„Die Zukunft gehört intelligent orchestrierten Gesamtsystemen.“

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Mario Berger: Heutige Logistiksysteme müssen nahtlos miteinander vernetzt sein und über zentrale Plattformen effizient orchestriert werden. Diese Anforderung spiegelt die Erwartungen moderner Kunden wider, die hohe Leistungsfähigkeit, Flexibilität und Transparenz als selbstverständlich voraussetzen. Insbesondere im Endkundengeschäft spielt Geschwindigkeit eine entscheidende Rolle, um den steigenden Erwartungen hinsichtlich kurzer Lieferzeiten gerecht zu werden. Gleichzeitig müssen Unternehmen schnell auf veränderte Marktbedingungen, neue Produktsortimente und schwankende Nachfrage reagieren können. Dies erfordert hochflexible und skalierbare Systeme. Eine wesentliche Voraussetzung dafür ist die durchgängige Transparenz über alle Prozesse und Systeme hinweg. Erst hochwertige und jederzeit verfügbare Daten ermöglichen es, Veränderungen frühzeitig zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Robotik ist längst ein fester Bestandteil moderner Logistikzentren. Welche Rolle spielen mobile Roboter und autonome Systeme heute?

Mario Berger: Das größte Potenzial liegt dabei in ihrer Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit. Während klassische FTS festen Routen folgen, erfassen AMR ihre Umgebung mit Sensoren, reagieren auf Hindernisse und können ihre Fahrwege dynamisch anpassen. Dadurch eignen sie sich vor allem für Unternehmen mit häufig wechselnden Prozessen, wachsendem Geschäftsvolumen oder hoher Variantenvielfalt. Die Kombination von AMR-Systemen und künstlicher Intelligenz ermöglicht bereits heute eine effiziente Steuerung großer Flotten an Fahrzeugen, die sich selbst optimieren und flexibel auf Veränderungen reagieren können. Die Grenzen für diese Systeme liegen aktuell vor allem dort, wo die Umgebungsbedingungen schwierig sind. Das können beispielsweise beschädigte Böden, Schwellen, sehr enge Fahrwege, Aufnahme- oder Abgabepositionen in großer Höhe oder herausfordernder Mischverkehr mit anderen Fahrzeugen und Personen sein. 

Die Zukunft gehört nicht einzelnen Robotern, sondern intelligent orchestrierten Gesamtsystemen. Mobile Roboter erhöhen Flexibilität, Produktivität und Skalierbarkeit erheblich. Ihr volles Potenzial entfalten sie jedoch erst im Zusammenspiel mit leistungsfähiger Software, KI und den Menschen, die mit ihnen kollaborieren.

Welche konkreten Anwendungsfälle sehen Sie bereits heute für KI in der Intralogistik?

Mario Berger: Künstliche Intelligenz entfaltet ihre größten Stärken überall dort, wo eine Vielzahl von Daten, Umgebungsparametern und Einflussfaktoren in Echtzeit berücksichtigt werden muss. Während klassische Algorithmen bei der Verarbeitung komplexer Zusammenhänge und dynamischer Veränderungen oft an ihre Grenzen stoßen, können KI-Modelle große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und daraus fundierte Entscheidungen ableiten. In der Intralogistik wird dieses Potenzial bereits heute in zahlreichen Anwendungsbereichen genutzt. KI unterstützt beispielsweise das Flottenmanagement autonomer Fahrzeuge, die Bilderkennung für Qualitätsprüfungen, die Steuerung von Picking-Robotern, Smart-Maintenance-Konzepte zur Sicherstellung einer hohen Anlagenverfügbarkeit, die Erstellung präziser Prognosen sowie die Optimierung von Transport- und Zustellrouten. Mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle erweitert sich das Einsatzspektrum nun deutlich. Sie ermöglichen es Anlagenbetreibern, auf einfache Weise auf Daten und Kennzahlen zuzugreifen, Analysen durchzuführen und konkrete Handlungsempfehlungen zur Optimierung des Betriebs zu erhalten. Der nächste bedeutende Entwicklungsschritt wird in übergeordneten KI-Systemen liegen, die nicht mehr nur einzelne Prozesse optimieren, sondern ganze Systemlandschaften orchestrieren. Damit entwickelt sich KI zunehmend von einem unterstützenden Werkzeug zu einer zentralen Instanz für die intelligente Steuerung und Optimierung moderner Supply Chains.

Wird KI künftig auch strategische Aufgaben innerhalb der Supply Chain übernehmen?

Mario Berger: Auf alle Fälle werden KI-Modelle strategische Aufgaben übernehmen. Bereits jetzt bilden Informationen aus unterschiedlichen KI-Modellen die Basis für daten- und faktenbasierte Entscheidungen. Aktuell trifft die Entscheidung jedoch zumeist noch ein Mensch. Dies liegt oftmals nicht daran, dass die Entscheidungen eines Modells nicht richtig sind, sondern daran, dass Schnittstellen zwischen den Systemen fehlen, um die Empfehlungen automatisiert weiterzuverarbeiten.

Wie können Automatisierung, KI und Prognosemodelle dabei helfen, Lastspitzen effizient zu bewältigen?

Mario Berger: Datenanalysen, die auf Grundlage einer zuverlässigen Datenqualität durchgeführt werden, können helfen, Logistikzentren auf bevorstehende Peaks vorzubereiten. Dabei können KI-Modelle bereits heute unterstützen, um aus vorhandenen Daten die richtigen Rückschlüsse zu ziehen. In Kombination mit Prognosemodellen kann man beispielsweise Bestände im Lager optimal für die zu erwartende Belastungsspitze verteilen.

Zusätzlich dazu ist es hilfreich, genau zu wissen, welchen maximalen Output man mit den vorhandenen Ressourcen erreichen kann. Mit dieser Information kann geprüft werden, ob beispielsweise der Einsatz von AMRs sinnvoll ist oder eine Erhöhung der Anzahl bereits eingesetzter Fahrzeuge ausreicht. Handelt es sich um eine einmalige Situation im Jahr, ist zu prüfen, inwieweit eine angeschaffte Automatisierungstechnik im übrigen Jahr genutzt werden kann, um die Investition zu rechtfertigen. Ist dies nicht der Fall, müssen logistische Optimierungen, Operational-Excellence-Lösungen oder temporäre Arbeitskräfte in Betracht gezogen werden. Die Grundlage für solche Entscheidungen sollten jedoch immer qualitativ hochwertige Daten aus den Systemen sein.

Wie wichtig sind Skalierbarkeit und Modularität heute bei der Planung von Intralogistiklösungen?

Mario Berger: Skalierbarkeit und Modularität gehören heute zu den wichtigsten Anforderungen bei der Planung von Intralogistiklösungen. Märkte verändern sich immer schneller, Sortimentstrends wechseln kurzfristig und Absatzmengen können sich innerhalb kurzer Zeit deutlich verändern. Unternehmen benötigen daher Lösungen, die nicht nur die Anforderungen von heute erfüllen, sondern sich auch flexibel an zukünftige Entwicklungen anpassen lassen.

Aus diesem Grund analysiert Knapp gemeinsam mit seinen Kunden bereits zu Beginn eines Projekts die Geschäftsmodelle, Marktbedingungen und Wachstumsstrategien im Detail. Auf Basis dieser Daten entwickeln wir verschiedene Lösungsvarianten und bewerten diese mithilfe von Simulationen hinsichtlich Leistungsfähigkeit, Wirtschaftlichkeit und Zukunftssicherheit. Modularität spielt dabei eine entscheidende Rolle. Durch den Einsatz modularer Systeme können Kapazitäten bei Bedarf schrittweise erweitert werden, ohne dass bereits zu Projektbeginn in unnötige Ressourcen investiert werden muss. Damit hilft Knapp seinen Kunden, sowohl Überdimensionierungen mit unnötig hohen Investitionskosten als auch Unterdimensionierungen mit späteren Kapazitätsengpässen zu vermeiden. Unser Ziel ist es, für jeden Kunden die optimale Balance zwischen Investitionssicherheit, Wirtschaftlichkeit und langfristiger Flexibilität zu finden.

Nicht jedes Unternehmen benötigt eine vollautomatisierte Anlage. Wie findet man die richtige Balance?

Mario Berger: Für viele Unternehmen besteht die größte Herausforderung nicht darin, möglichst viel zu automatisieren, sondern die richtige Balance zwischen manuellen, teilautomatisierten und vollautomatisierten Prozessen zu finden. Eine erfolgreiche Automatisierungsstrategie orientiert sich deshalb immer am Geschäftsmodell, den Prozessanforderungen und den wirtschaftlichen Rahmenbedingungen des jeweiligen Unternehmens.

Der erste Schritt besteht darin, die bestehenden Prozesse und deren Entwicklungspotenzial genau zu analysieren. Gemeinsam mit dem Kunden betrachten wir Auftragsstrukturen, Wachstumserwartungen, Personalverfügbarkeit, Serviceanforderungen sowie saisonale Schwankungen. Bereits in der Planungsphase helfen Simulationen dabei, unterschiedliche Szenarien zu bewerten und die optimale Ausbaustufe zu bestimmen.

Die größten Effizienzgewinne entstehen häufig dort, wo hohe Volumina, repetitive Abläufe oder körperlich belastende Tätigkeiten vorliegen. Moderne Shuttle-Systeme, Fördertechnik, Goods-to-Person-Arbeitsplätze oder autonome mobile Roboter können hier oft einen sehr schnellen Mehrwert schaffen. Gleichzeitig zeigt die Praxis, dass eine Vollautomatisierung nicht in jedem Fall die optimale Lösung ist. Gerade in volatilen Märkten oder bei schwer prognostizierbaren Geschäftsmodellen kann ein hoher Grad an Flexibilität wichtiger sein als maximale Automatisierung. Ein häufiger Fehler besteht darin, Automatisierung primär aus technologischer Sicht zu betrachten. Erfolgreiche Projekte beginnen jedoch immer bei den Prozessen und den geschäftlichen Zielen. Technik allein löst keine Probleme. Erst das Zusammenspiel von Logistikprozessen, Automatisierung, Software und den Menschen, die mit den Systemen arbeiten, schafft nachhaltigen Mehrwert.

Welche typischen Fehler beobachten Sie bei Unternehmen, die ihre Automatisierungsstrategie entwickeln?

Mario Berger: Ein häufiger Fehler besteht darin, dass Unternehmen bei der Entwicklung ihrer Automatisierungsstrategie zu früh über Technologien sprechen und zu wenig Zeit in die Analyse ihrer Prozesse investieren. Die entscheidende Frage sollte nicht lauten: „Welche Technologie möchten wir einsetzen?“, sondern: „Welches Problem möchten wir lösen und welchen Nutzen wollen wir erreichen?“

Ein weiterer typischer Fehler ist die Planung auf Basis der aktuellen Situation oder der Vergangenheit, ohne mögliche Veränderungen des Geschäftsmodells, des Marktumfelds oder der Auftragsstrukturen ausreichend zu berücksichtigen.

Auch die Bedeutung von Datenqualität und Prozessstandardisierung wird immer wieder unterschätzt. Automatisierung kann ihre Vorteile nur dann voll entfalten, wenn die zugrunde liegenden Prozesse klar definiert und die verfügbaren Daten verlässlich sind.

Des Weiteren wird auch der Faktor Mensch in manchen Projekten zu wenig berücksichtigt. Benutzerfreundliche und ergonomische Arbeitsplätze, intuitive Benutzeroberflächen und eine frühzeitige Einbindung der späteren Anwender sind wesentliche Erfolgsfaktoren.

Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, den Fokus ausschließlich auf die Erst­investition zu legen. Wesentlich wichtiger ist jedoch die Betrachtung des gesamten Lebenszyklus einer Lösung.

Welche Lehren wurden aus den Krisen der vergangenen Jahre für Lieferketten gezogen?

Mario Berger: Die vergangenen Jahre haben gezeigt, dass reine Effizienzoptimierung nicht mehr ausreicht. Viele Unternehmen haben ihre Lieferketten lange nach dem Prinzip „Just-in-Time“ ausgerichtet. Krisen wie die Pandemie, geopolitische Spannungen oder unterbrochene Transportwege haben jedoch deutlich gemacht, wie anfällig hochgradig optimierte Netzwerke sein können.

Die zentrale Lehre daraus lautet: Resilienz muss heute ein gleichwertiges Ziel neben Kosten, Qualität und Geschwindigkeit sein. Dafür braucht es vor allem Transparenz und Flexibilität. Digitale Systeme schaffen durchgängige Transparenz über Bestände, Material­flüsse und Lieferkettenrisiken. Resiliente Supply Chains entstehen nicht durch höhere Sicherheitsbestände allein, sondern durch die Fähigkeit, Veränderungen frühzeitig zu erkennen, Szenarien zu bewerten und schnell zu handeln.

Beobachten Sie einen Trend zu regionaleren oder stärker diversifizierten Lieferketten?

Mario Berger: Die Entwicklungen gehen nicht in Richtung einer vollständigen Regionalisierung oder gar De-Globalisierung. Vielmehr sehen wir einen Wandel von einseitigen Abhängigkeiten hin zu ausgewogeneren und diversifizierten Netzwerken, die nicht mehr nur auf maximale Effizienz ausgelegt sind, sondern auf Risikodiversifikation. Viele Unternehmen setzen heute auf Multi-Sourcing-Strategien, bauen alternative Bezugsquellen auf oder ergänzen globale Lieferanten durch regionale Partner. Europa gewinnt in diesem Zusammenhang wieder an Bedeutung, insbesondere bei technologisch anspruchsvollen oder kritischen Komponenten, bei denen Versorgungssicherheit eine zentrale Rolle spielt.

Welche technologischen Entwicklungen werden die Intralogistik in den kommenden fünf bis zehn Jahren besonders prägen?

Mario Berger: Die Intralogistik der Zukunft wird vor allem durch die zunehmende Vernetzung von Robotik, künstlicher Intelligenz, Software und Daten geprägt sein. Die größte Veränderung wird dabei nicht in einzelnen Technologien liegen, sondern in deren intelligentem Zusammenspiel. Besonders prägend werden künstliche Intelligenz, autonome Robotik und übergreifende Orchestrierungsplattformen sein. KI wird Forecasts verbessern, Ressourcen steuern, Wartungsbedarfe frühzeitig erkennen und Materialflüsse dynamisch optimieren. Gleichzeitig werden autonome mobile Roboter und weitere Robotik­lösungen immer flexibler und übernehmen zunehmend Aufgaben, die heute noch manuell durchgeführt werden.

Unternehmen sollten deshalb bereits heute darauf achten, langfristig skalierbare und offene Systemarchitekturen aufzubauen. Die Herausforderung der kommenden Jahre wird nicht darin bestehen, möglichst viele Einzeltechnologien einzusetzen, sondern diese nahtlos miteinander zu integrieren und flexibel an neue Anforderungen anpassen zu können.

Unser Ziel ist klar: Wir möchten Logistiksysteme schaffen, die nicht nur effizienter, sondern auch anpassungsfähiger, lernfähiger und widerstandsfähiger werden. Die nächste Generation von Logistiklösungen wird nicht durch einzelne Maschinen definiert, sondern durch intelligente Ökosysteme, in denen Menschen, Software, Robotik und künstliche Intelligenz optimal zusammenarbeiten.