So verbessern Machine Learning, Generative KI und Co. die Bewegungen von Rohstoffen, Teilen und Halbfertigerzeugnissen in Fertigung und Lager.
Bauteile und Rohmaterialien sind ein erheblicher Kostenblock für Fertigungsunternehmen. Je schneller sie verarbeitet und an die Kunden ausgeliefert werden, desto schneller verwandeln sie sich von Kosten in Erlöse. Umso wichtiger ist es, ihre Verweildauer in Lager und Produktion möglichst kurz zu halten. Elisa Industriq hat drei Schritte identifiziert, wie KI dabei hilft, Materialflüsse transparenter und effizienter zu machen.
Explodierende Materialkosten, Fachkräftemangel und immer mehr Preisdruck von Kundenseite zwingen Unternehmen dazu, ihre Prozesse permanent zu optimieren. Ein entscheidender Hebel für Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit liegt in den Materialflüssen. Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet dabei neue Möglichkeiten: Sie analysiert Daten aus unterschiedlichen Quellen, gibt Empfehlungen für Verbesserungen und setzt diese auf Wunsch selbständig um. Elisa Industriq, Anbieter von Software für Operational Intelligence, nennt drei Schritte, wie sich mit KI die Materialbewegungen ganz praktisch optimieren lassen – von der Transparenz im Materialfluss über die Lagerlogistik bis zur Bestandsplanung.
1. Klarheit über Materialflüsse schaffen
Bisher taten sich Unternehmen schwer, genau nachzuvollziehen, wo sich ein Werkstück oder eine Baugruppe wann in der Produktion befindet. Oft war dies nur mit viel manuellem Aufwand möglich. Auch eine präzise Antwort auf die Frage „Wie viel ist von einem bestimmten Rohstoff aktuell noch auf Lager?“ war kaum möglich. Die Daten dazu waren entweder nicht für alle Prozessschritte vorhanden oder auf verschiedene Systeme verteilt, etwa in Manufacturing-Execution-Systemen (MES), ERP- oder Warehouse-Management-Systemen (WMS). Moderne KI-Lösungen sorgen heute für den nötigen Überblick. Denn sie greifen auf das Lagerverwaltungssystem und andere Anwendungen zu, analysieren die relevanten Daten und erkennen, an welcher Stelle des Prozesses welches Objekt gerade steht. Ein solcher Echtzeit-Monitor für den Materialfluss bildet die Basis, um Optimierungspotenziale in den Abläufen zu identifizieren.
2. Intralogistik optimieren
Wissen Unternehmen, wo sich Rohstoffe, Bauteile und Endprodukte wann befinden, können sie daran arbeiten, Transportwege zu verkürzen und Transportzeiten zu reduzieren. Zum Beispiel bringen fahrerlose Transportsysteme und Roboter schon heute in vielen Unternehmen Materialien in der Produktion von einem Fertigungsschritt zum nächsten. Die Steuersysteme im Hintergrund sind jedoch oft nicht miteinander verbunden. Ist eine Übergabe nötig, etwa von einem fahrerlosen Gabelstapler an einen Roboter, erfolgt daher die Synchronisation zwischen deren Steuersystemen meist manuell. Das kostet Zeit und ist fehleranfällig. Mit KI lassen sich diese Materialflusssysteme automatisiert aufeinander abstimmen. Das Ergebnis: Die Transportsysteme und Roboter organisieren selbstständig den Austausch von Bauteilen untereinander – und der Ablauf beschleunigt sich.
KI-Systeme analysieren auch die Bewegungs- und Zugriffsmuster im Lager: Materialien mit hoher Umschlagshäufigkeit werden dann automatisch nahe bei den Kommissionier- oder Produktionsbereichen gelagert. Das spart ebenfalls Wege, reduziert Kommissionierzeiten und steigert die Effizienz.
3. Die richtigen Materialmengen vorausschauend planen
Nicht immer ist der komplette Bestand eines bestimmten Materials an nur einem Ort im Lager. Oft befindet sich ein kleiner Teilbestand nahe der Fertigung, während der größere Teil beispielsweise in einem Außenlager liegt. Sinkt der Bestand nahe der Produktion, wird Nachschub aus dem Außenlager geholt. Dies geschieht meist auf Basis von Beobachtungen und Erfahrungswerten. Industriespezifische KI-Lösungen helfen hier, präziser vorauszuplanen. Sie analysieren unternehmensweit Materialbewegungen in Echtzeit und ermitteln daraus typische Verbrauchsmuster. Zudem berücksichtigen sie Bestellungen und Produktionspläne. In die daraus abgeleiteten Bedarfsprognosen beziehen sie neben historischen auch aktuelle Daten ein, etwa zu geopolitischen Ereignissen oder Klimaveränderungen – was die Genauigkeit der Prognosen deutlich erhöht. Dadurch erkennt die KI mögliche Engpässe frühzeitig und kann automatische Umlagerungen oder Nachbestellungen vorschlagen oder sogar auslösen – noch bevor ein Produktionsstillstand droht.
„KI beschleunigt Abläufe und hilft, Kosten zu senken. In einer Untersuchung des Instituts der deutschen Wirtschaft berichten mehr als 80 Prozent der Unternehmen von Einsparungen durch KI, durchschnittlich von 13 Prozent. Und das ist erst der Anfang“, sagt Michael Fatum, Managing Director von Elisa Industriq in Deutschland. „Wer jetzt mit KI seine Materialflüsse optimiert, hat noch die Chance, die eigene Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.“
Quelle:
https://www.iwkoeln.de/fileadmin/user_upload/Studien/Report/PDF/2025/IW-Report_2025-KI-als-Wettbewerbsfaktor.pdf
Über Elisa Industriq
Elisa Industriq entwickelt Softwarelösungen für Operational Intelligence. Dazu verknüpft das Unternehmen sein industrielles Wissen mit KI-Innovation. Die Geschäftsbereiche – camLine, sedApta, Elisa Polystar, CalcuQuote, TenForce und Gridle – betreuen über 2.000 Kunden weltweit aus den Branchen Fertigung, Telekommunikation und Energie.
Elisa Industriq schafft wirtschaftlichen Mehrwert für seine Kunden durch Kostensenkung, Qualitätsverbesserung und Wachstum. Die Softwarelösungen integrieren sich nahtlos in bestehende Systeme der Kunden und optimieren deren Betriebsabläufe in Bereichen wie Fertigungs- und Lieferkettensteuerung, Netzwerkanalysen und Energiemanagement.
Elisa Industriq gehört zu Elisa, einem Vorreiter in Telekommunikation und digitalen Diensten mit Hauptsitz in Finnland. Die gemeinsame Mission ist eine nachhaltige Zukunft durch Digitalisierung. Elisa Industriq beschäftigt fast 1.600 Experten in Europa, Asien und Nordamerika. Weitere Informationen finden Sie unter elisaindustriq.com
