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Das Smart Warehouse bringt E-Commerce ins nächste Level

Die stetig wachsenden Kundenerwartungen im E-Commerce treiben die Digitalisierung in der Logistik voran. Aber längst nicht jede Lagerhalle ist schon smart.

05. November 2020

Schnelle Lieferzeiten sind eines der wichtigsten Kundenbedürfnisse im E-Commerce. Neben vielfach schon gelungenen Optimierungen bei der Paketzulieferung ist die nahtlose Anbindung von Bestellprozessen im Online-Shop an das Warenwirtschaftssystem (WWS) entscheidend, um die Bearbeitung zu verkürzen. Je smarter also das Warenlager, umso schneller die Auslieferung.

Der Retailer Mango zum Beispiel hat mit der Aufrüstung seines WWS auf ein hochautomatisiertes Warehouse Management System sämtliche Logistikbereiche vom Wareneingang über Lager und Sortierung bis hin zu Verpackung und Versand digital vernetzt. Bis 2023 will das Unternehmen seine Logistik so erweitern, dass die E-Commerce-Aufträge direkt an die Endkunden verschickt werden.

Fortgeschritten wie der spanische Modekonzern sind aber längst nicht alle. Die wirklich smarten Warenlanger dürften heute noch in der Minderheit sein. Das Potenzial ist also noch enorm, wenn es um Ziele wie Kostensenkung bei gleichzeitiger Optimierung der Kundenzufriedenheit geht. Die Investition in ein Smart Warehouse macht in Zeiten wirtschaftlicher Rezession ebenso Sinn wie in wirtschaftlichen Wachstumsphasen. Langfristig erscheint es sogar unabdingbar, um in einem stark umkämpften Markt zu bestehen.

Die grundsätzlichen Vorteile eines Smart Warehouses sind:

  • eine größere Agilität, da die Kapazitätsplanung kontinuierlich optimiert wird und bei sich abzeichnenden Engpässen schneller reagiert werden kann.
  • eine erweiterte Skalierbarkeit, da die eingesetzte Software kontinuierlich weiterentwickelt werden kann und sich Kapazitäten durch Produktivitätswachstum erhöhen lassen - zu einem bestimmten Teil unabhängig von den räumlichen Gegebenheiten.
  • eine höhere Datentransparenz, die Optimierungspotenziale aufdeckt.
  • der Einsatz von Robotik zur Automatisierung der Pick- und Kommissionier-Prozesse. Und nicht nur autonome Transportsysteme werden dabei eingesetzt - vermehrt finden auch "Cobots" (Collaborative Robots) Einzug in die innerbetriebliche Logistik. Diese Roboter bringen die Ware an den Packbereich, wo menschliche Kollegen die Feinarbeit übernehmen.
  • der Einsatz von RFID-Scannern und die Abschaffung des Barcode-Scanners. RFID-Scanner müssen lediglich in Richtung des RFID-Transponders (der so klein wie ein Reiskorn sein kann) ausgerichtet werden. Das macht das maschinelle Scannen erst praktikabel.
  • der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur Erhöhung der Produktivität und der Minimierung von Fehlern im Einsatz von Technologien wie z. B. den bereits genannten Robotern im Pick- und Kommissionier-Prozess.
  • der Einsatz des Internet of Things (IoT) als notwendige Voraussetzung für ein modernes Warehouse Management System (WMS). Gelangt ein Produkt ins Warenlager, scannt ein RFID-Scanner das Produkt und gibt die Informationen an das WMS. Das WMS wiederum kommuniziert mit den Robotern und gibt ihnen den festgelegten Ort der Einlagerung bekannt. IoT ermöglicht also erst das nahtlose Zusammenspiel von Hard- und Software, ohne dass Menschen manuell zwischen den einzelnen Prozessschritten interagieren müssen.

Mithilfe der gesammelten Datenmengen entlang der kompletten Supply Chain sowie dem standardisierten Einsatz von Machine Learning und Predictive Analytics wird zudem möglich, das zukünftige Bestellverhalten der Kunden zu prognostizieren. Aufträge lassen sich also bereits vor dem Bestelleingang kommissionieren und für den Versand vorbereiten.

Wir benötigen eine Big Data Strategie

Um korrekte Vorhersagen des Kundenverhaltens zu erhalten, müssen die gesammelten Daten natürlich erst einmal valide sein und über eine ausreichend hohe Qualität verfügen. An erster Stelle steht die Frage, welche Kundendaten für Verhaltensprognosen benötigt werden, unter Berücksichtigung technischer und rechtlicher Vorgaben. Um große Datenmengen zu bewerten und einzuordnen, müssen für alle Prozesse grundsätzlich identische Vorgaben der Daten-Kategorisierung gelten. Die Gewährleistung einer hohen Informationsqualität ist ein kontinuierlicher Prozess, der nie endet. Er ist zentral für jedes moderne Unternehmen in den unterschiedlichsten Sektoren und vor allem für eine funktionierende smarte Lagerlogistik.

Einer der wichtigsten Aufgaben in der Logistik und Warenwirtschaft wird also sein, Daten als entscheidenden Wettbewerbsvorteil anzuerkennen und eine geeignete Big Data-Strategie operativ umzusetzen. Sämtliche wirtschaftlichen Akteure, denen es heute an einer ausreichenden Menge an Daten und Prozessen zur kontrollierten Erhebung sowie zielgerichteter Interpretation mangelt, werden es mittelfristig schwer haben, ihre Marktposition zu halten.

Schaffen wir endlich die alten Warenwirtschaftssysteme ab

Herz der Datenbeschaffung ist und bleibt das WWS. Wird der Wechsel von einem veralteten System auf ein modernes jetzt vom Management gescheut, erhöhen sich die zukünftigen Wechselkosten enorm. Offene, flexible Systeme mit ausreichend systemkompatiblen Schnittstellen zu externen Datenbanken und Plattformen sind notwendig, um Änderungen in den automatisierten Kommissionier- und Distributionsprozessen adäquat zu berücksichtigen.

Nicht zu unterschätzen ist eine ausreichend hohe Nutzerfreundlichkeit der eingesetzten Software des WWS, also verständliche Masken und transparente, logische Prozesse und Abläufe. Solche Programme müssen reibungslos zu nutzen sein. Das erhöht die Akzeptanz für die Einführung neuer Systeme in die Organisation.

Machen wir unsere Warenlager smart

Damit sich smarte Warenlager durchsetzen, müssen folgende Punkte erfüllt sein:

  • Die Technologie muss sich einfach handhaben lassen.
  • Die erhobenen Daten fließen zur direkten Weiterverarbeitung an die benötigten Systeme.
  • Die Sensorik muss sich in die räumlichen Gegebenheiten einfügen.
  • Bei hohen Investitionskosten sollte Sensorik auch mietbar sein.
  • Die höchstmögliche Datensicherheit muss gewährleitet werden.

Marcel Kluckow
Senior Product Manager, Technology Data & Information Management