Basispunkte, senkte die Transportkosten um 5 % und reduzierte die CO₂-Emissionen um 400 Basispunkte.^[5] ProvisionAI verzeichnete ähnliche Gewinne, steigerte die Auslastung von 90 % auf 98 % und sparte bis zu 8 % an damit verbundenen Transportkosten ein.^[6]

KI-gestützte Bedarfsermittlung und Bestandsausgleich

Angesichts schwankender Vorlaufzeiten, unvorhersehbarer Nachfrage und inkonsistenter Daten über Netzwerkknoten hinweg wird ein dynamischer Bestandsausgleich zunehmend schwieriger. Komplexe Transferentscheidungen und Datenverzögerungen beeinträchtigen oft die Genauigkeit, was zu Ungleichgewichten bei den Lagerbeständen, höheren Lagerhaltungskosten und Risiken für das Serviceniveau führt.

Um diese Herausforderungen zu meistern, setzen Unternehmen auf IoT-fähige Bestandsplattformen, die die Leistung in Echtzeit verfolgen und einen dynamischen Bestandsausgleich unterstützen. KI-gesteuerte Bedarfsermittlung und agentenbasierte KI antizipieren Schwankungen und optimieren die Nachschubplanung, was zu einer Reduzierung von Überbeständen bei gleichbleibend hohem Servicelevel führt.

Die Ergebnisse können bahnbrechend sein: Unternehmen berichten von 20 bis 30 % niedrigeren Lagerhaltungskosten, 35 bis 45 % weniger Bestandslücken und einer um 40 % verbesserten Prognosegenauigkeit. Durch die automatisierte Nachbestellung konnte die manuelle Arbeit um 60 % reduziert werden, sodass Teams mehr Zeit für höherwertige Aufgaben bleibt.^[8] Kundenorientierte KI-Systeme verstärken diese Vorteile, senken die Abwicklungskosten um 10 bis 15 % und steigern die Lagerumschlagshäufigkeit um bis zu 25 %.^[2]

Intelligente Abwicklung in der Praxis

Dank agentenbasierter KI verwandeln die heutigen Lieferketten die Auftragsabwicklung von einem Kostenfaktor in einen Wettbewerbsvorteil. Durch die Anpassung an die Nachfrage in Echtzeit bieten sie einen präziseren Service und gewährleisten gleichzeitig eine gleichbleibende Leistung in den Bereichen Lagerhaltung, Bestandsverwaltung und Last-Mile-Lieferung.

PUMA India steht unter zunehmendem Druck, in einem schnell wachsenden Markt einen schnelleren und zuverlässigeren Service zu bieten. Angesichts steigender Verbrauchererwartungen benötigte das Unternehmen ein agileres, skalierbares und kosteneffizientes Fulfillment-Netzwerk.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, arbeitet PUMA India mit Accenture zusammen und gestaltet seine End-to-End-Lieferkette mithilfe von digitalen Zwillingen und fortschrittlicher Analytik neu. Die Transformation beinhaltet neue Layouts für die Fulfillment-Center und eine Optimierung des Materialflusses. Zudem wird das Vertriebsnetz über große Hubs und regionale Lagerhäuser neu ausgerichtet und ein analytikgestütztes Betriebsmodell für E-Commerce- und Offline-Kanäle eingeführt. Gemeinsam bilden diese Initiativen die Grundlage für ein intelligenteres, autonomeres Fulfillment-System.

Das neu gestaltete Netzwerk soll die Liefergeschwindigkeit um bis zu 70 % steigern, die Supply-Chain-Kosten um bis zu 10 % senken und die Kapazität für Expresslieferungen bei Online-Bestellungen verdoppeln. ^[7]

Lesen Sie „Eigenfinanzierte Lieferketten realisieren: Ausgangspunkt und Skalierungsmöglichkeiten für autonomes, durchgängiges Wachstum“, um einen umfassenden Überblick darüber zu erhalten, wie die Abwicklung zu einer integrierten, durchgängigen Transformation der Lieferkette beiträgt.