Was ist Automatisierung in der Logistik?

Mehr Zuverlässigkeit, Effizienz und Transparenz von Logistikprozessen durch Automatisierung.

Die Logistikautomatisierung nutzt KI, IIoT, Robotik und Cloud-Technologien zur Optimierung der Lieferkettenprozesse. Elektronischer Datenaustausch (EDI) dient als Grundlage für den Echtzeit-Datenaustausch in kritischen Prozessen wie Barcodedruck, Kommissionierung, Verpackung und Lagerumverteilung. Robotic Process Automation (RPA) wird ebenfalls eingesetzt, um die Effizienz in der Automobilmontage, im Lagerbetrieb und im Supply Chain Management zu steigern.

Für eine nahtlose Logistikautomatisierung ist eine skalierbare Integrationsplattform wie die SEEBURGER BIS Plattform mit EDI-Funktionen für die Koordination zwischen ERP, WMS, TMS und anderen Kernsystemen erforderlich. BIS wird zur ausfallsicheren zentralen Drehscheibe für das Management automatisierter Prozesse und Datenflüsse entlang der gesamten Supply Chain.

Die Logistik umfasst die präzise Koordinierung der Lieferkette eines Unternehmens. Die Automatisierung der Logistik hängt maßgeblich von der Digitalisierung in der Logistikbranche ab. Der Einsatz digitaler Technologien zur Ausführung von Aufgaben mit minimalem menschlichem Eingriff ermöglicht Unternehmen eine Steigerung der Effizienz sowie eine Reduzierung von Fehlern bei der Bewegung und Lagerung von Waren.

Zu den Schlüsseltechnologien für die Automatisierung in der Logistik zählen:

Künstliche Intelligenz (KI) and Maschinelles Lernen (ML)

Diese Technologien ermöglichen es Systemen, aus Daten zu lernen, Vorhersagen zu treffen und Prozesse zu optimieren. In der Logistik werden KI und ML für Bedarfsprognosen, Routenoptimierung und vorausschauende Wartung eingesetzt.

Industrial Internet of Things (IIoT)

IIoT-Geräte erfassen und übermitteln Daten von verschiedenen Punkten in der Lieferkette, um Echtzeittransparenz und eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Beispiele sind RFID-Etiketten, GPS-Tracker und Umweltsensoren.

Robotik

Physische Roboter werden zunehmend in Lagern und Distributionszentren für Aufgaben wie Kommissionierung, Verpackung und Sortierung eingesetzt. Fortgeschrittene Roboter können mit Menschen zusammenarbeiten, um die Produktivität und Sicherheit zu erhöhen.

Cloud Computing und Big Data Analytics

Diese Technologien ermöglichen die Verarbeitung und Analyse der enormen Datenmengen, die bei Logistikprozessen anfallen, und liefern Erkenntnisse für die Optimierung und strategische Planung.

Durch die Integration dieser Technologien entstehen Synergien, die die Automatisierung in der Logistik beschleunigen. Beispielsweise sammeln IIoT-Geräte Echtzeitdaten, die in KI- und ML-Systeme eingespeist werden, um eine bessere Bedarfsprognose und eine effizientere Routenplanung zu ermöglichen. Gleichzeitig nutzen Roboter Erkenntnisse aus Cloud Computing und Analytik, um Ausfallzeiten zu minimieren. Dieses vernetzte System ermöglicht einen reibungslosen Informationsfluss zwischen den Technologien und unterstützt Unternehmen bei der Anpassung an sich ändernde Marktanforderungen. Insgesamt schafft die Integration dieser Technologien über eine SaaS-Integrationsplattform eine agilere Logistiklandschaft.

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Geschäftstransaktionen nahtlos ablaufen. Angetrieben werden sie durch eine stumme Sprache aus Zahlen und Codes. So sieht die Realität von EDI aus. EDI rationalisiert die Geschäftskommunikation – und zwar vom Barcodedruck bis zum Nachschub. Nehmen wir zum Beispiel die Auftragsabwicklung im Einzelhandel. Ein EDI-Translator erkennt eine Bestellung automatisch anhand ihrer eindeutigen Transaktionsnummer (850). Dieser digitale Code enthält alle wichtigen Informationen wie die Identität des Käufers, die bestellten Artikel und die Preise. Das ist mehr als nur eine Datenübertragung. Das EDI-System dekodiert die 850er-Nachricht, um Informationen über Systeme und Anwendungen hinweg zu harmonisieren.

Die Magie der EDI-Decodierung geht jedoch noch weiter. Ihre volle Wirkung entfaltet sie erst beim automatisierten Austausch (Senden und Empfangen) dieser verschlüsselten EDI-Nachrichten. In der Automatisierung logistischer Prozesse unterstützt EDI den Datenaustausch in Echtzeit und ermöglicht eine mühelose Kommunikation zwischen Systemen, Anwendungen und Menschen.

Durch die Implementierung einer cloudbasierten Integrationsplattform für digitale Logistik mit EDI-Funktionen können folgende kritische Logistikprozesse wesentlich genauer und deutlich schneller durchgeführt werden:

Barcodedruck

Die EDI-Automatisierung beim Barcodedruck umfasst die Übertragung von Daten zwischen Systemen, um Barcodes präzise und zeitnah zu erzeugen. Dies funktioniert in der Regel wie folgt:

Auftragsinformationen werden über EDI von Kunden oder internen Systemen empfangen.
Das EDI-System wandelt diese Daten in ein Format um, das mit dem Lagerverwaltungssystem („Warehouse Management System“, WMS) kompatibel ist.
Das WMS verarbeitet den Auftrag und generiert Barcode-Daten.
Diese Daten werden per EDI an die Barcodedrucker gesendet, wodurch eine präzise Etikettenerstellung in Echtzeit gewährleistet ist.
Die Bestätigung des erfolgreichen Drucks wird über das EDI-System zurückgesendet.

Präzise gedruckte und korrekt gescannte Barcodes in der EDI-Automatisierung gewährleisten die Echtzeitverfolgung von Produkten und die Kontinuität der Lieferkette. Diese Genauigkeit minimiert das Risiko kostspieliger Fehler, wie falsche Etikettierung oder Versand falscher Artikel, die zu Verzögerungen und Kundenunzufriedenheit führen können. Präzise Barcodes ermöglichen auch eine schnellere Abwicklung und verkürzen die Wartezeit der Kunden.

Für die Automatisierung in der Logistik bietet Robotic Process Automation, RPA, bei der Bots zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben eingesetzt werden, zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten. Hierzu zählen Montagelinien in der Automobilindustrie, Lagerhaltung und Supply-Chain-Management.

Prozessoptimierung: RPA kann die Reihenfolge der Teilelieferung an die Montagelinien automatisieren und so sicherstellen, dass die richtigen Komponenten zur richtigen Zeit verfügbar sind.
Qualitätskontrolle: Automatisierte Systeme können visuelle Inspektionen und Datenanalysen durchführen, um Fehler frühzeitig im Produktionsprozess zu erkennen.
Bestandsverwaltung: RPA kann die Verwendung von Teilen automatisch verfolgen, Nachbestellungen auslösen und die Lagerbestände auf der Grundlage von Produktionsplänen optimieren.

Auftragsabwicklung: RPA kann die Extraktion von Auftragsdetails aus verschiedenen Systemen, die Validierung von Informationen und die Initiierung von Ausführungsprozessen automatisieren.
Bestandsverfolgung: RPA kann bei der kontinuierlichen Überwachung von Beständen, der Automatisierung von Zykluszählungen und dem Abgleich von physischen und digitalen Beständen unterstützen.
Versand und Wareneingang: RPA kann die Erstellung von Versandetiketten, Zolldokumenten und Aktualisierungen der Sendungsverfolgung über mehrere Speditionssysteme hinweg automatisieren.

Nachfrageprognose: RPA kann die Datenerfassung aus verschiedenen Quellen automatisieren, prädiktive Analysen zur Erkennung von Trends durchführen, genaue Bedarfsprognosen erstellen und diese laufend aktualisieren, wenn neue Informationen verfügbar werden.
Lieferantenmanagement: RPA-Bots können die Leistung von Lieferanten überwachen, Verträge verwalten, Bestellungen auf der Grundlage von Lagerbeständen automatisieren, Rechnungen bearbeiten und die Routinekommunikation mit Lieferanten abwickeln.
Risikobewertung: RPA kann Lieferkettendaten kontinuierlich überwachen und analysieren, um potenzielle Störungen zu erkennen, ihre Auswirkungen zu bewerten und automatische Warnungen oder Notfallpläne auszulösen.

Die Automatisierung in der Logistik treibt die Entwicklung neuer Methoden für den Transport und die Lieferung von Gütern an Land voran. Lieferungen auf der letzten Meile (Last Mile Delivery), ausgeführt von Robotern und Drohnen, fahrerlose Transportfahrzeuge (FTF) und autonome LKW zeigen, wie Logistikautomatisierung und Innovation zusammenhängen.

Automatisierung der Last Mile Delivery

Die Automatisierung der Last Mile Delivery durch digitale Integration hat die letzte Phase des Logistikprozesses transformiert und zu mehr Effizienz und Kosteneinsparungen geführt. Für IT-Experten im Logistikbereich bietet sich hier eine spannende Gelegenheit, modernste Technologien in bestehende Systeme zu integrieren.

Lieferroboter und Drohnen stehen an der Spitze der Innovation in der Logistikautomatisierung für die Zustellung auf der letzten Meile. Diese autonomen Geräte erfordern hochentwickelte Softwaresysteme für die Navigation, die Umgehung von Hindernissen und die sichere Handhabung von Paketen. IT-Experten sind gefordert, robuste APIs für die Integration von Legacy-Systemen und Auftragsverwaltungssystemen, Echtzeit-Tracking-Lösungen und Tools zur Kundenbenachrichtigung zu entwickeln.

Zu den wichtigsten Themen, die IT-Teams im Blick behalten müssen, gehören:

Implementierung sicherer Kommunikationsprotokolle zum Schutz der Lieferdaten
Entwicklung skalierbarer cloudbasierter Lösungen für das Flottenmanagement von Lieferrobotern und Drohnen
Schaffung benutzerfreundlicher Schnittstellen für Betreiber und Endnutzer
Sicherstellung der Einhaltung lokaler Vorschriften und Datenschutzgesetze
Implementierung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zur Routenoptimierung und vorausschauenden Wartung.

Durch die erfolgreiche Integration dieser Technologien können Unternehmen erhebliche Verbesserungen in Bezug auf Liefergeschwindigkeit, Genauigkeit und Kundenzufriedenheit erzielen.

Autonome Lkw

Vollautonome Lkw werden noch nicht in großem Umfang eingesetzt, da es sich um eine neue Technologie handelt. Sie befinden sich noch in der Entwicklungs- und Testphase mit dem Ziel, den Fernverkehr auf öffentlichen Straßen zu automatisieren. Viele Lkw in der Logistikbranche sind jedoch bereits mit fortgeschrittenen Fahrerassistenzsystemen (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) ausgestattet, die bestimmte Aspekte des Fahrens automatisieren.

Daimler Truck rechnet damit, bis 2027 autonome Lkw auf den Autobahnen der USA einzusetzen. Das Unternehmen hat auf seiner Teststrecke zwischen Phoenix und Oklahoma City bereits erfolgreich Fracht mit autonomen Lkw transportiert.

Vorteile der Automatisierung in der Logistik für den autonomen Lkw-Verkehr:

Erhöhte Sicherheit durch Reduzierung menschlicher Fehler
Verbesserte Kraftstoffeffizienz durch optimierte Fahrweisen
Potenzial für einen 24/7-Betrieb, der die Anlagenauslastung erhöht

Herausforderungen bei der Automatisierung der Logistik für den autonomen Lkw-Verkehr:

Regulatorische, rechtliche und sicherheitstechnische Erwägungen
Öffentliche Akzeptanz und Vertrauen
Integration in bestehende Infrastruktur

Ähnlich wie Drohnen und Lieferroboter erfordert auch die Technologie autonomer Lkw die Integration in bestehende Logistiksysteme, einschließlich Transportmanagementsystemen (TMS), Lagerverwaltungssystemen (WMS) und anderer Supply-Chain-Software für:

Datenaustausch in Echtzeit mit Standortverfolgung und ETA-Updates
Integration mit Ladeplanungs- und Routenoptimierungssystemen
Automatisierte Disposition und Flottensteuerung
Ausnahmebehandlung und Rerouting bei unvorhergesehenen Ereignissen

Fahrerlose Transportsysteme (FTS)

Obwohl sowohl FTS als auch autonome Stapler einen Fortschritt in der Logistikautomatisierung darstellen, werden sie für unterschiedliche Zwecke und in unterschiedlichen Umgebungen eingesetzt. FTS werden in kontrollierten Lagerumgebungen eingesetzt, während autonome LKW auf öffentlichen Straßen fahren.

FTS sind eine ausgereifte Technologie, die in der Industrie und in Lagern für den Materialtransport eingesetzt wird. FTS bewegen, schleppen und ziehen Kartons und Paletten von einem Ort zum anderen, indem sie mit Hilfe von Sensoren einem vorgegebenen Weg folgen. Beispiele für FTS sind Gabelstapler-FTS zum Bewegen von Paletten, Schlepper-FTS zum Ziehen von Anhängern und Wagen und Stückgut-FTS zum Transport schwerer Lasten.

Vorteile der Automatisierung in der Logistik für fahrerlose Transportsysteme (FTS):

Höhere Effizienz und Produktivität beim Materialtransport
Geringere Arbeitskosten und mehr Sicherheit für das Personal
Flexibler und skalierbarer Betrieb mit 24/7 Verfügbarkeit

Herausforderungen bei der Automatisierung der Logistik für FTS:

Komplexität der Programmierung und Wartung von Softwaresystemen
Notwendigkeit standardisierter Kommunikationsprotokolle
Integration mit vorhandenen Lagerverwaltungssystemen

Die gemeinsame Herausforderung bei der Automatisierung der Logistik mit Drohnen, Lieferrobotern, FTS und autonomen Fahrzeugen ist die Integration in die bestehende Infrastruktur.

Ziel der Automatisierung von Logistikprozessen ist die Vermeidung von Fehlern bei der manuellen Dateneingabe. Dies wird durch die Automatisierung des Datenaustausches für kritische Dokumente wie z. B. Bestellungen und Lieferavise mit Hilfe der SEEBURGER B2B/EDI-Funktionen und vorgefertigten Konnektoren erreicht.

Die Automatisierung von Logistikprozessen erfordert eine effiziente Koordination der Prozesse zwischen ERP, WMS, TMS und anderen logistischen Kernsystemen. Für eine reibungslose Zusammenarbeit dieser Systeme ist eine Plattform für Skalierbarkeit, Flexibilität und nahtlose Integration unerlässlich. Die nahtlose Integration umfasst die Verbindung aktueller Logistiksysteme, Datenmigrationsstrategien und Data-Governance-Richtlinien zur Wahrung der Datenqualität und -konsistenz.

Eine Integrationsplattform ermöglicht es Unternehmen:

gründliche Risikobewertungen automatisierter Systeme durchzuführen
starke Cyber-Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor potenziellen Bedrohungen zu implementieren
die Einhaltung von Branchenvorschriften und Datenschutzgesetzen zu gewährleisten

Die B2B-Lösung von SEEBURGER setzt auf Automatisierung und Workflow-Optimierung und hilft Unternehmen, ihre B2B/EDI-Prozesse zu rationalisieren und manuelle Eingriffe zu reduzieren. Die Lösung umfasst die SEEBURGER BIS-Plattform mit intelligenten Workflow-Management-Tools, die wiederkehrende Aufgaben automatisieren, Fehler minimieren und die operative Effizienz steigern.