Welche digitalen Technologien bzw. Anwendungen setzten Unternehmen in der Logistik ein?

In der Logistikbranche nutzen Unternehmen eine Vielzahl von digitalen Technologien und Anwendungen, um ihre Prozesse zu optimieren und effizienter zu gestalten.

Cloud Computing wird bei mehr als zwei Dritteln der befragten Logistikunternehmen in Deutschland angewendet. Bei der Umfrage aus dem Jahr 2022 gaben zudem 59 Prozent der befragten Betriebe an, dass sie bereits Warehouse Management Systeme einsetzen, während weitere sechs Prozent den Einsatz zumindest planen. Warehouse Management Systeme sind Softwares zur digitalen Verwaltung von Warenlagern.

Umfrage zum Einsatz digitaler Technologien in der Logistikbranche in Deutschland 2022

Im Einsatz

• Cloud Computing – 68 %
• IoT bzw. Sensortechnologie – 61 %
• Warehouse Management System – 59 %
• Big Data & Analytics – 41 %
• Digitale Marktplätze – 41 %
• Künstliche Intelligenz – 22 %
• Robotik – 11 %
• Digitale Zwillinge – 14 %
• Intelligente Regale – 6 %
• Drohnen – 4 %

Geplant/Diskutiert

• Cloud Computing – 16 %
• IoT bzw. Sensortechnologie – 23 %
• Warehouse Management System – 25 %
• Big Data & Analytics – 29 %
• Digitale Marktplätze – 18 %
• Künstliche Intelligenz – 27 %
• Robotik – 36 %
• Digitale Zwillinge – 25 %
• Intelligente Regale – 25 %
• Drohnen – 26 %

Warehouse-Management-Systeme (WMS)

WMS-Software ermöglicht eine effiziente Verwaltung von Lagerbeständen, die Optimierung der Lagerplatznutzung, die Verfolgung von Warenbewegungen und die Kommissionierung von Aufträgen. Sie bietet Echtzeitinformationen über den Lagerbestand und verbessert die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Auftragsabwicklung.

Transport-Management-Systeme (TMS)

TMS-Software unterstützt Unternehmen bei der Planung, Optimierung und Ausführung von Transportaufträgen. Sie ermöglicht eine effiziente Routenplanung, Frachtkostenoptimierung, Sendungsverfolgung und Kommunikation mit Lieferanten, Spediteuren und Kunden.

Telematik-Systeme

Telematik-Systeme verwenden GPS-Technologie, um den Standort von Fahrzeugen in Echtzeit zu verfolgen. Diese Systeme ermöglichen eine bessere Flottenmanagement, die Überwachung von Fahrzeugleistung und Kraftstoffverbrauch sowie die Einhaltung von Lieferzeitplänen.

Automatisierung und Robotik

Automatisierungstechnologien wie automatische Regalbediengeräte, Fördertechnik und Robotik werden in Lagern und Distributionszentren eingesetzt, um die Effizienz und Geschwindigkeit von Auftragsabwicklungen zu verbessern. Roboter können bei der Kommissionierung, Sortierung, Verpackung und Palettierung von Waren eingesetzt werden.

Internet of Things (IoT)

IoT-Anwendungen ermöglichen die Vernetzung von Geräten, Sensoren und Maschinen in der Logistik. Durch die Erfassung und Übertragung von Echtzeitdaten können Unternehmen den Zustand von Waren, die Lagerbedingungen und den Verschleiß von Geräten überwachen. Dies erleichtert die Bestandsverwaltung, die Wartung und die Vorhersage von Engpässen oder Ausfällen.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen

KI- und maschinelle Lernsysteme analysieren große Datenmengen, um Muster zu erkennen, Prognosen zu erstellen und Entscheidungen zu automatisieren. In der Logistik können sie bei der Routenoptimierung, der Nachfrageprognose, der Bestandsplanung und der Betrugserkennung eingesetzt werden.

Blockchain-Technologie

Blockchain ermöglicht eine sichere und transparente Verfolgung von Warenlieferungen entlang der Lieferkette. Sie bietet eine lückenlose Dokumentation von Transaktionen, verbessert die Rückverfolgbarkeit und unterstützt die Authentifizierung von Produkten.

➡️ Diese digitalen Technologien und Anwendungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Logistikprozesse, der Verbesserung der Lieferketteneffizienz und der Erfüllung der steigenden Anforderungen an Geschwindigkeit, Genauigkeit und Nachverfolgbarkeit.

Die Automatisierung und Robotik spielen eine zunehmend wichtige Rolle in der Logistikbranche, um die Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit von logistischen Prozessen zu verbessern.

Automatische Regalbediengeräte

Automatische Regalbediengeräte (AS/RS) werden in Hochregallagern eingesetzt, um die Lagerung und Kommissionierung von Waren zu automatisieren. Diese Geräte können autonom Regale hoch und runter fahren, Waren aufnehmen und abgeben. Dadurch wird der manuelle Aufwand reduziert und die Lagerkapazität optimal genutzt.

Fördertechnik

Automatisierte Fördertechniksysteme, wie beispielsweise Förderbänder, Sortierer und Palettierer, werden in Logistikzentren eingesetzt, um den Materialfluss zu beschleunigen und die Handhabung von Waren zu vereinfachen. Durch die Automatisierung der Warenbewegung können Engpässe und Fehler minimiert werden.

Roboterunterstützte Kommissionierung

Roboter werden zunehmend in der Kommissionierung eingesetzt, um Waren zu sammeln und für den Versand vorzubereiten. Diese Roboter können autonom durch das Lager navigieren, Produkte identifizieren und sie in Behälter oder auf Paletten platzieren. Dies verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Kommissionierungsprozesses.

Drohnen und autonome Fahrzeuge

Drohnen und autonome Fahrzeuge werden für die Lieferung und den Transport von Waren eingesetzt. Drohnen können kleine Pakete über kurze Distanzen transportieren, während autonome Fahrzeuge für den Transport von größeren Ladungen auf Straßen oder in Lagerhallen eingesetzt werden. Diese Technologien ermöglichen eine schnellere und effizientere Warenlieferung.

Lagerrobotik

Lagerrobotik umfasst verschiedene Arten von Robotern, die in Lagern eingesetzt werden, um verschiedene Aufgaben zu erledigen. Das können beispielsweise Roboterarme sein, die beim Verpacken und Stapeln von Waren helfen, oder mobile Roboter, die Waren zu den richtigen Lagerplätzen transportieren. Diese Roboter arbeiten oft in Zusammenarbeit mit menschlichen Mitarbeitern, um die Effizienz zu steigern.

➡️ Die Automatisierung und Robotik in der Logistik bieten zahlreiche Vorteile, wie eine erhöhte Effizienz, eine verbesserte Präzision, eine Reduzierung von Fehlern und Engpässen sowie eine schnellere Durchlaufzeit. Sie ermöglichen es Unternehmen, ihre Logistikprozesse zu optimieren und auf steigende Anforderungen an Geschwindigkeit, Flexibilität und Kundenzufriedenheit zu reagieren. Die fortschreitende Entwicklung und Integration dieser Technologien tragen dazu bei, die Logistikbranche in eine zunehmend automatisierte und effiziente Zukunft zu führen.

Das Internet of Things (IoT) spielt eine entscheidende Rolle in der Logistikbranche, da es die Vernetzung von Geräten, Sensoren und Maschinen ermöglicht. Durch die Integration von IoT in logistische Prozesse können Unternehmen Echtzeitdaten erfassen, analysieren und nutzen, um ihre Abläufe zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

Standortverfolgung und Asset Management

IoT-fähige Sensoren können an Waren, Fahrzeugen, Paletten oder anderen logistischen Assets angebracht werden, um deren Standort in Echtzeit zu verfolgen. Dies ermöglicht eine präzise Überwachung des Warenflusses entlang der Lieferkette und eine bessere Planung von Transportwegen und Lagerplatznutzung.

Zustandsüberwachung

IoT-Sensoren können den Zustand von Waren überwachen, z. B. Temperatur, Feuchtigkeit, Erschütterung oder andere Parameter, die für bestimmte Güter relevant sind. Dadurch können Unternehmen sicherstellen, dass die Qualität der Produkte während der Lagerung und des Transports erhalten bleibt und potenzielle Schäden oder Verluste frühzeitig erkannt werden.

Predictive Maintenance

IoT-Sensoren an Maschinen und Fahrzeugen können kontinuierlich Daten über den Zustand und die Leistung erfassen. Diese Daten werden analysiert, um potenzielle Wartungsbedarfe oder Ausfälle vorherzusagen. Durch die rechtzeitige Planung von Wartungsmaßnahmen können Unternehmen ungeplante Ausfallzeiten minimieren und die Effizienz ihrer Flotte maximieren.

Bestandsmanagement

Mit IoT können Unternehmen ihren Lagerbestand in Echtzeit überwachen. Sensoren können den Bestand automatisch erfassen und Informationen über Verfügbarkeit, Nachbestellung und Bestandsdrehung liefern. Dies ermöglicht eine optimierte Bestandsplanung und -verwaltung, um Engpässe oder Überbestände zu vermeiden und die Lagerhaltungskosten zu senken.

Automatisierte Prozesse

IoT kann nahtlose Kommunikation und Integration zwischen verschiedenen logistischen Systemen ermöglichen. Durch die automatisierte Übermittlung von Daten und Informationen zwischen Lagerverwaltungssystemen, Transportmanagementsystemen, Lieferanten und Kunden können Prozesse effizienter gestaltet werden. Dies erleichtert die automatisierte Auftragsabwicklung, die Sendungsverfolgung und die Dokumentation.

➡️ Das IoT bietet logistischen Unternehmen zahlreiche Vorteile, darunter eine verbesserte Transparenz, Effizienz und Kostenersparnis. Es ermöglicht eine präzisere Steuerung der Lieferkette, eine schnellere Reaktion auf Veränderungen und eine bessere Erfüllung der Kundenanforderungen. Durch die intelligente Nutzung von IoT können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern und die logistischen Herausforderungen der heutigen Zeit bewältigen.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen haben einen signifikanten Einfluss auf die Logistikbranche und bieten vielfältige Anwendungsmöglichkeiten.

Routenoptimierung

KI-Algorithmen können große Mengen an Daten analysieren, um optimale Transportrouten zu identifizieren. Basierend auf Faktoren wie Verkehr, Wetterbedingungen, Lieferprioritäten und Kosten können diese Algorithmen Echtzeit- oder vorausschauende Routenempfehlungen geben, um den Transport effizienter und schneller zu gestalten.

Nachfrageprognose

Durch die Analyse historischer Daten können KI-Modelle die Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen prognostizieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihren Bestand besser zu planen, Engpässe zu vermeiden und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. KI kann auch externe Faktoren wie Feiertage oder saisonale Trends berücksichtigen, um präzisere Prognosen zu erstellen.

Bestandsplanung

Mit Hilfe von KI und maschinellem Lernen können Unternehmen den Lagerbestand optimieren. Die Algorithmen analysieren historische Daten, Verkaufstrends, saisonale Schwankungen und andere Faktoren, um den optimalen Bestand zu bestimmen. Dadurch können Überbestände und Engpässe vermieden werden, während gleichzeitig die Effizienz und Rentabilität der Lagerhaltung verbessert werden.

Bilderkennung und Objekterkennung

KI-Modelle können Bilder oder Videos analysieren, um Objekte oder Produkte zu erkennen. In der Logistik können sie beispielsweise zur automatisierten Identifizierung von Waren bei der Wareneingangskontrolle oder zur Überwachung von Verpackungs- und Kommissionierungsprozessen eingesetzt werden. Dies erhöht die Geschwindigkeit und Genauigkeit der logistischen Abläufe.

Betrugserkennung

KI kann dabei helfen, Betrugsfälle in der Logistik zu erkennen und zu verhindern. Durch die Analyse von Transaktionsdaten und Verhaltensmustern können verdächtige Aktivitäten oder Anomalien identifiziert werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um finanzielle Verluste zu minimieren und die Sicherheit ihrer Lieferkette zu gewährleisten.

Predictive Maintenance

KI und maschinelles Lernen können auch bei der vorausschauenden Wartung von Fahrzeugen, Maschinen und anderen logistischen Geräten eingesetzt werden. Durch die Analyse von Sensordaten können mögliche Ausfälle vorhergesagt und Wartungsmaßnahmen rechtzeitig geplant werden. Dies hilft Unternehmen, ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer ihrer Geräte zu maximieren.

➡️ Die Integration von KI und maschinellem Lernen in die Logistikprozesse ermöglicht es Unternehmen, ihre Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.