KI im Lagermanagement: Auswirkungen und Anwendungsfälle

Lager sind in den vergangenen Jahren zu ausgesprochen dynamischen Umgebungen geworden. Mit dem anhaltenden Wachstum des E-Commerce steigt der Wettbewerb um immer kürzere Lieferzeiten. Gleichzeitig stehen traditionelle Händler unter Druck, ihre Regale konstant gut zu füllen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Diese Entwicklungen haben dazu geführt, dass Lager für Fertigwaren und Distributionszentren zu zentralen Schauplätzen für betriebliche Effizienz, Kundenzufriedenheit und schnelle Reaktionen auf Marktveränderungen geworden sind. Um Schritt zu halten, setzen Lagerverwaltungssysteme (WMS) zunehmend auf intelligente Technologien wie künstliche Intelligenz, da diese mehr Transparenz, höhere Genauigkeit, Kostenvorteile und schnellere Abläufe in der Auftragsabwicklung ermöglichen.

Was ist KI im Lagermanagement?

Der wichtigste Einsatz von KI in einem Lagerverwaltungssystem erfolgt in der Fulfillment-Phase. KI optimiert die Platzierung von Produkten und Kommissioniermustern, steuert und trainiert Roboter, identifiziert gefährdete Aufträge und unterstützt weitere Prozesse im Fulfillment-Center, um Durchsatz und Leistungsfähigkeit der Mitarbeiter zu erhöhen. KI unterstützt Unternehmen zudem dabei, die Bedarfsprognose zu verbessern, auf Marktschwankungen zu reagieren, Bestände zu optimieren und Lagerprozesse gezielter zu planen.

Wichtigste Erkenntnisse

• Bestandsmanagement, Auftragsabwicklung und Prognosen gehören zu den wichtigsten Bereichen, in denen KI die Genauigkeit und Effizienz im Lager deutlich steigern kann.
• KI erhöht die Produktivität und beschleunigt die Auftragsbearbeitung, indem sie Bestellmuster erkennt und empfiehlt, häufig gemeinsam kommissionierte Artikel näher beieinander zu lagern.
• Cloudbasierte Anwendungen und Datenanalysen unterstützen zudem die Messung der Kapitalrendite von KI-Initiativen und fördern eine kontinuierliche Optimierung.

KI im Lagermanagement einfach erklärt

Lagerverwaltungssoftware umfasst die Funktionen und Fähigkeiten, mit denen Unternehmen Bestände, Materialfluss und Fulfillment-Prozesse im Lager oder Distributionszentrum steuern. Mit der fortschreitenden Entwicklung von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) ergeben sich zusätzliche Möglichkeiten, Lagerabläufe gezielt zu optimieren. In der Lagerumgebung schlagen diese Technologien eine Brücke zwischen der physischen und der digitalen Welt und unterstützen tiefgreifende Veränderungen in den operativen Prozessen. Laut einem Accenture-Bericht aus dem Jahr 2023 gaben 96 % der befragten Führungskräfte an, dass die Verschmelzung von IT und OT in den kommenden zehn Jahren einen transformativen Einfluss auf ihre Branchen haben wird. Diese IT/OT-Konvergenz ist in hoch effizienten Fulfillment-Lagern bereits Realität – wie z. B. durch Sensoren an Anlagen für vorausschauende Wartung oder robotergestützte Kommissioniersysteme, die auf Echtzeitdaten zu Bestellungen und Beständen zugreifen.

Übergeordnetes Ziel der KI-Integration in Lagerprozesse ist es, Abläufe effizienter und präziser zu gestalten. KI verarbeitet große Datenmengen in hoher Geschwindigkeit, um Aufgaben wie die Vorhersage von Lieferzeiten, das Erkennen von Geräteanomalien als Hinweis auf mögliche Ausfälle oder das Erstellen von Bedarfsprognosen durchzuführen und diese mit Beständen und eingehenden Lieferungen abzugleichen. Zudem empfehlen KI-Modelle optimale Wege für Kommissionierung und Versand, verbessern Arbeitsabläufe der Mitarbeiter und tragen zu schnelleren Lieferzeiten bei.

KI-Auswirkungen im Lagermanagement

Die zunehmende Verbreitung von KI im Lagermanagement bietet weitreichende Chancen für Unternehmen, die ihre Abläufe gezielt modernisieren möchten.

• Produktivität: In der Lagerumgebung ist Produktivität der zentrale Erfolgsfaktor. Sie bestimmt Kosten und Geschwindigkeit der Abläufe und ist – neben der Genauigkeit – ein maßgeblicher Indikator für operative Leistungsfähigkeit. Nahezu jede Technologieinvestition und Prozessoptimierung zielt darauf ab, den Durchsatz zu erhöhen. KI unterstützt eine schnellere, weniger arbeitsintensive Auftragsabwicklung. Zum Beispiel unterstützt KI dynamische Einlagerung und Platzierung, um Kommissionierzeiten zu verkürzen und die Produktivität zu verbessern. KI-basierte Slotting-Algorithmen schlagen fortlaufend optimierte Lagerplätze vor – basierend auf Nachfrageentwicklung und Artikelpopularität – und empfehlen beispielsweise, stark gefragte Produkte näher an Versand- und Verpackungsbereichen zu platzieren.
• Auftragsgenauigkeit: Präzision ist in Fulfillment-Lagern und Distributionszentren unverzichtbar. KI-gestützte Systeme mit Computer-Vision und Bildverarbeitung prüfen jedes kommissionierte Teil, erkennen Fehler wie falsch etikettierte Pakete oder unzutreffende Produktauswahl und identifizieren Aufträge mit Verzögerungsrisiko. So können Lagermanager frühzeitig eingreifen und Kunden über mögliche Verzögerungen informieren. Auch in der Lagerautomatisierung ist KI ein Vorteil, da Algorithmen autonome mobile Roboter effizienter und präziser steuern.
• Prognosen: In Fulfillment-Lagern sichern genaue Prognosen die richtige Bestandsmenge – selbst bei saisonalen Schwankungen und veränderten Marktbedürfnissen. Dieser Prozess, meist als Bedarfsprognose bezeichnet, wird zunehmend mit KI verknüpft. KI erkennt Trends, sagt Nachfragespitzen voraus und hilft Unternehmen, die passenden Produkte in der richtigen Menge vorrätig zu halten. Ein KI-gestütztes Lagerverwaltungssystem erkennt drohende Fehlbestände und informiert Lagermanager frühzeitig, um Bestände stabil zu halten und Unter- oder Überbestände zu vermeiden. Zudem lernt KI saisonale Nachfragemuster – wie beispielsweise Spitzen zu Schulbeginn, Halloween oder Weihnachten – und prognostiziert, welche Artikel in diesen Zeiträumen besonders gefragt sein werden.
• Verarbeitung: Lagermanager arbeiten fortlaufend daran, die Zeit vom Wareneingang über das Einlagern bis hin zum effizienten Kommissionieren und Bearbeiten einer Bestellung zu verkürzen. KI unterstützt dabei, indem sie Bestellmuster erkennt und aufzeigt, welche Artikel näher beieinander liegen sollten. Mitarbeiter können so häufig gemeinsam bestellte Produkte schneller zusammenstellen, ohne lange Wege zurückzulegen. Darüber hinaus kann KI Bestelldetails aus Rechnungen und Versandhinweisen automatisch auslesen, manuelle Eingaben reduzieren und die Bearbeitung beschleunigen.
• Flächenplanung: So wie Feng Shui hilft, einen harmonischen Wohnraum zu gestalten, unterstützt KI die Optimierung von Lagerlayouts, um Arbeitsabläufe und Kommissioniereffizienz zu maximieren. Dazu gehören die Planung der Lagerinfrastruktur, um Miet- oder Kaufflächen zu minimieren, die Nähe verwandter Artikel für eine schnellere Auftragsabwicklung, das Mapping optimaler Kommissionierwege zur Vermeidung von Staus sowie die effiziente Steuerung von Material- und Geräteflüssen.
• Lebensdauer von Anlagen: KI wird mit jeder Nutzung und jedem neuen Datensatz intelligenter. Bei der Überwachung des Anlagen- und Gerätezustands im Lager erkennt sie Abweichungen von Normwerten, wie z. B. bei Temperatur, Vibration, Durchsatz oder anderen Faktoren. Solche Anomalien frühzeitig zu erfassen, erleichtert es, potenzielle Störungen oder Ausfälle zu identifizieren, bevor sie auftreten oder sich verschlimmern. Lagermanager können dadurch vorbeugende Wartungsaufträge einplanen, noch bevor eine Maschine ausfällt – was Produktivität und Durchsatz stabil hält und zugleich die Lebensdauer der Anlagen verlängern kann.
• Sicherheit: Die Arbeit im Lager ist körperlich anspruchsvoll. Daher hat es für Unternehmen hohe Priorität, die Sicherheit der Mitarbeiter zu fördern und Verletzungsrisiken zu senken. KI, die auf den Sicherheitsrichtlinien eines Lagers trainiert wurde, kann unterstützen, indem sie erkennt, wann und wo Maschinen Aufgaben übernehmen sollten, um ein sichereres Arbeitsumfeld zu gewährleisten. Zudem hilft KI dabei, ergonomische und sicherheitsrelevante Maßnahmen umzusetzen, wie z. B. die Empfehlung, dass schwere Artikel nicht in großer Höhe platziert werden.
• Transparenz: Durch den Einsatz von KI auf Basis geschäftsrelevanter Daten lässt sich die Transparenz der Abläufe deutlich erhöhen. Führungskräfte können diese Erkenntnisse nutzen, um Prozesse wie Bestands- und Auftragsverfolgung effizienter zu gestalten. Mit Fähigkeiten in der Bedarfsprognose und vorausschauenden Wartung unterstützt KI zudem die Entscheidungsfindung in Produktion, Beschaffung und Investitionsplanung. Darüber hinaus überwachen KI-gestützte Tools Lagerprozesse kontinuierlich, identifizieren Engpässe und Ineffizienzen und zeigen Optimierungspotenziale auf.
• Kosten senken: KI liefert Lagermanagern wertvolle Erkenntnisse, um Kosten in Bereichen wie Energie- und Ressourcenverbrauch, Personaleinsatz und Bestandsmanagement zu reduzieren. KI-gestützte Systeme mit Computer-Vision und Sensorik können Beleuchtung und Temperatur je nach Aktivität im jeweiligen Bereich automatisch anpassen. Mehr Effizienz in diesen Abläufen minimiert Verschwendung und senkt langfristig die Betriebskosten. Auch Automatisierung trägt zur Kostenreduktion bei, da autonome Roboter und Sortiersysteme wiederkehrende Aufgaben wie Kommissionieren, Verpacken und Sortieren übernehmen, während Mitarbeiter sich auf strategischere Tätigkeiten konzentrieren können.
• Nachhaltigkeit: Der Betrieb eines Lagers erfordert viel Energie, weshalb viele Unternehmen KI einsetzen, um nachhaltiger zu agieren. KI-Systeme steuern den Energieverbrauch, indem sie Beleuchtung, Heizung und Kühlung abhängig von der Nutzung verschiedener Lagerbereiche regulieren. So kann KI den Stromverbrauch senken, indem sie ungenutzte Bereiche abdunkelt oder Temperaturwerte in Zeiten geringerer Auslastung anpasst. Zudem trägt KI durch effizienteres Bestandsmanagement dazu bei, den Energieeinsatz während der Kommissionierung zu reduzieren.

KI-Technologien im Lager

Es gibt zahlreiche KI-basierte Technologien, die bereits einen deutlichen Einfluss auf Lagerabläufe haben. Sie unterstützen Automatisierung, steigern Effizienz und fördern fundierte Entscheidungen.

• Kommissionierroboter und autonome mobile Roboter: Autonome mobile Roboter (AMRs) bewegen Artikel schneller, einfacher und präziser durch das Lager, indem sie KI nutzen, um optimale Wege statt starrer Routen zu wählen. Sie übernehmen zudem Aufgaben, die für Mitarbeiter schwierig oder potenziell gefährlich sind, wie z. B. das Entnehmen von Waren aus großen Höhen.
• Vorausschauende Wartung: Vorausschauende Wartung nutzt KI, um potenzielle Maschinenprobleme zu erkennen, bevor sie kritisch werden. Frühzeitige Warnungen ermöglichen es Mitarbeitern, rechtzeitig Maßnahmen einzuleiten, wodurch Anlagen zuverlässiger arbeiten, Ausfallzeiten sinken und Reparaturkosten reduziert werden. Sensoren überwachen Roboter und Geräte in Echtzeit, erfassen Daten und übertragen sie in ein WMS, wo sie mit historischen Daten abgeglichen werden. Die Aufgabe der KI besteht darin zu beurteilen, ob eine Abweichung relevant ist und auf einen möglichen Defekt oder eine bevorstehende Störung hinweist.
• Smart Warehousing: Smart Warehousing umfasst viele KI-gestützte Funktionen, die in einem Lagerverwaltungssystem zum Einsatz kommen. Dazu gehören die Optimierung von Lagerlayouts und Artikelplatzierungen sowie die Erkennung saisonaler Nachfrageschwankungen für eine präzise Bestandsplanung. Smart Warehousing schließt zudem den Einsatz von IoT-Technologien wie RFID-Tags und Gerätesensoren ein, die Prozesse wie Scannen und Etikettieren beschleunigen und die Leistung von Geräten und Robotern überwachen, um vorausschauende Wartung zu ermöglichen.
• Computer-Vision: Computer-Vision ist eine Form der KI, die autonomen mobilen Robotern hilft, sich im Lager zu orientieren, Hindernissen auszuweichen und Bestände ohne menschliche Unterstützung zu transportieren. Sie erkennt und klassifiziert Pakete oder Materialien, unterstützt Sortierprozesse und stellt sicher, dass Artikel für die weitere Bearbeitung an den richtigen Ort gelangen. Kameras und Bilderkennungssysteme scannen Barcodes oder QR-Codes in Echtzeit, ermöglichen automatische Bestandsaktualisierungen und reduzieren das Risiko menschlicher Fehler.
• Natural Language Processing: Natural Language Processing (NLP) ist eine Form der KI, die in einem Lagerverwaltungssystem genutzt werden kann, um Dokumente zu zusammenzufassen sowie Kommunikations- und Dateneingabeprozesse zu automatisieren. Durch NLP gesteuerte digitale Assistenten nutzen Versanddaten aus dem Lagersystem, um bestimmte Aufgaben im Kundenservice zu übernehmen, wie z. B. Echtzeit-Updates zu Bestellungen oder Antworten auf Kundenanfragen. NLP kann zudem Daten aus Versandhinweisen, Rechnungen, Lieferbelegen und anderen Dokumenten automatisch auslesen, manuelle Fehler reduzieren und die Bearbeitung beschleunigen.
• Intelligente Prognosen und Vorhersageanalysen: Die Kombination aus KI, Datenanalysen und cloudbasierten Anwendungen ermöglicht eine präzise Bedarfsprognose und eine vorausschauende Bestandsplanung im Lagerbetrieb. Mit KI-gestützten Prognosen und prädiktiven Analysen können Unternehmen Rohmaterialien und Fertigwaren entsprechend der Nachfrageentwicklung und saisonalen Muster effizient steuern. Vorhersageanalysen helfen zudem zu berechnen, wie lange das Kommissionieren, Verpacken und Versenden eines Auftrags voraussichtlich dauert, und liefern dadurch genauere Zeitangaben für die Auftragsfertigstellung. Gleichzeitig lassen sich Aufträge markieren, die ein Verzögerungsrisiko aufweisen oder Servicelevel und Versandfenster möglicherweise nicht einhalten – ein entscheidender Vorteil für eine zuverlässigere Auftragsabwicklung.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Lager

Laut einem Bericht der Logistik- und Supply-Chain-Vereinigung MHI geben nur 16 % der Unternehmen an, dass sie in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich keine KI-Technologien einführen werden. Während die meisten Logistik- und Supply-Chain-Unternehmen bereits erste Einsatzszenarien für KI entwickeln, zögern viele noch, sich vollständig zu verpflichten – vor allem aufgrund der zahlreichen Unbekannten rund um diese Technologie. Bei der Implementierung von KI im Lager stehen Unternehmen vor mehreren wesentlichen Herausforderungen.

• Datenschutz und Sicherheit: Der Einsatz von KI erfordert die Verarbeitung großer Datenmengen und wirft Fragen zur Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsvorgaben auf – insbesondere in Branchen mit sensiblen Daten wie Finanzwesen oder Gesundheitssektor. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Lösungen geltende Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien einhalten. Dazu gehört ein fundiertes Verständnis von Verschlüsselung, Anonymisierung, Zugriffskontrollen und weiteren Schutzmechanismen sowie der Umgang damit, wie Kundendaten zur Weiterentwicklung von KI-Modellen eines Anbieters verwendet werden könnten.
• Akzeptanz in der Belegschaft: Die Einführung von KI im Lagermanagement stellt gewohnte Arbeitsweisen infrage. Mitarbeiter könnten befürchten, dass KI ihre Arbeitsplätze gefährdet. Auch die technischen Anforderungen könnten Anlass zur Sorge geben. Während Unternehmen prüfen, ob ihre Belegschaft optimal auf die Zusammenarbeit mit KI-Tools vorbereitet ist, fragen sich Mitarbeiter, welche Fähigkeiten sie künftig benötigen, um beschäftigungsfähig zu bleiben.
• Technische Komplexität: Die Integration von KI-Modellen in Legacy-Systeme kann aufwendig und kostspielig sein, da veraltete Technologien modernisiert oder ersetzt werden müssen. Cloudbasierte KI-Tools können diese Komplexität reduzieren und Implementierungen erfolgreicher gestalten. Dennoch benötigen KI-Systeme robuste Datenintegrationsstrategien, um Daten aus dem gesamten Unternehmen für Analysen auf einer zentralen Plattform zusammenzuführen.
• ROI-Realisierung: Der konkrete Return on Investment von KI-Initiativen im Lager lässt sich – vor allem kurzfristig – schwer messen. Ohne klare ROI-Kennzahlen fällt es Unternehmen schwer, Investitionen in KI zu rechtfertigen. Daher müssen neue Leistungskennzahlen und Zielgrößen entwickelt werden, um den Mehrwert von KI im Lagerbetrieb nachzuweisen.

Strategien für eine erfolgreiche Implementierung von KI im Lager

Eine erfolgreiche KI-Einführung im Lagermanagement beginnt mit der Rückendeckung durch die Unternehmensleitung, wobei Führungskräfte den Wandel aktiv unterstützen. Anschließend wird definiert, wie die Umsetzung konkret aussehen soll – einschließlich klarer Ziele, geeigneter Technologien und Kennzahlen zur Erfolgsmessung.

1. Ziele festlegen: Welche konkreten Vorteile soll die KI-Einführung bringen? Definieren Sie realistische, quantifizierbare Ergebnisse wie schnellere Auftragsabwicklung oder geringere Kosten. Ermitteln Sie die dringendsten geschäftlichen Herausforderungen und prüfen Sie, ob KI bei deren Lösung unterstützen kann.
2. Geeignete Technologien auswählen: KI umfasst ein breites Spektrum an Funktionen, die je nach Anwendungsfall unterschiedliche Ergebnisse ermöglichen. Beispiele sind Machine Learning für Vorhersageanalysen, Natural Language Processing für Chatbots und Textanalyse oder Computer-Vision für Bilderkennung. Stimmen Sie die benötigten Funktionen gezielt auf Ihre definierten Geschäftsziele ab, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
3. Pilotversuch durchführen: Nach der Einführung eines KI-Tools sollte der Betriebsablauf möglichst wenig beeinträchtigt werden. Daher empfiehlt es sich, die Lösung zunächst in einer kontrollierten Umgebung oder in einem einzelnen Lager zu testen, bevor sie großflächig ausgerollt wird. Ein solcher Pilotversuch hilft, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und ohne großes Risiko notwendige Anpassungen vorzunehmen. Zudem bietet er die Möglichkeit, Rückmeldungen von Anwendern und weiteren Stakeholdern einzuholen, um zu prüfen, ob das System den geschäftlichen Anforderungen tatsächlich gerecht wird. Ein wichtiger Hinweis: Testen Sie nur Systeme, bei denen Sie sicher sind, dass sie im Erfolgsfall schnell skalieren können.
4. Roadmap entwickeln: Die Einführung von KI im Lager ist kein einmaliges Projekt mit festem Abschluss. Vielmehr handelt es sich um einen kontinuierlichen Prozess, der eine langfristige Strategie verlangt. Eine Roadmap hilft dabei, zu visualisieren, wie sich die Implementierung weiterentwickeln soll, um künftige Ziele zu erreichen – einschließlich zusätzlicher Technologieinvestitionen und Strategien für eine skalierte Nutzung im gesamten Unternehmen.
5. Verbesserungen bewerten und messen: Um den Erfolg einer KI-Einführung – auch die kleinen Fortschritte – sichtbar zu machen, sind klare Kennzahlen hilfreich. Sie sollten den Fortschritt in Bezug auf zentrale Geschäftsziele wie schnellere Auftragsbearbeitung, Kosteneinsparungen, höhere Genauigkeit und gesteigerten Durchsatz messbar machen. Diese Metriken helfen nicht nur, kurzfristige Erfolge zu erfassen, sondern auch den langfristigen strategischen Wert von KI zu bewerten, wie z. B. in Form eines besseren Kundenservice oder schnellerer Produkteinführungen.

Zukunftstrends von KI im Lagermanagement

Künftig wird KI im Lagermanagement voraussichtlich weiterhin auf mehr Automatisierung, höhere Produktivität, geringere Kosten, bessere Genauigkeit und fundiertere Entscheidungen ausgerichtet sein. Robotik, Materialflusstechnik und Automatisierungssysteme werden sich weiterentwickeln – beispielsweise mit AMRs, die sich in Echtzeit an veränderte Umgebungen anpassen können. KI dürfte zudem eine immer zentralere Rolle im Bestandsmanagement und in der Bedarfsprognose spielen, indem sie Bestände präzise überwacht, Trends erkennt und künftige Anforderungen zuverlässiger vorhersagt. Auch KI-gestützte Nachhaltigkeitsinitiativen werden an Bedeutung gewinnen, wie z. B. Strategien zur Reduzierung von Verderb oder zur Senkung von Emissionen im Transport. Zudem werden Innovationen im Bereich Wearables die Effizienz von Lageraufgaben weiter steigern.

Optimierung der Lagerproduktivität mit Oracle

KI entwickelt sich rasant weiter, doch es stehen bereits heute praxistaugliche KI-Lösungen für das Lagermanagement zur Verfügung. Produktivitäts- und Durchsatzzuwächse sind dabei nur der Anfang der Verbesserungen, die KI in Lager- und Fulfillmentprozessen ermöglichen kann.

Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) bietet eine integrierte Suite von Anwendungen für die gesamte Supply Chain, einschließlich Planung, Logistik und Beschaffung. Oracle Fusion Cloud Warehouse Management, ein Bestandteil von Oracle Fusion Cloud SCM, stellt cloudbasiertes Bestandsmanagement, Lageroptimierung und Personalsteuerung bereit. Die Lösung unterstützt zudem fortschrittliche Fulfillment-Prozesse wie Robotik- und Automatisierungsintegration, Vorhersageanalysen sowie automatisierte Einlagerungs- und Abrufsysteme. Durch den Einsatz von KI und Machine Learning bietet Oracle Warehouse Management prädiktive Analysen, die Bedarfe, Bestandsniveaus und Personalbedarf prognostizieren und so proaktive Entscheidungen ermöglichen. Als cloudbasierte Lösung ist Oracle Fusion Cloud SCM im gesamten Unternehmen skalierbar und wird regelmäßig aktualisiert – mit kontinuierlichen Innovationen wie KI- und GenAI-Funktionen.

Häufig gestellte Fragen zu KI im Lagermanagement

Wie wird KI in Lagern eingesetzt?
Die wichtigsten Anwendungsfälle für KI im Lager betreffen die Auftragsabwicklung und das Bestandsmanagement – zwei Bereiche mit zentralen Abläufen im Lagerbetrieb.

Kann KI für das Bestandsmanagement genutzt werden?
Ja. Viele Lagerverwaltungssysteme setzen KI ein, um Bestandsprozesse zu automatisieren, Echtzeittransparenz zu schaffen und Abläufe zu optimieren.

Was ist ein intelligentes Lagerverwaltungssystem?
Ein intelligentes Lagerverwaltungssystem ist eine Softwarelösung, die Technologien wie KI, Robotik, Internet of Things und Automatisierung kombiniert, um die Abläufe in einem Lager oder Fulfillment-Center zu verbessern.