Warum Lager-KI verlässliche Daten aus der Praxis braucht
Künstliche Intelligenz soll Lagerplanung, Bestandsführung und Automatisierung effizienter machen. Ihre Leistungsfähigkeit beginnt jedoch nicht beim Modell, sondern bei der Qualität der Eingangsdaten. Stimmen diese nicht mit der Situation auf der Lagerfläche überein, können selbst ausgefeilte Systeme falsche Empfehlungen geben.
Oana Jinga, Chief Commercial and Product Officer bei Dexory, erläuterte diesen Zusammenhang in einem Gespräch mit Peter MacLeod. Ein Warehouse-Management-System kann einen Bestand oder Lagerplatz als verfügbar ausweisen, obwohl die physische Situation anders aussieht. Diese Differenz wirkt sich anschließend auf Kommissionierung, Auftragsabwicklung und die Planung von Arbeitsabläufen aus.
Mehr als Bestandsgenauigkeit
Für intelligente Lagertechnik reicht die Zahl der vorhandenen Artikel nicht aus. Benötigt werden auch Informationen über Regale, freie Flächen, Bewegungen, eingesetzte Maschinen sowie Form und Abmessungen der Güter. Die Verbindung von digitalen Datensätzen mit der physischen Umgebung bildet einen wichtigen Baustein der Physical AI in der Logistik.
Fehlerhafte Daten verursachen praktische und wirtschaftliche Folgen. Mitarbeitende suchen länger nach Ware, klären Abweichungen oder korrigieren Lagerplätze. Kommissionierzeiten steigen, Bestellungen können unvollständig bleiben und die Versorgung einer Produktion kann ins Stocken geraten. Damit berührt das Thema nicht nur die Inventur, sondern auch Produktivität, Kundenservice und Ergebnis.
Erfahrung bleibt ein Teil der Lösung
Vernetzte Daten, Robotik und KI werden künftig wahrscheinlich immer komplexere operative Entscheidungen unterstützen. Sie können sich dabei auch dem Erfahrungswissen von Lagerleitern annähern. Dennoch bleibt menschliche Beurteilung erforderlich, wenn Ausnahmen, Prioritäten und konkrete Bedingungen vor Ort berücksichtigt werden müssen.
Industrieunternehmen sollten deshalb zunächst das zu lösende Problem bestimmen und die Verlässlichkeit ihrer Daten prüfen. Erst danach sollte die passende Technologie ausgewählt werden. Eine informierte Automatisierung setzt ein realistisches Bild des Lagerbetriebs voraus.
