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28. Mär 2023

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Wirtschaft

Materialflüsse intelligent steuern

Journalist: Chan Sidki-Lundius

Optimale Raumausnutzung, direkter Warenzugriff und ineinandergreifende Abläufe zeichnen gute Systeme aus.

In der Logistik, Deutschlands drittgrößtem Wirtschaftsbereich, war digitale Technik schon früh Usus. Von Computern, die in vielen Speditionen in den 1970er Jahren die Touren berechnet haben, über Barcode-Scanner zur schnelleren Erfassung von Sendungsdaten in den 80ern bis hin zu vollvernetzten und transparenten Lieferketten mit Einsatz von Algorithmen, künstlicher Intelligenz, Drohnen, Exoskeletten oder Datenbrillen, wie sie heute zunehmend im Einsatz sind: Die Logistik gehört zu den Treibern digitaler Innovation, und das muss sie auch. Denn die Kundenanforderungen ändern sich laufend und mit ihnen steigen auch die Erwartungen: nicht nur in der Zustellung von Paketen, sondern zum Beispiel auch in der Produktionslogistik und den damit verbundenen Prozessen und Schnittstellen.

Im Fokus der Entwicklungen steht unter anderem auch das Thema Materialfluss. Einigkeit besteht darin, dass es intelligenter Lösungen und optimal strukturierter Prozessabläufe bedarf, um den Anforderungen, die der Onlinehandel, die zunehmend individualisierte Massenfertigung und permanent steigende Stückzahlen mit sich bringen, bestmöglich gerecht zu werden. Entscheidend für die Realisierung eines effizienten, unterbrechungsfreien Materialflusses ist ein übergreifendes Verständnis aller intralogistischen Prozesse, vom Wareneingang über die Lagerung und Produktionsversorgung bis hin zum Warenausgang. 

Den Kern vieler Materialflusslösungen bilden heute intelligente Logistiksysteme und -lösungen, die sich in Leistung, Kapazität und Grad der Vernetzung und möglichst unkompliziert skalieren und individuell an die jeweiligen Bedarfe anpassen lassen. Diese unterstützen auch bei der Modernisierung und sind in der Lage, bestehende Systeme zu aktualisieren. Beispiel: Kommen bereits Anlagen unterschiedlicher Hersteller zum Einsatz, lassen sich diese intelligent verbinden – komplizierte Insellösungen gehören damit der Vergangenheit an. Das zahlt auch auf die Kundenorientierung ein. Unternehmen, die einen besseren Service in Form von einer optimierten Sendungsverfolgung oder einer gesteigerten Liefergeschwindigkeit bieten wollen, müssen allerdings auch für reibungslose Abläufe im Lager sorgen. Mit Hilfe eines grafischen Rechners für den Materialfluss beispielsweise können Unternehmen die internen Abläufe im Lager steuern und mögliches Optimierungspotenzial ausschöpfen. Fehlerquellen machen die Systeme ebenfalls ausfindig. Damit kommen sie dem Wunsch einen Schritt näher, dem Kunden ein Plus an Service zu bieten.

In einem funktionierenden Materialflussprozess steuert der Nutzer sämtliche Prozesse zentral, intuitiv und übersichtlich. Denn die beste Automation kommt ins Stocken, wenn die notwendigen Informationen für einen effektiven und agilen Materialfluss nicht vorliegen oder Anwender sie nicht richtig nutzen (können). Komplexe Abläufe in Lagern und in der Produktion erfordern also ganzheitliche Lösungsansätze, die sich über manuelle, teilautomatisierte oder vollautomatisierte Prozesse abbilden lassen. 

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.