Der unsichtbare Engpass: Warum die letzte Meile schon am Lagerregal beginnt

Der teuerste Handgriff im Lager: Warum ohne KI in der Logistik bald nichts mehr geht

Same-Day-Delivery ist längst kein Luxus mehr, sondern absoluter Standard. Doch während Kunden ihre Bestellungen in Rekordzeit an der Haustür erwarten, kämpft die Logistikbranche hinter den Kulissen mit einem beispiellosen, strukturellen Fachkräftemangel. Der Flaschenhals dieses Zielkonflikts liegt oft dort, wo Automatisierung bisher an ihre Grenzen stieß: beim Kommissionieren, dem berühmten „letzten Handgriff“. Genau hier verspricht eine neue Generation lernender, KI-gestützter Roboter den Durchbruch. Statt teurer Komplettumbauten passen sich diese intelligenten Systeme an bestehende Lagerinfrastrukturen an, lernen mit jedem gegriffenen Artikel selbstständig dazu und entschärfen den personellen Engpass, ohne den Menschen überflüssig zu machen. Erfahren Sie, warum starre Systeme ausgedient haben, wie sich die Technologie in der Praxis rechnet und warum smarte Pick-Roboter über die Wettbewerbsfähigkeit in der Fulfillment-Landschaft von morgen entscheiden.

Kann Ihr Kommissionierprozess mit der steigenden Nachfrage Schritt halten?

Same-Day-Delivery ist im Jahr 2026 kein Differenzierungsmerkmal mehr, sondern die neue Erwartungshaltung. In den Vereinigten Staaten werden mittlerweile mehr als 80 Prozent aller E-Grocery-Lieferungen noch am selben Tag zugestellt, und innerhalb dieses Segments hat sich der Anteil der Bestellungen, die in weniger als drei Stunden ausgeliefert werden, binnen eines einzigen Quartals von gut der Hälfte auf nahezu zwei Drittel des gesamten Lieferaufkommens erhöht. Sämtliche Zuwächse im Markt stammten in diesem Zeitraum aus Bestellungen, die innerhalb einer Stunde abgewickelt wurden. Parallel dazu machte die ultraschnelle Zustellung von unter einer Stunde bereits 18 Prozent aller Lieferaufträge und 10 Prozent der Versand-nach-Hause-Bestellungen aus.

Diese Beschleunigung verschiebt den Engpass in der Wertschöpfungskette dorthin, wo er am wenigsten sichtbar, aber am stärksten wirksam ist: in die Kommissionierzone. Jede Verkürzung des Lieferversprechens am Frontend erzeugt unmittelbar höheren Druck auf die Prozesse im Lagerinneren, insbesondere auf den sogenannten letzten Handgriff, also das Herausnehmen einzelner Artikel aus Behältern und deren Verpackung für den Versand. Für E-Grocery- und Fulfillment-Betriebe bedeutet das gleichzeitig mehr Bestellungen, mehr Artikelvarianten und immer kürzere Durchlaufzeiten, während die Fehlertoleranz gegen null tendiert.

Strukturelle Belastung statt vorübergehender Engpass

Der Personalmangel in der Lagerlogistik ist längst kein saisonales Phänomen mehr, sondern ein struktureller Zustand der Branche. In Deutschland waren im Jahr 2025 laut IAB-Statistik über 60.000 Stellen in der Lagerlogistik unbesetzt, ein deutlicher Anstieg gegenüber den Vorjahren. Zum Vergleich: Im vierten Quartal 2024 gaben rund 45 Prozent der befragten Unternehmen im Bereich Lagerei an, dass ihre Geschäftstätigkeit derzeit durch Fachkräftemangel behindert werde, während dieser Anteil zu Beginn der Erhebung im Jahr 2009 noch unter zehn Prozent lag. Der Mangel hat sich zwar gegenüber seinem jüngsten Höchststand leicht entspannt, verbleibt aber auf einem historisch hohen Niveau.

Ursächlich dafür ist ein Zusammenspiel mehrerer Faktoren, die sich kaum kurzfristig auflösen lassen. Rund ein Drittel der Beschäftigten in der Logistik ist bereits über 50 Jahre alt, während sich jüngere Arbeitskräfte zunehmend für akademische Laufbahnen statt für eine Ausbildung im Lager oder in der Spedition entscheiden. Hinzu kommen körperlich anstrengende Tätigkeiten, Schichtarbeit und im Branchenvergleich niedrigere Löhne, die die Attraktivität der Lagerarbeit weiter schmälern. Immerhin glaubt eine Mehrheit von 63,3 Prozent der Logistikfachkräfte, dass Quereinsteiger aus anderen Branchen den Mangel zumindest teilweise abfedern könnten, doch reicht dieser Effekt allein nicht aus, um die strukturelle Lücke zu schließen.

Diese Gemengelage aus wachsender Nachfrage und schrumpfender Verfügbarkeit von Personal erzeugt genau jenen Zielkonflikt, den viele Betriebsleiter aus eigener Erfahrung kennen: Produktivität und Genauigkeit sollen steigen, während die Ressourcen dafür eher knapper werden. Schwankende Kommissionierleistung, etwa durch Krankheitsausfälle, hohe Fluktuation oder saisonale Spitzen, führt in der Konsequenz zu Verzögerungen, die sich unmittelbar auf die Kundenwahrnehmung auswirken.

Robotik als Antwort auf ein Prozessproblem, nicht als Selbstzweck

An dieser Stelle setzt eine neue Generation KI-gestützter Kommissionierrobotik an, die sich fundamental von älteren, starren Automatisierungslösungen unterscheidet. Frühere Pick-Roboter benötigten für jedes neue Produkt eine aufwendige Programmierung und feste Greifpunkte, was sie für Sortimente mit hoher Variantenvielfalt, wie sie im E-Grocery-Bereich typisch sind, wenig praktikabel machte. Moderne Systeme hingegen nutzen dreidimensionale Bildverarbeitung in Kombination mit vortrainierten Deep-Learning-Algorithmen, um Artikel unabhängig von Form, Größe, Transparenz oder Oberflächenbeschaffenheit zu erkennen und zu greifen, ohne dass ein separates Einlernen jedes einzelnen Produkts erforderlich wäre.

Ein anschauliches Beispiel liefert der Schweizer Beschlagspezialist OPO Oeschger, der bei der Integration einer KI-gestützten Pick-Lösung bewusst den umgekehrten Weg wählte: Nicht das Lager wurde an den Roboter angepasst, sondern der Roboter an das bestehende Lager. Der Pick-Roboter wurde direkt in einen vorhandenen Kommissionierarbeitsplatz integriert und übernimmt dort exakt jene Arbeitsschritte, die zuvor manuell ausgeführt wurden: das Entfernen von Antirutschmatten aus Zielbehältern, die Entnahme benötigter Artikel aus Quellbehältern sowie deren Ablage im Versandkarton, bevor die bestehende Fördertechnik den weiteren Materialfluss übernimmt. Die künstliche Intelligenz erkennt die Artikel selbstständig und entscheidet eigenständig, wie ein Produkt im Zielbehälter abgelegt und gestapelt wird.

Dieser Integrationsansatz ist wirtschaftlich entscheidend, denn er widerlegt die verbreitete Annahme, dass Automatisierung zwangsläufig einen kompletten Umbau der Lagerinfrastruktur voraussetzt. Robotersysteme lassen sich zunehmend in bestehende Kommissionierarbeitsplätze, Fördertechnik und Behältersysteme wie AutoStore einfügen, statt eine vollständige Neuplanung der Anlage zu erfordern. Damit sinkt die Investitionshürde erheblich, und Betreiber können Automatisierung schrittweise statt disruptiv einführen.

Wie sich die Technik in der Praxis bewährt

Der Nutzen dieser Systeme zeigt sich am deutlichsten im großflächigen operativen Einsatz. Die Rohlik Group, die hinter den Online-Lebensmittelplattformen Knuspr und Gurkerl steht, hat nach der Einführung eines ersten KI-gesteuerten Kommissionierroboters an ihrem Berliner Logistikstandort Schönefeld inzwischen den breiten Rollout auf 24 Roboter ausgeweitet, die in den Fulfillment-Centern Berlin und Wien Bestellungen zusammenstellen, wobei weitere Standorte wie Frankfurt in den kommenden Monaten folgen sollen. Perspektivisch ist sogar eine Skalierung auf eine dreistellige Anzahl von Robotern geplant. Die Roboter übernehmen dabei einen der letzten bislang manuellen Schritte im Lagerbetrieb, nämlich das präzise Greifen und Verpacken einzelner Produkte sowohl in gekühlten als auch in ungekühlten Umgebungen.

Der Group Head of Automation and Expansion bei Rohlik betont, dass dieses Robotikprogramm von Grund auf neu entwickelt wurde, um die Abwicklung von Lebensmittellieferungen grundlegend zu verändern, wobei die Skalierung über mehrere Märkte hinweg gleichzeitig den Grundstein für die Zukunft der automatisierten Logistik im E-Grocery-Bereich lege. Ähnliche Effekte lassen sich auch außerhalb des Lebensmittelsektors beobachten. Bei einer Configure-to-Order-Fertigung, die auf KI-gestützte Prozessdisziplin in der Intralogistik umgestellt wurde, sank die gesamte Durchlaufzeit um 84 Prozent und die Vorlaufzeit von Auftrag bis Versand um 77 Prozent, während in einem anderen dokumentierten Fall die Fehlerquote um 68 Prozent zurückging und die Produktivität zweistellig zulegte, wobei die Umstellung der gesamten Kommissionierung innerhalb einer einzigen Woche gelang.

Auch etablierte Automatisierungsanbieter aus dem Maschinenbau positionieren sich in diesem Feld. Siemens hat gemeinsam mit dem Intralogistikspezialisten Mecalux eine KI-gestützte Bildverarbeitungssoftware namens Simatic Robot Pick AI entwickelt, die Robotern das Greifen beliebiger Artikel unabhängig von deren Form und Größe ermöglicht und dabei Systeme mit hohem Durchsatz von bis zu 1.000 Kommissionierungen pro Stunde im 24/7-Betrieb realisiert. In einer weiteren Kooperation kombinierten Siemens, Universal Robots und der Kamerahersteller Zivid ihre jeweiligen Technologien, um selbst transparente und durchsichtige Gegenstände zuverlässig zu erfassen, was insbesondere bei Verpackungen aus Glas oder Klarsichtfolie bislang eine erhebliche technische Hürde darstellte.

LTW bietet seinen Kund:innen keine losen Bausteine, sondern integrierte Gesamtlösungen. Beratung, Planung, mechanische und elektrotechnische Komponenten, Steuerungs- und Leittechnik sowie Software und Service – alles ist vernetzt und präzise aufeinander abgestimmt.

Besonders vorteilhaft ist die eigene Fertigung wesentlicher Komponenten. Dadurch können Qualität, Lieferketten und Schnittstellen optimal kontrolliert werden.

LTW steht für Verlässlichkeit, Transparenz und partnerschaftliche Zusammenarbeit. Loyalität und Ehrlichkeit sind fest im Unternehmensverständnis verankert – hier zählt noch ein Handschlag.

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Vom starren Automaten zum lernenden System

Ökonomisch betrachtet ist der entscheidende Fortschritt dieser Technologiegeneration nicht allein die Automatisierung an sich, sondern die Verschiebung von einer regelbasierten zu einer lernenden Automatisierung. Klassifikationen der Branche unterscheiden inzwischen mehrere Entwicklungsstufen der Kommissionierautomatisierung, die von einfachen teilautomatisierten Systemen mit fester Bildverarbeitung und Barcode-Scanning über weitgehend autonome Roboter bis hin zum intelligenten, lernenden Roboter-Picking reichen, das als derzeit fortschrittlichste Stufe gilt. Auf dieser höchsten Stufe steht die Fähigkeit des Roboters zur kontinuierlichen Selbstverbesserung im Zentrum, wodurch das System nicht mehr nur autonom, sondern adaptiv und selbstoptimierend agiert.

Diese lernende Komponente löst ein zentrales wirtschaftliches Problem früherer Automatisierungsgenerationen, nämlich deren mangelnde Skalierbarkeit bei wechselnden oder wachsenden Produktsortimenten. Bei Systemen mit bereits vortrainierten KI-Fähigkeiten müssen neue Produkte nicht mehr einzeln eingelernt werden, weil die zugrunde liegenden Fähigkeiten bereits ein breites Spektrum an Objekten abdecken, was insbesondere für Branchen mit hoher Sortimentsdynamik wie Pharma, Fashion, E-Commerce oder Retourenabwicklung von erheblicher Bedeutung ist. Ein autonomer mobiler Roboter, der wie ein Mensch mit einem Einkaufswagen direkt durch die Lagergänge fährt und Bestellungen kommissioniert und konsolidiert, wurde bereits an mehr als einer Milliarde Picks trainiert und wird durch maschinelles Lernen mit jedem weiteren Griff präziser, wobei eine ergänzende Ware-zur-Person-Station für schwere oder schwer greifbare Artikel eine durchgängige Kommissionierzuverlässigkeit von 100 Prozent sicherstellen soll.

Solche Systeme benötigen zudem keine feste Infrastruktur wie Gitter oder Förderbänder und arbeiten mit Standardregalen und -behältern, was eine schnelle Bereitstellung und eine durchgängige Automatisierung der Lieferkette ermöglicht, ohne bestehende Logistikabläufe grundlegend zu verändern. Dieser infrastrukturelle Leichtbau-Ansatz unterscheidet sich deutlich von Cube-Storage-Systemen oder Shuttle-Lösungen, die feste Rasterstrukturen erfordern, und verschafft Betreibern damit deutlich mehr Flexibilität bei der schrittweisen Automatisierung ihrer Bestandsanlagen.

Der Faktor Mensch bleibt zentral

Trotz der beeindruckenden technischen Fortschritte bedeutet der Einsatz von KI-Robotik keineswegs eine vollständige Verdrängung menschlicher Arbeitskraft aus dem Lager. Vielmehr etabliert sich zunehmend ein hybrides Modell, in dem Roboter standardisierte, repetitive oder ergonomisch belastende Kommissionieraufträge zuverlässig und ermüdungsfrei übernehmen, während Mitarbeitende von genau diesen Tätigkeiten entlastet werden und sich auf Ausnahmefälle, Qualitätskontrolle oder übergeordnete Prozesssteuerung konzentrieren können. Diese Aufgabenteilung erweist sich angesichts des anhaltenden Fachkräftemangels als besonders wertvoll, weil sie die vorhandenen personellen Ressourcen gezielt auf jene Aufgaben lenkt, die menschliches Urteilsvermögen tatsächlich erfordern.

Aus volkswirtschaftlicher Perspektive lässt sich diese Entwicklung auch als Antwort auf den demografischen Wandel lesen. Angesichts einer Belegschaft, in der ein Drittel der Beschäftigten bereits über 50 Jahre alt ist und der Nachwuchs zunehmend ausbleibt, wirkt die Automatisierung körperlich belastender, repetitiver Tätigkeiten weniger als Bedrohung für Arbeitsplätze, sondern eher als notwendige Kompensation eines strukturellen Engpasses, der sich ohnehin nicht allein durch Personalgewinnung schließen lässt. Auch aus Sicht der Anbieterseite wird dieser Zusammenhang explizit hergestellt: Auswirkungen des Arbeitskräftemangels könnten durch KI-gesteuerte Kommissionier-Roboter abgefedert werden, während gleichzeitig die betriebliche Effizienz in den Lagern gesteigert werde.

Wirtschaftliche Abwägung zwischen Investition und Nutzen

Die zentrale unternehmerische Frage bei der Einführung solcher Systeme betrifft weniger die technische Machbarkeit, die inzwischen als weitgehend gelöst gelten kann, sondern die wirtschaftliche Kalkulation im jeweiligen Einzelfall. Entscheidend ist dabei, dass moderne KI-Robotiklösungen sich in bestehende Kommissionierarbeitsplätze integrieren lassen, statt einen vollständigen Neubau der Anlage zu erfordern, was die Amortisationszeit gegenüber klassischen Großinvestitionen in automatisierte Lagersysteme deutlich verkürzt. Für Betreiber mit bereits vorhandener Fördertechnik oder AutoStore-Systemen bedeutet das, dass sich der letzte, bislang manuelle Handgriff gezielt nachrüsten lässt, ohne den bestehenden Materialfluss zu unterbrechen.

Gleichzeitig zeigen die dokumentierten Effizienzsteigerungen, dass der wirtschaftliche Hebel erheblich sein kann. Eine Reduktion der Fehlerquote um 68 Prozent bei gleichzeitig zweistelligem Produktivitätszuwachs innerhalb einer einzigen Woche Umstellungszeit stellt eine Größenordnung dar, die mit klassischen Prozessoptimierungen kaum erreichbar wäre. Auch der Durchsatz von bis zu 1.000 Kommissionierungen pro Stunde im durchgehenden 24/7-Betrieb verdeutlicht, dass diese Systeme nicht nur Personalengpässe kompensieren, sondern zusätzliche Kapazität schaffen können, die für die Bewältigung von Nachfragespitzen bei Same-Day- und Ultra-Fast-Delivery unerlässlich ist.

Dennoch bleibt zu berücksichtigen, dass nicht jedes Sortiment und nicht jede Lagerstruktur gleich gut für eine Robotisierung geeignet ist. Systeme, die auf feste Greifpunkte und vorstrukturierte Objekte angewiesen sind, bieten weniger Flexibilität als adaptive, lernende Lösungen, weshalb die Wahl der passenden Automatisierungsstufe von der jeweiligen Sortimentsvielfalt, dem Auftragsvolumen und der bestehenden Infrastruktur abhängt. Unternehmen, die vorschnell in unpassende Systeme investieren, laufen Gefahr, die erwarteten Effizienzgewinne nicht zu realisieren und stattdessen zusätzliche Komplexität in ihre Prozesse einzuführen.

Die Fulfillment-Landschaft der kommenden Jahre

Die Kombination aus strukturellem Fachkräftemangel, steigenden Betriebskosten und einer Kundenerwartung, die sich unaufhaltsam in Richtung Same-Day- und sogar Sub-Same-Day-Lieferung verschiebt, macht die Automatisierung der Kommissionierung zu einer der dringlichsten Investitionsentscheidungen in der Fulfillment-Branche der kommenden Jahre. Die künstliche Intelligenz in der Logistik entwickelt sich dabei zunehmend von einem reinen Automatisierungsprojekt zu einer durchgängigen, KI-gesteuerten Prozessdisziplin, die Sicherheit, Datenqualität und Prozess-Compliance in die Automatisierung integriert, statt einzelne Insellösungen zu betreiben. Auch Forschungseinrichtungen wie das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik betonen, dass KI-basierte Optimierung von Lagerplätzen, automatische Erkennung von Ladungsträgern und die Übertragung simulierter Robotikprozesse in reale Umgebungen zunehmend Hand in Hand gehen, um proaktive Planung und zusätzliche Effizienzpotenziale zu erschließen.

Für Betreiber, die heute vor der Entscheidung stehen, ob sich eine Investition in KI-gestützte Pick-Robotik lohnt, liefert der Markt bereits belastbare Referenzpunkte: von der punktuellen Integration in einen einzelnen Kommissionierarbeitsplatz bis hin zur Skalierung auf mehrstellige und perspektivisch dreistellige Roboterflotten über mehrere Länder hinweg. Die entscheidende Frage lautet daher nicht mehr, ob künstliche Intelligenz die Kommissionierung verändern wird, sondern wie schnell einzelne Betriebe diesen Wandel für sich nutzbar machen, bevor der Abstand zu bereits automatisierten Wettbewerbern zu groß wird.

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