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21. Jun 2021

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Wirtschaft

Intralogistik als Schlüssel zum Erfolg

Journalist: Theo Hoffmann

Die Intralogistik ist ein wesentlicher Baustein in der Lieferkette und muss sich zukünftig noch intensiver in die IT-Architektur der Wertströme integrieren.


Prof. Dr.-Ing. Robert Schulz, Institutsleiter Institut für Fördertechnik und Logistik der Universität Stuttgart, Foto: Presse


Dipl.-Ing. David Korte, Oberingenieur Institut für Fördertechnik und Logistik der Universität Stuttgart, Foto: Presse

Die Corona-Pandemie und der rasant wachsende E-Commerce setzen die Intralogistik derzeit ja ziemlich unter Druck. Was sind aus Ihrer Sicht hier die größten „Baustellen“?

Robert Schulz: Eine „Baustelle“ ist nach wie vor der geringe Automatisierungsgrad und die damit verbundenen IT-Lösungen der Materialflusskomponenten. Noch erschweren proprietäre Lösungen einzelner Intralogistikhersteller die einfache Integration in die bestehende Intralogistik eines Unternehmens. Hinzu kommt, dass die derzeitige Planungsunsicherheit Unternehmen davon abhalten, in weitere Automatisierung zu investieren. 

David Korte: In einigen Bereichen der Intralogistik ist der Mensch den automatisierten Systemen nach wie vor überlegen und aufgrund seiner Flexibilität und Leistungsfähigkeit auch zukünftig erforderlich. Um eine effizientere Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine hinsichtlich Ergonomie und Geschwindigkeit auch im Kontext des demografischen Wandels zu ermöglichen, bedarf es neuer Ansätze und flexiblerer Sicherheitstechnik.

Die KI wird immer komplexer in der Intralogistik. Von automatisierten Flurförderzeugen bis zu Supply-Chain-Lösungen. Welche Rolle spielen da die asiatischen Hersteller etwa von autonomen mobilen Robotern im Vergleich zu europäischen Anbietern?

RS: Mit neuen Lösungen für die Intralogistik, die auf Methoden der Künstli-chen Intelligenz basieren, machen immer mehr kleine und junge Unternehmen auf sich aufmerksam. Bisher wurde der europäische Markt der Intralogistik eher von großen, etablierten Unternehmen dominiert. Insbesondere auf dem Markt der mobilen Roboter stehen wir aber vor einem Wandel. Durch die Auflösung der proprietären Kommunikation zwischen den mobilen Robotern und ihrer Leitsteuerung reagieren die Hersteller solcher Systeme auf die Anforderungen der Kunden. Dadurch wird es möglich, verschiedenste mobile Roboter unterschiedlicher Hersteller gemeinsam einzusetzen und zu steuern. Auf diesem Weg bekommen nun auch beispielsweise Anbieter mobiler Roboter mit innovativen, KI-basierten Ansätzen aus dem asiatischen Raum einen Zugang zum europäischen Markt. 

Welche künftigen Herausforderungen sehen Sie für intelligente logistische Produktivität im Post-COVID-Zeitalter?

RS: Die aktuelle Situation macht deutlich, wie abhängig produzierende Unternehmen von einer gut funktionierenden Logistik sind. Die Logistik wird weiter an Bedeutung gewinnen, um z. B. dem steigenden Trend der Produktindividualisierung und die damit verbundene Entwicklung zur Losgröße 1 gerecht zu werden. Dazu wird es auch erforderlich sein, die Logistik noch stärker in die Wertschöpfung einzubeziehen. Dadurch werden auch die Anforderungen an die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in der Logistik steigen.

Wie bemüht sich die Intralogistik um Nachhaltigkeit?

DK: In Bezug auf den Energieverbrauch hat sich in der Intralogistik einiges getan. Neben der Energierückgewinnung spielt auch zunehmend die Nutzung regenerativer Energiequellen und der Einsatz von Energiespeichern eine große Rolle. Dies zeigt sich auch in unseren Forschungsprojekten. Und auch im Bereich des Verpackungsmaterials wächst das Bewusstsein für einen ressourcenschonenden Einsatz. 

2. Apr 2026

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Business

Kein Roboter zum Gelddrucken, aber ein starker Wächter: KI bei Banken

Künstliche Intelligenz kann im Bankwesen schon ziemlich viel – aber eigenständig Geld drucken oder wundersam vermehren, das kann sie (noch) nicht. Banken setzen KI heute flächendeckend in mehreren Bereichen ein, allen voran in der Betrugsprävention, wo Fraud Detection mittlerweile Branchenstandard ist. KI-gestützte Systeme analysieren Transaktionen von Kundinnen und Kunden in Echtzeit, erkennen und stoppen auffällige Transaktionen und Zahlungsanweisungen in der Regel sofort, und reagieren innerhalb von Sekunden auf neue Angriffsszenarien. Gerade, weil sich Betrugsmaschen ständig weiterentwickeln, ist die Adaptionsgeschwindigkeit in diesem Bereich besonders hoch. Solche Systeme werden in Zukunft weiter optimiert werden, wodurch Banken Routineaufgaben mehr und mehr automatisieren können. Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Kundenberatung, schnellere Analysen – etwa bei Kreditentscheidungen – und insgesamt bessere Kundenerlebnisse. Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen. Ziel ist es, Informationen effizienter zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Im Vergleich zur Betrugsprävention befindet sich dieser Bereich jedoch noch in einer stärkeren Wachstumsphase, auch wenn die Entwicklung hier aktuell sehr dynamisch verläuft. >Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Es gibt unzählige Anbieter von bankenspezifischer KI. Viele davon decken nur bestimmte Anwendungsfelder ab, weshalb Banken häufig mehrere KI-Systeme parallel einsetzen. Auch, wenn Banken langjährige Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten haben, kann die Auswahl passender KI-Tools herausfordernd sein, denn die Lösungen müssen regelkonform sein, Change Compliance- und Datenschutzrichtlinien beachten, außerdem sollten die Daten innerhalb Europas bleiben und nicht unkontrolliert in andere Rechtsräume fließen. Erhöht KI im Bankwesen nun die Sicherheit – oder eher das Risiko für Betrug und Verlust? Grundsätzlich beides. Denn einerseits verbessert KI die Fähigkeit, Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, andererseits entstehen neue Gefahren, insbesondere durch autonome KI-Agenten. Je mehr Entscheidungsfreiheit diese Systeme erhalten, desto größer ist das Risiko, dass sie Sicherheitsvorgaben umgehen oder manipuliert werden. Deshalb gewinnt das Prinzip „Human in the Loop“ beziehungsweise „Human in the Lead“ an Bedeutung: Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Auch im Finanzmarkt insgesamt sind automatisierte Prozesse kein neues Phänomen. Mechanismen wie algorithmischer Handel oder Stop-Loss-Orders können bereits heute Kettenreaktionen auslösen. KI könnte solche Effekte künftig verstärken, stellt aber nicht die ursprüngliche Ursache dar. Wohin wird sich KI im Bankwesen entwickeln? Eigenständig Geld drucken wird sie hoffentlich niemals – doch sie wird als umfassendes System im Hintergrund immer besser in den Bankenalltag integriert werden. Der Mensch wird im Bankwesen jedoch in zentralen Bereichen immer die Oberhand behalten, besonders bei der letzten Kontrolle und beim direkten Kundenkontakt – denn hier können aufmerksame Bankangestellte besser als jede KI als Sicherheitsschranke wirken, die ihre betagten Kundinnen davor schützen, auffällige Transaktionen hoher Summen vorzunehmen. >Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen.