Nach dem Peak ist vor dem Peak

Mehr Umsatz, mehr Verkaufskanäle, mehr Ware, mehr Menschen, mehr Maschinen: Black Friday, Cyber Monday & Co. testen regelmäßig die Flexibilität von Lagern und Logistik-Netzwerken aus. Und immer gilt: Nach dem Peak ist vor dem Peak, nämlich dem sich nahtlos anschließenden Retouren-Hoch. Wer hier flexibel sein will, muss prozessual umschalten können – vom Outbound auf den Retourenprozess, und das oft über verschiedene Kanäle. Da kann sich die Neukonzeption der Retourenabwicklung lohnen, wie jüngst bei einem Infios-Kunden. Dort kommen nach der Umstrukturierung Autonome mobile Roboter (AMR) für direkte Transporte der Rücksendungen unmittelbar in die Vorratslagerung zum Einsatz – ein klarer Gewinn an Agilität. Aber retour zum Warenausgang: Aller Automatisierung zum Trotz ist es keine Seltenheit, dass Unternehmen hier in Hochphasen ihr Personal für manuelle Tätigkeiten mehr als verdoppeln müssen.

Peaks rechtzeitig einplanen

Dies geschieht meist über Leihkräfte, die mit den einzelnen Prozessschritten nicht vertraut sind. Um die zusätzliche Manpower kurzfristig und effizient einsetzen zu können, müssen nicht nur ausreichende, temporär aktivierbare Arbeitsplätze vorhanden sein. Um den Schulungsaufwand und die Fehlerquote zu minimieren, müssen die Abläufe intuitiv gestaltet und von intelligenten Systemen gestützt werden.

Ohne moderne und flexible Warehouse Management Systeme (WMS) lässt sich das nicht effizient erreichen. Modulare Funktionen ermöglichen es den Teams, genau die Funktionen zu aktivieren, die sie benötigen – und zwar dann, wenn sie sie benötigen. Ob es darum geht, die Nachfrage in der Hochsaison zu befriedigen oder die Auftragsabwicklung über neue Kanäle zu koordinieren – ein modularer Ansatz beschleunigt die Implementierung, vereinfacht Updates und entwickelt sich im Einklang mit der Geschäftsentwicklung weiter. Wenn ein solches WMS um Echtzeit-Einblicke und „actionable Data“ ergänzt wird, können Teams Spitzenzeiten noch effektiver bewältigen. Mit Szenarioplanungen und Simulationen können Führungskräfte Entscheidungen testen, bevor sie umgesetzt werden. Ob es um die Anpassung von Arbeitsplänen, die Neukonfiguration von Lagerbereichen oder die Reaktion auf Spitzenauslastungen geht – diese Systeme können Ergebnisse in Echtzeit modellieren und dabei Risiken, Kompromisse und optimale Vorgehensweisen identifizieren.

Technologien für flexible Logistikprozesse

Auch die mit dem WMS verbundenen Technologien haben einen großen Effekt. „By-light“-Arbeitsanweisungen in der Kommissionierung sprechen eine visuelle Universalsprache. Andere WMS-gestützte Assistenzsysteme wie das integrierte Voice-Picking verbessern die Genauigkeit und Präzision und können, wenn sie über eine schnelle Sprachumschaltung verfügen, eventuelle Sprachbarrieren überwinden. Insgesamt wächst die Bedeutung einfacher, robuster und mehrsprachig bedienbarer Prozesse mit dem Flexibilitäts- und Geschwindigkeitsbedarf im Unternehmen. Die Bereitstellung zusätzlicher Arbeitsplätze aber bedingt strukturelle Voraussetzungen im Lager, um diese bei Bedarf nahtlos in den Prozess integrieren zu können. Neben den physischen und baulichen Voraussetzungen betrifft dies natürlich auch die Software-Architekturen von WMS und WCS, in denen die Stationen angelegt und die Skalierbarkeit im Voraus bedacht sein müssen.

Selbst autonome Robotik ist kein Selbstläufer

Eine starre, konventionelle Lager- und Fördertechnik bildet bei kurzfristigen Systemanpassungen einen Flaschenhals. Autonome mobile Roboter, Fahrerlose Transportsysteme (AGV) oder Shuttles hingegen können relativ schnell aufgestockt werden, um die Kapazitäten dynamisch zu erweitern. In Robotik-as-a-Service-Modellen ist dieser Einsatzbereich sogar Grundlage des Geschäftsmodells. Dabei werden die Geräte bei Bedarf gemietet, was auch die wirtschaftliche Flexibilität erhöht: Die Liquidität wird geschont, die Gerätekosten werden in die operativen Kosten verlagert.

Dennoch ist auch die autonome Robotik kein Selbstläufer. Wie bei den manuellen Arbeitsplätzen müssen auch für die Robotik die strukturellen Voraussetzungen gegeben sein. Bei Ware-zur-Person-AMR etwa sind das ganz offensichtlich genügend Platz und eine hinreichende Bodenbeschaffenheit. Aber auch eine flexible Steuerungslogik mit entsprechenden Möglichkeiten zur Parametrierung und Integration muss gewährleistet sein, was eine übergeordnete Software erfordert. Im Shuttle-Lager ist ein etwas überdimensionierter Regalbau nicht selten, sodass durch zusätzliche Geräte die Kapazität erhöht werden kann. Der Grundgedanke dahinter ist jedoch, das Lager auf anhaltendes Wachstum vorzubereiten, nicht, die Leistung nach dem Peak wieder herunterzufahren.

Bessere Auslastung und Auftragsabwicklung auf Netzwerkebene

Auf der Netzwerkebene bietet es sich an, zusätzliche Lagerstandorte in ein homogenes Lagerkonstrukt zu integrieren. Die Gesamtkapazität mittels kleineren Lagerstandorten zu erhöhen, hat natürlich zur Voraussetzung, dass man in der Lage ist, eine solche Gesamtlagerstruktur auch strukturell und dynamisch zu steuern. Auch dieses Konzept hat sich bei Infios-Kunden bereits bewährt. Über Mikrologistikzentren mit standardisierten Schnittstellen und Abläufen werden innerhalb von wenige Wochen zusätzliche Kapazitäten in das Gesamtkonstrukt eingefügt, freigesetzt und genutzt.

Eine effektive Netzwerksteuerung ist der Schlüssel – insbesondere für einen Omni-Channel-Fulfillment-Betrieb, der in der Hochsaison Bestellungen von mehreren Distributionsstandorten aus verwaltet. Hier kommen Order Management Systeme (OMS) ins Spiel. Für Marken, die zusätzliche Umsatzpotenziale nutzen möchten – sei es Black Friday oder Cyber Monday – verbindet ein intelligentes, KI-gestütztes, modulares OMS nicht nur die Lieferkette eines Unternehmens mit seinen Kunden. Es ermöglicht es auch, in Echtzeit flexibel zu reagieren und zu skalieren, während es unter Berücksichtigung von Kapazitäten, Fähigkeiten, Lagerbeständen, Standortkapazitäten und Rentabilität den optimalen Knotenpunkt für die Abwicklung ermittelt. Wenn ein OMS mit KI für prädiktive Intelligenz ausgestattet ist, gibt es den Entscheidungsträgern in der Lieferkette auch die Möglichkeit, vorausschauend zu handeln, bevor es zu Störungen kommt. Solche Funktionen analysieren Muster in historischen und Echtzeitdaten und helfen so, Risiken zu antizipieren, Anomalien zu erkennen und die besten nächsten Maßnahmen zu empfehlen – damit Teams Verzögerungen verhindern, Bestände neu ausbalancieren und der Nachfrage immer einen Schritt voraus sein können.

Fazit

Saisonale Spitzen in der Logistik stellen nach wie vor eine Herausforderung dar, lassen sich jedoch mit flexiblen Lösungen effizient abfedern. Zentrale Hebel dafür sind ein modernes WMS, der gezielte und temporäre Einsatz zusätzlicher Arbeitskräfte, der Einsatz von AMR sowie die intelligente Orchestrierung im gesamten Logistiknetzwerk über ein intelligentes OMS. Dabei müssen sowohl technologische als auch strukturelle Hürden berücksichtigt werden. Dies erfordert vorausschauende Planung und anpassungsfähige Prozesse, um schnell auf wechselnde Anforderungen reagieren zu können.

Eine Information von Infios

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