Beschreibung

Lager lassen sich zunehmend schwerer steuern: Die Nachfrage schwankt, Automatisierungslösungen verschiedener Anbieter kommen zum Einsatz und inzwischen auch KI-Agenten. Jedes Lager erfasst, was passiert – jeden Auftrag, jede Aufgabe, jede Bestätigung und jede Warenbewegung –, und zwar in den Systemen für Lagerverwaltung (WMS), Materialflusssteuerung, Transportmanagement (TMS), ERP und Personalverwaltung (HR). Doch die Daten sind über verschiedene Systeme verteilt. Leitstände reagieren anhand von Listen auf akute Probleme, und nach jedem Go-live müssen neue Standorte ihre Prozesse erst wieder neu erlernen. Wie es ein Leitstand formulierte: „Wir waren praktisch blind.“

Warehouse Kosmos bringt Ordnung in diese Welt. Die Lösung überführt die Ereignisdaten aus allen Systemen in ein validiertes, objektzentriertes Modell des gesamten Lagers. Es bildet Aufträge, Aufgaben, Ladehilfsmittel, Kunden, Lieferanten, Mitarbeiter, Roboter und KI-Agenten ab, ordnet sie dem realen Lagerlayout zu und wird nahezu in Echtzeit aktualisiert. KI-gestütztes Mapping bindet neue Quellsysteme an. Validierungsregeln, die auf jahrelanger Erfahrung aus Lagerprojekten beruhen, prüfen die Daten, bevor sie als Entscheidungsgrundlage dienen.

Einmal aufgebaut, lässt sich das Modell von allen Beteiligten nutzen. Leitstände visualisieren den aktuellen Materialfluss in 3D und können auf Risiken reagieren, bevor diese den Lkw erreichen. Die Teams auf der Fläche sehen den für sie relevanten Teil des Materialflusses. Analysten identifizieren die wichtigsten Ineffizienzen. Das Management steuert alle Standorte auf Basis einer einheitlichen, globalen KPI-Grundlage. Mitarbeiter können per Prompt individuelle Dashboards oder Warnmeldungen erstellen lassen, die anschließend von einem Experten freigegeben werden. Die IT rollt einen einheitlichen Lösungsansatz auf alle Standorte und WMS aus. KI-Agenten arbeiten mit demselben Modell und schlagen Maßnahmen innerhalb klar definierter Grenzen vor. Bevor Änderungen in operative Systeme zurückgeschrieben werden, muss ein Mensch sie freigeben.

Innovationen

Heute bringt jedes neue Tool, jeder Roboter und jeder KI-Agent seine eigene Datenlogik mit. Und KI arbeitet mit den Daten, die ihr zur Verfügung stehen – unabhängig von deren Qualität. Warehouse Kosmos begegnet dieser Herausforderung mit sechs Innovationen.

1. Ein einheitliches Datenmodell statt vieler Insellösungen. Kosmos bildet ein einziges validiertes Modell, auf das alle Systeme, Roboter und KI-Agenten zugreifen. Kennzahlen aus dem operativen Betrieb, 3D-Ansichten, Dashboards und Handlungsvorschläge von KI-Agenten lassen sich auf dieselben Ereignisdaten und KPI-Definitionen zurückführen.

2. KI-gestützte Integration und Visualisierung. KI ordnet neue Quellsysteme dem Lagermodell zu und ermöglicht es Anwendern aus den Fachbereichen, per Prompt Dashboards und Warnmeldungen zu erstellen. Experten geben diese frei. So wird die Umsetzung beschleunigt, ohne Abstriche bei der Datenqualität und Verlässlichkeit zu machen.

3. Materialfluss in 3D in Echtzeit. Daten aus der Materialflusssteuerung bilden Fördertechnik, Shuttles, Roboter und Mitarbeiter im tatsächlichen Lagerlayout ab. Jeder Auftrag und jede Aufgabe sind dabei nachvollziehbar. Einzelne Sendungen lassen sich Schritt für Schritt anhand ihrer Aufgabenhistorie nachverfolgen, ohne dass dafür ein aufwendiges 3D-Digital-Twin-Projekt erforderlich ist.

4. Mehrwert bereits vor dem Go-live. Kosmos läuft auf dem Testsystem eines neuen WMS, prüft migrierte Daten und KPI-Definitionen während des User Acceptance Tests (UAT) und ermöglicht es neuen Standorten, vom ersten Tag an datenbasiert zu steuern. Ein Referenzkunde bringt es auf den Punkt: „Man sollte nicht warten, bis der Betrieb läuft.“

5. Der Mensch bleibt bewusst eingebunden. Das Modell bildet die Maßnahmen ab, die ein Standort freigegeben hat. KI-Agenten schlagen innerhalb dieser festgelegten Grenzen Aktionen vor. Ein Mensch genehmigt sie, bevor sie in die operativen Systeme zurückgeschrieben werden. Jede Entscheidung wird dokumentiert.

6. Skalierbarkeit über alle Standorte hinweg. Ein einheitliches Kernmodell für alle Standorte, WMS und Automatisierungsanbieter wird durch lokale Erweiterungen ergänzt. So lassen sich sämtliche Standorte anhand derselben Definitionen für die jeweiligen KPIs vergleichen.

Marktrelevanz

Die Komplexität von Lagerstandorten nimmt in drei Bereichen zu.

Automatisierung: Gartner erwartet, dass bis 2030 in 50 Prozent der neuen Lager in entwickelten Märkten Roboter eine zentrale Rolle spielen werden – häufig in gemischten Flotten verschiedener Hersteller. Gleichzeitig sind die Systeme oft nur unzureichend integriert: Lediglich 23 Prozent der befragten Unternehmen berichten von vollständig integrierten Systemen (Kardex/Modern Materials Handling, n=127, 2025). KI: 56 Prozent der Chief Supply Chain Officers sehen die Integration von KI in bestehende Altsysteme als große Herausforderung (Gartner, n=140, 2026). Darüber hinaus halten sich mehr als die Hälfte der Logistikunternehmen im DACH-Raum für nicht ausreichend anpassungsfähig, um auf anhaltende Störungen reagieren zu können (BVL, 2023/24).

Lagerverbünde arbeiten selten mit einem einheitlichen WMS, einem einheitlichen Lagerlayout oder identischen KPI-Definitionen. Bei jedem neuen Standort, jedem WMS-Wechsel und jeder Migration beginnt die Lernkurve nach dem Go-live von vorn. Netzwerkbetreiber stellen deshalb Fragen wie: „An welchem Standort sind wir im Wareneingang am effizientesten?“

Zielgruppe: Manuelle, teilautomatisierte und hochautomatisierte Lager unabhängig vom eingesetzten WMS – vom Einzelstandort bis zu Netzwerken mit Hunderten von Standorten.

Wiederverwenden statt neu entwickeln: Kernmodell, KPI-Definitionen, Validierungsregeln und freigegebene Aktionen werden standortübergreifend wiederverwendet. Nur das Mapping, das Lagerlayout und lokale Erweiterungen müssen individuell angepasst werden. Die Einstiegshürde ist niedrig: Es sind weder zusätzliche Hardware noch Sensoren oder Änderungen am WMS oder an der Automatisierung erforderlich. Kosmos wird als Cloud-Service mit standardisierten Konnektoren bereitgestellt.

Warum jetzt? Logistiknetzwerke führen neue WMS ein und integrieren gleichzeitig zusätzliche Roboter und KI-Agenten. Warehouse Kosmos stellt für jeden Standort einmalig ein validiertes Modell bereit, auf dem alle neuen Anwendungen und Agenten aufbauen können.

Kundennutzen

• Heute rekonstruieren Leitstände problematische Sendungsverläufe manuell, neue Standorte müssen ihre Prozesse nach dem Go-live immer wieder neu erlernen und KI arbeitet mit nicht validierten Daten. Warehouse Kosmos verändert das für alle Beteiligten. Leitstände steuern, statt ständig auf Probleme zu reagieren: Risiken werden sichtbar, bevor ein Lkw verpasst wird, und problematische Sendungen lassen sich Schritt für Schritt anhand ihrer Aufgabenhistorie nachvollziehen, statt sie einen halben Tag lang manuell rekonstruieren zu müssen.
• Die Teams auf der Fläche übernehmen Verantwortung für ihre Leistung und erkennen, welchen Beitrag sie zum gesamten Materialfluss leisten. Wie Teamleiter es formulierten: „Genau das haben wir uns gewünscht.“
• Prozessanalysten identifizieren die kritischsten Ineffizienzen auf Basis bereits validierter Daten.
• Das Management erhält eine einheitliche, globale KPI-Grundlage, um alle Standorte zu steuern und ihre Leistungsfähigkeit bereichsweise miteinander zu vergleichen.
• Die IT erhält eine Blaupause für die Skalierung: Jeder neue Standort, jeder WMS-Wechsel und jede Migration baut auf demselben Modell auf.
• KI-Agenten erhalten die Datengrundlage und klar definierte Handlungsgrenzen, um verlässliche Ergebnisse zu liefern. Sie übernehmen administrative Aufgaben, Menschen treffen die Entscheidungen und gewinnen Zeit für die Arbeit vor Ort.
• Praxisergebnis: In einem hochautomatisierten europäischen Distributionszentrum wurde das Modell bereits während des Hochlaufs in Betrieb genommen und etablierte sich als gemeinsame Datengrundlage für alle Ebenen – vom Management bis zu den Teams auf der Fläche. Die IT-Abteilung, die anfangs „sehr skeptisch“ war, zeigte sich überrascht, wie schnell sich die Daten integrieren und validieren ließen. Indem die Komplexität mithilfe von Daten reduziert und den Teams Kontrolle und Eigenverantwortung zurückgegeben wurden, stieg der Durchsatz während des Hochlaufs um 40 Prozent. Gleichzeitig verkürzte sich die Hochlaufphase um drei Monate, was Einsparungen von 3 Millionen Euro ermöglichte.