Künstliche Intelligenz im Lager: Wo soll man als KMU anfangen?
Zusammenfassung des Artikels
KI im Lager ist nicht nur den Großunternehmen vorbehalten: Sie lässt sich direkt in die bestehenden Systeme von KMU integrieren. Sie optimiert die Bestandsverwaltung, die Instandhaltung, die Auftragsabwicklung und die Qualitätskontrolle. Ein gezielter Anwendungsfall gewährleistet eine schnelle Amortisation innerhalb von 6 bis 12 Monaten. Dieser Ansatz ist ohne Experten oder vollständige Automatisierung umsetzbar und liefert sofort messbare Ergebnisse.
Künstliche Intelligenz in der Intralogistik stößt auf wachsendes Interesse, wird jedoch meist anhand spektakulärer Beispiele veranschaulicht: Standorte mit einer Fläche von mehreren Zehntausend Quadratmetern, beträchtliche Budgets, eigens dafür zuständige Teams von Datenwissenschaftlern … Diese Darstellungen tragen dazu bei, den Eindruck zu vermitteln, dass KI ausschließlich für multinationale Logistikunternehmen von Bedeutung sei.
Die Realität sieht jedoch ganz anders aus. Laut globalen Studien zur Technologieakzeptanz in Unternehmen ist der Anteil der KMU, die auf generative künstliche Intelligenz zurückgreifen, zwischen Ende 2024 und Ende 2025 drastisch von 31 % auf 55 % gestiegen. Diese Entwicklung zeugt von einer mittlerweile festen Verankerung der künstlichen Intelligenz in der französischen Wirtschaft. Der Logistiksektor hinkt hingegen hinterher: Weniger als 10 % der dort tätigen Unternehmen setzten im Jahr 2025 KI ein, wie aus derselben Quelle hervorgeht. KMU, die diesen Schritt bereits jetzt gehen, indem sie auf gezielte Anwendungsfälle und eine schrittweise Einführung setzen, verschaffen sich einen Vorsprung gegenüber einer Branche, die insgesamt noch zögert, diesen Weg einzuschlagen.
01. KI im Lager – worum geht es dabei konkret?
Bevor wir fortfahren, möchten wir drei Begriffe klären, die häufig vorkommen und leicht verwechselt werden.
Prädiktive KI
Sie analysiert historische Daten (frühere Verkaufszahlen, Bestandsbewegungen, Ausfallhistorie), um vorherzusagen, was wahrscheinlich eintreten wird. So lässt sich beispielsweise ein Bestandsengpass vorhersagen oder feststellen, dass bei einer Maschine ein hohes Ausfallrisiko besteht.
Generative KI
Sie generiert Texte oder Antworten in natürlicher Sprache. Im Lager wird sie häufig als Assistent eingesetzt, der in der Lage ist, eine einfach gestellte Frage zu beantworten, ohne dass man sich durch komplexe Dashboards navigieren muss.
Das maschinelle Sehen
Das System kombiniert Kameras mit einem Algorithmus, der in der Lage ist, ein Objekt zu erkennen, ein Etikett zu lesen oder einen optischen Fehler zu lokalisieren – ähnlich wie das menschliche Auge, jedoch kontinuierlich und ohne Ermüdung.
Der wichtigste Punkt, den ein KMU beachten sollte, ist folgender: Künstliche Intelligenz stellt keine eigenständige Lösung dar, die separat erworben werden muss. Sie wird zunehmend direkt in die Lagerverwaltungssoftware (WMS oder WCS) oder in bereits vorhandene Anlagen integriert.
02. 5 konkrete Anwendungsbeispiele in der Intralogistik, die für ein mittelständisches Unternehmen umsetzbar sind
01. Den Bedarf vorausschauend einschätzen und die Lagerbestände sichern
Dies ist häufig der am leichtesten zugängliche Ansatzpunkt. Ein Algorithmus verknüpft die Verkaufshistorie, saisonale Schwankungen und mitunter externe Daten (Wetter, Verkaufskalender), um die Bedarfsprognosen zu verfeinern und Nachschub zum richtigen Zeitpunkt auszulösen. Konkret ermöglicht dieser Ansatz, sowohl Lieferengpässe – die zu hohen Umsatzverlusten führen – als auch Überbestände – die hohe Kosten durch gebundenen Lagerraum verursachen – zu reduzieren. Diese Herausforderung steht in direktem Zusammenhang mit der Art und Weise, wie die Lagerbereiche organisiert sind Lagerbereiche im Lager organisiert sind.
02. Eine Störung erkennen, bevor sie auftritt
Die vorausschauende Instandhaltung nutzt an den Anlagen (Förderbänder, Sortieranlagen, Transportwagen) installierte Sensoren, um schwache Signale, ungewöhnliche Vibrationen, Überhitzung oder Leistungsabfall zu erkennen, bevor diese zu einem produktionsstilllegenden Ausfall führen. Für ein KMU liegen die Vorteile auf der Hand: weniger unvorhergesehene Produktionsausfälle, weniger Notfalleinsätze und eine präzisere Planung der Wartungsteams. (Lesen Sie unseren Artikel über die vorausschauende Instandhaltung)
03. Die Auftragsabwicklung optimieren
Bei der Auftragsabwicklung kann die KI die Wege der Kommissionierer optimieren, dringende Bestellungen automatisch priorisieren oder Aufgaben intelligent bündeln, um unnötige Wege zu vermeiden. Einige Tools gehen noch einen Schritt weiter und verteilen die Arbeitslast dynamisch auf mehrere Mitarbeiter, je nach deren Verfügbarkeit in Echtzeit. Diese Art der Optimierung erfordert keinen kompletten Neuaufbau: Sie lässt sich oft auf eine bestehende Organisation aufsetzen.
04. Ihr Lager in natürlicher Sprache abfragen
Eine wachsende Zahl von Anbietern von Lagerverwaltungssoftware integriert mittlerweile Chatbots: Anstatt einen Bericht zu erstellen oder zwischen mehreren Bildschirmen zu wechseln, kann ein Betriebsleiter eine Frage stellen und erhält umgehend eine Antwort – in Form von Zahlen, Grafiken oder Listen. Für ein mittelständisches Unternehmen ohne eigene IT-Abteilung ist dies oft der zugänglichste Einstieg in die KI, da hierfür keine besonderen technischen Kenntnisse erforderlich sind. Dies ist einer der konkreten Vorteile eines Systems, bei dem die Geräte und die Steuerungssoftware nahtlos miteinander verbunden sind.
05. Sortieren und Prüfen mittels Bildverarbeitung
Auf den Sortierlinien kann eine mit einem Algorithmus gekoppelte Kamera selbst ein teilweise beschädigtes Etikett lesen, überprüfen, ob ein Paket tatsächlich der Bestellung entspricht, oder einen Verpackungsfehler vor dem Versand erkennen. Diese automatisierte Qualitätskontrolle reduziert Versandfehler – ein Kostenfaktor, der in KMU häufig unterschätzt wird (Kundenrücksendungen, Nachsendungen, Unzufriedenheit…).
03. Wie lässt sich KI in das Lager integrieren?
Die Amortisationsdauer eines ersten KI-Projekts liegt bei einem KMU häufig zwischen 6 und 12 Monaten, bei einem Großunternehmen hingegen zwischen 12 und 18 Monaten, da letztere über mehr Systeme verfügen, die miteinander kommunizieren müssen.
Der richtige Ansatz für ein KMU besteht selten darin, ein umfangreiches, bereichsübergreifendes KI-Projekt in Angriff zu nehmen. Vielmehr geht es darum, einen konkreten Anwendungsfall auszuwählen, der ein identifiziertes und messbares Problem löst (wiederkehrende Lieferengpässe, häufige Ausfälle von Geräten, Versandfehler), und diesen dann mithilfe eines bereits vorhandenen Tools oder einer Erweiterung der bestehenden Infrastruktur zu lösen.
Diese schrittweise Vorgehensweise steht in direktem Zusammenhang mit derjenigen, die wir in unserem Praxishandbuch zur Lagerautomatisierung für KMU : Es ist nicht notwendig, alles auf einmal zu ändern. Dies ist auch die Philosophie des intralogistischen Retrofits, die es ermöglicht, bereits abgeschriebene Anlagen mit intelligenten Funktionen (Sensoren, prädiktive Module) nachzurüsten, anstatt ganz von vorne anzufangen.
04. 3 Vorurteile, die Sie ablegen sollten
01.
„KI im Lager bedeutet ein zu 100 % automatisiertes Lager.“
Falsch.
Die überwiegende Mehrheit der Anwendungsfälle besteht aus Softwarebausteinen, die in eine bestehende Organisation integriert werden, und nicht aus Projekten zur vollständigen Automatisierung.
02.
„Wir benötigen ein internes Team von Datenwissenschaftlern.“
Falsch.
Die heute auf dem Markt erhältlichen Tools – seien es Module zur Bestandsplanung oder in WMS integrierte Chatbots – sind so konzipiert, dass sie ohne besondere technische Kenntnisse genutzt werden können.
03.
„Die Ergebnisse sind unklar und unmöglich zu messen“
Falsch.
Die verfügbaren Daten belegen das Gegenteil: Eine Verringerung von Lieferengpässen, eine Verkürzung der Kommissionierzeiten sowie die Vermeidung von Ausfällen sind konkrete Indikatoren, die bereits in den ersten Monaten der Nutzung messbar sind.
Über den Autor – Mikaël Jaraszkiewicz
Mikaël JARASZKIEWICZ ist seit fast 10 Jahren bei Transitic tätig . Zuvor war er 12 Jahre lang bei La Redoute beschäftigt, bevor er als WCS-Projektleiter und anschließend als Leiter der Industrieinformatik zu Transitic wechselte.
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