Gastkommentar : Die größten Herausforderungen in der Intralogistik

Die Minimierung des Unfallrisikos in der Intralogistik bleibt eine große Herausforderung. Daher ist es entscheidend, die eigenen Sicherheitsmaßnahmen kontinuierlich weiterzuentwickeln. Um potenzielle Gefahrenquellen im Umgang mit Flurförderzeugen zu erkennen, empfehlen die Experten von Powerfleet den Einsatz von KI-gesteuerter Technologie, um Unfälle zu vermeiden und einen proaktiven statt reaktiven Sicherheitsansatz zu ermöglichen. Wenn Unfälle passieren - und das tun sie erfahrungsgemäß - ist es entscheidend, den Unfallhergang rekonstruieren und Trends erkennen zu können.

Auf der Grundlage praxisnaher Informationen können Unfallursachen leichter ermittelt und Maßnahmen zur Verringerung künftiger Unfälle ergriffen werden. Zu den Daten, die diese Systeme liefern können, gehören z. B. Geschwindigkeit, Einsatzdauer und Auslastung von Flurförderzeugen, Länge und Dauer von Fahrten sowie Informationen über Gewaltschäden. Auf der Grundlage dieser Daten können Fuhrparkmanager fundierte Entscheidungen treffen und auch Schulungen durchführen, um die Sicherheit am Arbeitsplatz und mit den Geräten zu erhöhen. Idealerweise finden diese unmittelbar nach Unfallsituationen statt, da die Mitarbeiter so ein Feedback erhalten, wenn alles noch frisch im Gedächtnis ist. Dies trägt positiv zum Verständnis der Unterweisungen bei und erhöht den Lerneffekt.

Die Integration von KI in intelligente Flottensysteme dürfte bis 2024 weiter zunehmen und zu mehr Automatisierung in der Logistik führen. Mithilfe von KI können Unternehmen beispielsweise den Zustand ihrer Fahrzeuge analysieren oder feststellen, ob und wann eine Wartung erforderlich ist. Sie müssen sich nicht an die Wartungspläne der Hersteller halten und können so zu häufige oder zu seltene Wartungen ihrer Flotte minimieren. Denn anhand der Daten lässt sich vorhersagen, wann eine Wartung notwendig ist. Das sorgt für eine bessere Kostenkontrolle und mehr Sicherheit. Logistikunternehmen können so die durchschnittliche Lebensdauer ihrer Fahrzeuge verlängern. Außerdem lässt sich so mehr aus den Maschinen herausholen.

Die vorausschauende Wartung spielt daher in der Branche eine große Rolle. Ein Blick zurück auf die geringe Verfügbarkeit neuer Gabelstapler während der COVID-19-Pandemie zeigt, wie wichtig eine lange Lebensdauer der Fahrzeuge ist. Zudem kann die Produktivität gesteigert werden, da Probleme im Idealfall präventiv gelöst werden.

Die fortschreitende digitale Transformation und die zunehmende Komplexität der Logistik erfordern immer mehr qualifizierte Fachkräfte. Doch es kommen nicht genügend neue Talente nach, um den wachsenden Bedarf zu decken. Gleichzeitig mangelt es an IT-Experten (62 Prozent) und Lagerfachkräften (55 Prozent). Viele junge Menschen entscheiden sich aufgrund von Schichtarbeit, hohem Zeitdruck, körperlich anstrengenden Tätigkeiten und Unfallgefahr für andere Berufe. Der Einsatz neuer Technologien wie KI und Automatisierung kann Unternehmen jedoch dabei helfen, Prozesse effizienter zu gestalten, Mitarbeiter zu entlasten, ein besseres Arbeitsumfeld zu schaffen und so dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken.

Ein letzter Faktor sind die steigenden Betriebskosten der Unternehmen. Sie müssen sparen und gleichzeitig in neue Technologien investieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Vorteil: Die zunächst hohen Investitionen senken langfristig die Kosten der Unternehmen. So rechnet sich beispielsweise die Investition in eine fortschrittliche, KI-basierte Fleet Intelligence Plattform mit weitreichenden Integrationsmöglichkeiten, die beispielsweise hilft, Geschäftsprozesse zu standardisieren. Die Verknüpfung von Plandaten (z. B. aus dem Lagerverwaltungssystem) mit den Ist-Daten einer Flotte in Echtzeit unterstützt Unternehmen bei der vorausschauenden Planung. Dies hilft Geschäftsführern und Fuhrparkmanagern, die laufenden Kosten in den Bereichen Kraftstoffverbrauch, Fahrzeugwartung und -ersatz sowie Versicherung durch den Echtzeit-Überblick über den eigenen Fuhrpark besser einzuschätzen und sogar zu senken.