Lebensmittel-Großhandel · EU
Lagerlogistik – KI-optimierte Routen für Gabelstapler
Die Ausgangslage
Im 10.000-m²-Lager fahren Gabelstapler heute rund 1.400 km pro Monat – häufig sequenziell, oft nach Bauchgefühl, oft mit Leerfahrten. Schlechte Pick-Pfade, unbalancierte Lagerplatzbelegung und Kreuzungs-Engpässe binden Personal und Wartung, Tiefkühl- und Frischezonen verschärfen die Anforderungen zusätzlich.
Wie wir das lösen
Wir kombinieren WMS-Logs, IoT-Telemetrie der Stapler und ein Layout-Modell zu einer Route-Optimierung mit Task Interleaving und genetischen Algorithmen. Aufträge werden räumlich gebündelt, Leerfahrten werden auf dem Rückweg mit Auslagerungen aufgefüllt, kritische Engpässe werden über Heatmaps sichtbar und durch geänderte Lagerplatz-Slotting-Vorschläge entschärft.
Was es bringt
In Pilotprojekten zeigen sich rund 25 % schnellere Transportzyklen und Einsparungen von 300–350 km pro Woche – bei einem Lebensmittel-Großhändler waren das zwei Stapler weniger im Einsatz und ein Schichtbetrieb, der von drei auf zwei Schichten verschlankt werden konnte.
Erkennen Sie einen ähnlichen Prozess in Ihrem Betrieb?
Wenn dieser Anwendungsfall nah an Ihrem Alltag ist, prüfen wir gemeinsam Datenlage, Aufwand und einen realistischen ersten MVP.
Warum KI-Projekte funktionieren →Dieser Anwendungsfall basiert auf einem realen Kundenprojekt. Branche und Region sind genannt, der Betrieb selbst bleibt anonym.