Rainer Schulz, Geschäftsführer der sysmat GmbH, skizziert im Kommentar, warum künstliche Intelligenz den Materialfluss intelligenter und flexibler macht:
„Momentan befindet sich die Intralogistik in einer Phase tiefgreifender Veränderung. Steigende Volatilität der Märkte, kürzere Lieferzyklen, Fachkräftemangel und wachsender Kostendruck zwingen Unternehmen dazu, ihre Materialflussprozesse neu zu denken. Klassische Automatisierungslösungen stoßen dabei zunehmend an Grenzen, da sie auf statischen Regeln, festen Taktungen und vordefinierten Prozessketten basieren. Künstliche Intelligenz hebt die Automatisierung im Lager und im innerbetrieblichen Transport auf ein neues Niveau, indem sie Materialflüsse adaptiv, lernfähig und vorausschauend steuert.
Aktive Optimierung
Im Zentrum der KI-gestützten Automatisierung steht die Fähigkeit, große Mengen heterogener Daten in Echtzeit auszuwerten. Sensorik, Steuerungen, Lagerverwaltungssysteme und Transporttechnik liefern kontinuierlich Informationen über Bestände, Auftragslagen, Anlagenzustände und Verkehrsflüsse. KI-Algorithmen analysieren diese Daten, erkennen Muster und leiten daraus Entscheidungen ab, die deutlich über klassische Wenn-dann-Logiken hinausgehen. Materialflüsse werden nicht mehr nur ausgeführt, sondern aktiv optimiert, indem sich Prioritäten dynamisch anpassen, Engpässe antizipieren und Ressourcen intelligent verteilen lassen. Als wesentlicher Anwendungsbereich gilt die Materialflusssteuerung in hochdynamischen Lagerumgebungen. KI-basierte Systeme koordinieren Fördertechnik, Shuttle-Systeme, autonome mobile Roboter und manuelle Arbeitsplätze in einem gemeinsamen Orchestrierungsansatz. Ebenso berechnen sie Auftragsreihenfolgen, Transportwege und Pufferstrategien fortlaufend neu, sobald sich Rahmenbedingungen ändern. Dadurch lassen sich Durchsatzleistung und Termintreue erhöhen, ohne zusätzliche Hardware installieren zu müssen. Besonders in Multi-Channel-Lagern mit stark schwankenden Auftragsprofilen entsteht so ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.
Nachhaltigkeit als Ergebnis
Auch im innerbetrieblichen Transport zeigt sich das disruptive Potenzial künstlicher Intelligenz. Autonome Transportfahrzeuge agieren nicht mehr isoliert, sondern als kooperierende Flotten. KI-gestützte Leitsteuerungen verteilen Fahraufträge bedarfsgerecht, vermeiden Leerfahrten und passen Routen an aktuelle Verkehrssituationen an. Gleichzeitig finden Ladezustände, Wartungsbedarfe und Ausfallrisiken Berücksichtigung. Das Ergebnis: ein robuster, energieeffizienter Materialfluss, der auch bei Störungen stabil bleibt. Ein weiterer zentraler Mehrwert liegt in der Prognosefähigkeit KI-basierter Systeme. Durch die Kombination historischer Daten mit Echtzeitinformationen lassen sich Auftragsspitzen, Engpasssituationen oder drohende Anlagenstillstände frühzeitig erkennen. Materialflussstrategien können zudem proaktiv angepasst werden, bevor sich Leistungsabfälle zeigen. In Verbindung mit digitalen Zwillingen entsteht eine virtuelle Abbildung der Intralogistik, die Simulationen, Szenarienvergleiche und fundierte Investitionsentscheidungen ermöglicht. Neben Effizienzgewinnen leistet KI-gestützte Automatisierung auch einen wichtigen Beitrag zur Nachhaltigkeit. Optimierte Fahrprofile, reduzierte Umlaufbestände und bedarfsgerechte Ressourcennutzung senken den Energieverbrauch und die CO₂-Emissionen intralogistischer Systeme. Gleichzeitig verlängert die vorausschauende Instandhaltung die Lebensdauer von Anlagen und reduziert ungeplante Stillstände.
Kein Zukunftsthema mehr
Doch die Einführung künstlicher Intelligenz in Materialflussprozesse erfordert ein Umdenken in Planung und Betrieb. Datenqualität, Systemintegration und Transparenz entwickeln sich zu kritischen Erfolgsfaktoren. KI entfaltet ihren Nutzen nur dort, wo Prozesse klar strukturiert, Systeme vernetzt und Verantwortlichkeiten definiert sind. Zudem verschiebt sich die Rolle des Menschen: Mitarbeitende agieren zunehmend als Prozessüberwacher, Entscheider und Optimierer, unterstützt durch intelligente Assistenzsysteme. KI-gestützte Automatisierung stellt damit kein Zukunftsthema mehr dar, sondern entwickelt sich zur zentralen Säule moderner Intralogistik. Unternehmen, die Materialflussprozesse heute datenbasiert und lernfähig gestalten, schaffen die Grundlage für Skalierbarkeit, Resilienz und langfristige Wettbewerbsfähigkeit in einem zunehmend dynamischen Umfeld.“
Weitere Informationen unter www.sysmat.de
Autor Rainer Schulz
Rainer Schulz, Geschäftsführer der sysmat GmbH aus Mainhausen. Er beschäftigt sich seit rund 25 Jahren mit der Automatisierung von Lagern. Gemeinsam mit dem Unternehmen entwickelte er die grafische Materialflussrechner-Software matCONTROL graphics für automatisierte Anlagen, Automatiklager und Produktionslinien.