In den vergangenen zehn Jahren ist der Quadratmeterpreis für Logistikflächen in Deutschland um ca. 80% gestiegen. Wo der Preis für einen qm im Jahr 2010 bei 674€ lag, war er im Jahr 2021 bereits bei 1.220€. Logistische Fläche ist so gefragt wie selten zuvor. Die drastisch steigenden Kosten für Lagerflächen und die rasant wachsenden Kundenanforderungen stellen den Einzelhandel vor neue Herausforderungen. KI im Einzelhandel bietet hier wegweisende Lösungen für eine effizientere, aber auch kostensparende Lagerhaltung. Modernste KI ermöglicht es Unternehmen, ihre vorhandene Lagerkapazitäten optimal zu nutzen und gleichzeitig Betriebskosten einzusparen.

Die Implementierung von KI im Einzelhandel revolutioniert die herkömmliche Lagerverwaltung durch präzisere Vorhersagen und automatisierte Prozesse. Künstliche Intelligenz im Einzelhandel optimiert nicht nur die Platznutzung, sondern verbessert auch die Bestandsgenauigkeit und die Liefergeschwindigkeit zahlreicher Produkte. Cdiscount konnte durch den Einsatz von Roboter-Technologie seine Produktivität bei der Warenkommissionierung um das Dreifache, im Vergleich zu manuellen Vorgängen, steigern. Was sich wiederum unmittelbar in einer beschleunigten Liefergeschwindigkeit niederlegt. Diese Entwicklung zeigt, wie künstliche Intelligenz den Handel nachhaltig verändert und Wettbewerbsvorteile schafft.

Grundlagen der KI-gestützten Lagerhaltung

Die Integration von künstlicher Intelligenz im Handel transformiert die moderne Lagerverwaltung grundlegend. KI-gestützte Lagerverwaltung bezieht sich auf den Einsatz von maschinellem Lernen zur Optimierung sämtlicher Lagerprozesse. Sprechen wir von den Lagerprozessen meinen wir bspw. den Wareneingang, die Einlagerung, die Kommissionierung und den Warenausgang.

Definition und Funktionsweise von KI im Lager

Die KI-gestützte Lagerverwaltung basiert auf komplexen Algorithmen, die riesige Mengen an Daten analysieren und verarbeiten. Das System nutzt verschiedene Datenquellen wie Lagerbestandsdaten, Bestellhistorien und Kundenverhalten, um präzise Vorhersagen zu treffen und Lagerprozesse zu optimieren. Verschiede Anbieter versprechen eine präzise Vorhersage von kurzfristig auftretenden Kaufverhalten innerhalb mehrerer Wochen. KI wird aber nicht ausschließlich auf der Nachfrageseite eingesetzt. Unter Anderem wird künstliche Intelligenz auch für die Wartungsprognose von Lagerfahrzeugen und Maschinen eingesetzt. So lassen sich plötzlich auftretende Wartungsausfälle verringern.

Vorteile gegenüber traditionellen Methoden

Traditionelle Methode	KI-gestützte Methode
manuelle Bestandsführung	automatisierte Echtzeiterfassung
statische Lagerplanung	dynamische Optimierung
reaktive Nachbestellung	prädiktive Bedarfsermittlung
feste Kommissionierrouten	intelligente Wegeoptimierung

Die KI-gestützte Methode ermöglicht eine Fehlerreduzierung von bis zu 7% gegenüber den traditionellen Methoden. Bei vollautomatischer Steuerung sinkt die Fehlerquote auf bemerkenswerte 0,5%. Folgende Fehler könne dabei auftreten und mittels KI gezielt reduziert werden:

• Klassifizierungsfehler von Waren
• Stammdatenfehler (inkorrekt oder veraltet)
• Planungsfehler der Nachfrage
• Kommissionierungsfehler

Wichtige KI-Technologien für die Lagerverwaltung

Zentrale Technologien im modernen Lager umfassen:

• Computer Vision Systeme: Sie dienen der automatischen Warenerkennung und Qualitätskontrolle,
• Predictive Analytics: Sie werden zur Bestandsoptimierung und Nachfrageprognosen genutzt,
• Autonome Mobile Roboter (AMR): für verschiedene Transportaufgaben und
• IoT-Sensoren (Internet of Things) werden zur Echtzeitüberwachung und Datenerfassung herangezogen.

IoT-Sensoren sammeln Informationen aus Ihrer Umgebung. Dabei handelt es sich je nach Sensor, um Informationen über Temperatur, Feuchtigkeit, Bewegung, Druck, Licht, Gas oder GPS-Informationen, die aus der Umgebung gesammelt werden. Diese Informationsdaten werden drahtlos in zentralen Datenbanken oder dezentraler Struktur in sog. Blockchains gespeichert.

Die aufgeführten Technologien arbeiten in einem vernetzten System zusammen und ermöglichen eine präzise Steuerung sämtlicher zuvor erwähnter Lagerprozesse. Das KI-System analysiert dabei kontinuierlich die neu erhobenen Daten und passt Prozesse automatisch an veränderte Bedingungen an.

Die Integration dieser Technologien erfolgt schrittweise, ggf. über kleinere Pilotprojekte, um die Software einem Stresstest zu unterziehen. Das ermöglicht es Unternehmen, ihre Lagerprozesse kontinuierlich zu verbessern. Durch die Kombination verschiedener KI-Technologien (IoT-Sensoren und predictive Analytics bspw.), entstehen intelligente Lagersysteme, die nicht nur reaktiv arbeiten, sondern proaktiv Optimierungspotenziale erkennen und umsetzen. Die möglichen Optimierungspotenziale werden nicht allein von den KI-Systemen beschlossen und umgesetzt, sondern nur in Zusammenarbeit mit Fachkräften umgesetzt.

Optimierung der Lagerplatznutzung durch KI

Moderne Lagersysteme nutzen die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz, um die eigenen Lagerkapazitäten optimal auszuschöpfen. Die intelligente Datenanalyse ermöglicht eine präzisere Steuerung der Lagerprozesse und optimiert die Effizienz der verfügbaren Flächen. Indirekt werden so die Kosten für Lagerflächen reduziert.

Analyse von Produktdaten und Lagerkapazitäten

Die KI-gestützte Analyse verarbeitet umfangreiche Datensätze in Echtzeit und ermöglicht eine detailliertere Bewertung der Lagerauslastung. Zentrale Optimierungsmetriken umfassen folgende Aspekte:

Metriken	Bedeutung für Optimierung
Lagerauslastung	% – Nutzung verfügbaren Flächen
Durchlaufzeiten	Dauer der Warenbewegung
Bestandsrotation	Häufigkeit des Warenumschlags
Kommissioniereffizienz	Optimierung der Pickprozesse

Ein KI-System analysiert diese Metriken kontinuierlich und kann so Optimierungspotenzialen erkennen.

Dynamische Anpassung der Lagerplätze

Intelligente Algorithmen passen die Lageranordnung dynamisch an veränderte Bedingungen wie bspw. Nachfragetrends an. Die Lageranordnung beschreibt in erster Linie die räumliche Organisation und die Strukturierung einer vorhandenen Lagerfläche. Grundsätzlich wird zwischen der zentralen und dezentralen Lagerhaltung unterschieden. Laut dem Institut für integrierte Produktion Hannover (IPH) geht der Trend im Lager zur Vollautomatisierung, da die Anforderungen immer dynamischer und komplexer werden.  Die wichtigsten Vorteile dieser dynamischen Optimierung sind:

• Reduzierung von Wegstrecken durch optimierte Artikelplatzierung –
• Automatische Anpassung an Sortimentsänderungen
• Verbesserte Zugänglichkeit häufig nachgefragter Artikel
• Effiziente Nutzung von Hochregallagern
• Optimierte Gangbreiten und Arbeitskorridore

Das Pilotprojekt eines deutschen Logistikunternehmens zeigt, wie durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Einzelhandel die Lagerstrecke um 20-25% reduziert wurde. Das bedeutet im Umkehrschluss eine Effizienzsteigerung von 11%, da mehr Aufträge in selber Zeit bearbeitet werden können. Die Reduzierung der Wegstrecken erfolgt durch Analyse vieler Faktoren wie bspw. Lagerbestände, Topologie, Bewegungsdaten und nachgefragte Warenkörbe. Die Anpassung der Topologie basiert auf einer einfachen ABC-Analyse. Häufig nachgefragte Produkte werden in Nähe der Pickstation platziert. Mit sinkender Nachfrage entfernen sich die Produkte weiter von der Pickstation.

Vorhersage von Bedarfsspitzen und Saisonalität

Die prädiktiven Analysen (predictive Analytics) ermöglichen mittels künstlicher Intelligenz u.a. eine vorausschauende Lagerplanung. Das System berücksichtigt historische Verkaufsdaten, Markttrends, sowie saisonale und regionale Schwankungen. In der Praxis nutzen bereits einige Großkonzerne wie Amazon prädiktive Analysen, um Versandzeiten zu verkürzen und so direkt Einfluss auf die Kundenzufriedenheit zu nehmen. Durch die Analyse von Trends und historischen Sales Informationen wird die Topologie des Lagers stetig angepasst. Die Integration von IoT-Sensoren liefert zusätzlich Echtzeitdaten über Bestandsbewegungen und Lagerauslastung.

KI-Algorithmen erstellen bspw. präzise Vorhersagen über:

• Saisonale & regionale Nachfrageschwankungen
• kurzfristige Bedarfsspitzen (Adventszeit)
• Produktlebenszyklen und
• Lagerkapazitätsanforderungen

Diese Vorhersagen ermöglichen eine proaktive Anpassung der Lagerkapazitäten. Das implementierte KI-System berücksichtigt dabei verschiedene Einflussgrößen wie Nutzungszyklen und Wirtschaftsdaten. Walmart nutzt prädiktive Analysemethoden gezielt, um Kaufmuster in verschiedenen Filialen zu erkennen. Folglich hat jeder Markt ein Sortiment, dass an die Bedürfnisse der regionalen Kundschaft angepasst ist. Die kontinuierliche Verbesserung der Prognosealgorithmen durch maschinelles Lernen erhöht dabei die Genauigkeit der Vorhersagen. Der Erfolg der Vorhersagen ist stark abhängig von der Aktualität der Daten und der Erklärbarkeit der Vorhersagen. Wenn Entscheider verstehen, auf Basis welcher Informationen Entscheidung von einem KI-System getroffen werden, sind diese häufiger gewillt der Ressource KI zu vertrauen und zu nutzen. Studien zeigen, dass Unternehmen mit einer starken Ausrichtung auf datengetrieben Entscheidungen eine 53% höhere Wahrscheinlichkeit haben, Trends vorherzusagen und somit auf die bevorstehende Nachfrage richtig zu reagieren.

Die dynamische Routenplanung innerhalb des Lagers passt sich automatisch an die aktuellen Bestandsanforderungen an. Autonome mobile Roboter (AMR) optimieren ihre Wege basierend auf Echtzeit-Prioritäten mittels Iot-Sensoren und aktueller Lagerauslastung. Diese intelligente Steuerung reduziert Wegezeiten und fördert die Effizienz der Kommissionierung.

Die Integration von künstlicher Intelligenz in der Lagerverwaltung ermöglicht eine deutliche Steigerung der Effizienz. Dem TÜV-Thüringen berichten einige Unternehmen, dass Sie durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Handel Ihre Produktivität um bis zu 30% steigern konnten. Dies ist unmittelbar damit verbunden, dass dieselben Unternehmen 50% kürzere Kommissionierzeiten haben, aufgrund kürzerer Wege. Unternehmen profitieren dadurch von reduzierten Betriebskosten bei gleichzeitiger Verbesserung der Liefergeschwindigkeit. Durch die optimierte Nutzung des Lagerplatzes kann KI dazu beitragen die Auslastung des Lagers um 15%-25% zu verbessern. Die automatisierte Optimierung der Lagerplatznutzung schafft die Voraussetzungen für eine zukunftsfähige Lagerhaltung in einem zeitgemäßen Einzelhandel.

Implementierung eines KI-gestützten Lagersystems

Die erfolgreiche Einführung eines KI-betriebenen Lagersystems erfordert eine gewissenhafte Planung und strukturierte Umsetzung. Unternehmen sollten verschiedene technische und organisatorische Aspekte berücksichtigen, um eine reibungslose Implementierung von KI im Einzelhandel zu gewährleisten.

Technische Aspekte sind u.a. die Qualität der Daten, Integrationsmöglichkeit in bestehende Systeme, Echtzeitdatenanalyse (IoT-Sensoren) und Sicherheits- und Datenschutzaspekte.

Auf organisatorischer Seite gilt es zu beachten, dass die Mitarbeiter richtig geschult werden und das Change-Management innerhalb der Belegschaft zu fördern. Prozessanpassungen und damit verbundene interdisziplinäre Zusammenarbeit sind ebenfalls eine erfolgsfördernde Voraussetzung.

Notwendige Hard- und Software

Die technische Infrastruktur bildet die Basis für KI-basierte Lagersysteme. Eine Übersicht der wichtigsten Komponenten sieht folgende Punkte vor:

Komponenten	Funktion	Bedeutung
Scanner-Technologie	Erfassung von Warenbewegung	Grundlage für Echtzeitdaten
mobile Endgeräte	flexible Datenerfassung	variable Prozesssteuerung
IoT-Sensoren	Umgebungsüberwachung	Automatische Datenerfassung
Netzwerkinfrastruktur	Kommunikation von Daten	Vernetzung von Systemen

Praxiserprobte KI-Anwendungen

Künstliche Intelligenz im Einzelhandel hat sich in diversen Anwendungsbereichen mehrfach bewährt. EinigeZentrale Einsatzgebiete sind die automatisierte Bestandsführung, dynamische Nachbestellung und intelligente Kommissionierung. Praxiserprobte Systeme greifen dabei wiederholt auf Verkaufsdaten und Lieferkettenaktivitäten zurück, um plötzlich auftretende Nachfragespitzen zu erkennen. Ab einer definierten Untergrenze löst das System eine Bestellung beim Lieferanten aus.

Integration in bestehende Warenwirtschaftssysteme

Die Integration von KI-Systemen in bestehende Warenwirtschaftssysteme erfordert eine präzise Abstimmung der Schnittstellen. Die erfolgreiche Integration basiert auf:

• Der Analyse vorhandener IT-Infrastruktur,
• Der Entwicklung maßgeschneiderter Schnittstellenlösungen,
• Eine schrittweise Implementierung neuer Funktionen (z.B. Pilotprojekte) und
• kontinuierliche Systemtests und Optimierung (Feedback-Strategie)

Schulung von Mitarbeitern im Umgang mit KI-Tools

Die Akzeptanz und effektive Nutzung von künstlicher Intelligenz im Handel hängt maßgeblich von der Qualifikation und Akzeptanz der Mitarbeiter ab. Ein strukturiertes Schulungsprogramm umfasst neben theoretischen Grundlagen ebenfalls praktische Übungen. Das Programm sollte einem modularen Aufbau folgen und sich eher an der Praxis, als an theoretischen Inhalten orientieren. Des Weiteren empfiehlt es sich die Inhalte an verschiedene Anwender anzupassen. Mit lediglich einem Schulungsprogramm ist es nicht getan. Kontinuität ist wichtig, um die Mitarbeiter langfristig zu fördern und ein erfolgreiches Change-Management zu erzielen. Die Mitarbeiter lernen den Umgang mit neuen Technologien und verstehen die Vorteile der KI-betriebenen Prozesse.

Einige hilfreiche Tipps zur Implementierung in bestehende Lagersysteme

Eine erfolgreiche Implementation von KI-gestützten Lagersystemen erfordert eine strukturierte Vorgehensweise. Bewährte Implementierungsstrategien umfassen u.a.:

1. Die Analyse der Ausgangssituation
   • Betrachtung aktueller Lagerprozesse
   • Identifikation von Potenzialen
   • Festlegung auf messbare Ziele
     1. Lagerauslastung
     2. Bestandsrotation
     3. Durchlaufzeiten
     4. Kommissioniereffizienz
2. Schrittweise Einführung
   • Pilotprojekte in ausgewählten Bereichen etablieren
   • Evaluation und Anpassung der Pilotprojekte
   • Sukzessive Ausweitung auf weitere Bereiche
3. Qualitätssicherung
   • Regelmäßige Überprüfung des Systems
   • Dokumentation von Prozessoptimierungen
   • Eine kontinuierliche Optimierung anstreben

Die Integration von künstlicher Intelligenz in bestehende Lagersysteme erfordert vor allem eine Investition in die technische und organisatorische Infrastruktur eines jeden Unternehmen. Datensicherheit und Systemstabilität sind dabei zentrale Erfolgsfaktoren, die nicht zu vernachlässigen sind. Datensicherheit kann bereits durch minimale Vorgabe eingehalten werden. Daten sollten wenn möglich anonymisiert oder pseudonymisiert werden. Sie sollten aber auch sparsam eingesetzt werden. Streng nach dem Need-to-know-Prinzip des Datenschutzes. Systemstabilität hingegen meint in diesem Kontext die Fähigkeit eines Betriebssystems nach einer Störung in einen stabilen Betriebszustand zurückzukehren und die Auswirkungen dieser Störung minimal zu halten. Die Implementierung sollte als kontinuierlicher Verbesserungsprozess verstanden werden, bei dem die Systeme stetig an neue Anforderungen angepasst werden sollten.

Zukunftsaussichten und Herausforderungen

Die rasante Entwicklung von KI im Einzelhandel eröffnet jedem Unternehmen neue Perspektiven für die Zukunft der Lagerhaltung. So ist es nicht verwunderlich, dass aktuelle Studien zeigen, dass 54% der Unternehmen den Einsatz von KI als entscheidend für ihre zukünftige Wettbewerbsfähigkeit erachten.

Weiterentwicklung der KI-Technologie im Lagerbereich

Die Entfaltung der KI-Technologien im Lagerbereich zeigt sich in verschiedenen Entwicklungstrends:

Trend	Entwicklungsstand	Potenziale
Predictive Logistics	weit fortgeschritten	Echtzeitanpassung
Robotik-Integration	In Entwicklung	Vollautomatisierung
IoT-Vernetzung	Implementierungsphase	Komplette Digitalisierung
KI-gesteuerte Kommissionierung	Erprobt	Autonome Systeme (AMR)

KI im Einzelhandel entwickelt sich zu einem Analysten der Extraklasse. Moderne Systeme verarbeiten Parameter parallel und generieren binnen weniger Sekunden präzise Lösungen eines individuellen Problems. Das größte Potenzial erhofft man sich im Bereich der Robotik oder Vollautomatisierung, wie beispielsweise die SAP-integrierte Robotik-Lösung „Pick-by-Robot“ für die automatisierte Einzelstück-Kommissionierung zeigt. Es handelt sich hierbei um eine vollautomatisierte kameragesteuerte Kommissioniermethode die durch SAP EWM (Extended Warehouse Management) und SAP MFS (Material Flow System) gesteuert wird.

Potenzielle Risiken und ethnologische Überlegungen

Die Implementierung von künstliche Intelligenz im Handel bringt verschiedene Herausforderungen mit sich:

• Datenschutzrisiken
  • Verwaltung sensibler Daten (Unternehmer- und/oder Kundendaten)
  • Schutz vor Cyberangriffen (Cyber-Security Experten)
  • Compliance und DSGVO-Richtlinien
• Ethische Aspekte
  • Transparenz der KI-Entscheidungen (KI Governance)
  • Fairness der Algorithmen (bspw. Geschlechterneutralität)
  • Verantwortlichkeit bei automatisierten Entscheidungen
• Technische Herausforderungen
  • Systemausfallrisiken (eher geringer einzuschätzen)
  • Integration in bestehende Systeme (Schnittstellenarbeit)
  • Wartung komplexer KI-Infrastrukturen (mögliche Drittvergabe)

Die Implementierung ethisch resistenter KI-Systeme erfordert klare Unternehmensstrukturen. Die Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz in der Logistikbranche zeigen, dass diese klaren Strukturen in den meisten Unternehmen zu fehlen scheinen. Lediglich 13,3% der Unternehmen in der Logistikbranche in Deutschland nutzen KI. Derzeit verfügen laut Capgemini nur 53% der Unternehmen über eine Führungskraft, die für die Verwaltung von KI-Systemen verantwortlich ist. Experten empfehlen zukünftig die Etablierung eines Chief Ethics Officers zur Sicherstellung ethnologischer Standards. Dieser ist für die Implementierung und Überwachung von ethischen Richtlinien und Praktiken in Unternehmen verantwortlich.

Ausblick auf mögliche vollautomatisierte Lagersysteme

Die Vision vollautomatisierter Lagersysteme ist längst keine Fiktion mehr. 86,1% der Unternehmen sehen in der Digitalisierung und dem Einsatz von KI-Systemen eine bedeutende Chance für die eigene Unternehmensentwicklung. Künstliche Intelligenz wird dabei verschiedene Bereiche nachhaltig beeinflussen:

1. Automatisierte Bestandsoptimierung
   • Präzisere Nachfrageprognosen
   • Dynamische Bestandsanpassung
   • Automatisierte Nachbestellung von Produkten
2. Intelligente Transportsteuerung
   • Autonome Fahrzeuge (AMR)
   • Optimierte Routenplanung (optimierte Lagertopologie)
3. Vernetzte Lagersysteme
   • Cloud-basierte Steuerung
   • IoT-Integration
   • Predictive Maintenance

Der Fachkräftemangel beschleunigt eine mögliche Vollautomatisierung rapide. Bereits jeder zweite Lagereibetrieb in Deutschland verzeichnet einen Mangel an Fachpersonal. Vollautomatisierte Systeme bieten hier eine zukunftsfähige Lösung. Die Übernahme repetitiver Aufgaben entlastet das Personal und schafft gleichzeitig Kapazitäten für wertschöpfende Tätigkeiten.

Durch künstliche Intelligenz wird die Entwicklungsarbeit in den Bereichen Prozessorarchitektur, Sensorik, Feinmetallgewinnung, Big-Data-Mining und eine nachhaltige Energiewirtschaft weiter an Bedeutung gewinnen. Die jüngsten Entwicklungen bestätigen diese These. Nvidia überholte so Anfang November Apple als wertvollstes Unternehmen. Einige führende Experten vermuten, dass KI die Handelswelt stärker verändern wird als bisherige Innovationen wie das Smartphone. Zu diesen Experten zählen u.a. Jörg Funder, Handelsexperte der Hochschule in Worms und Stephan Tromp, stellv. Geschäftsführer des Handelsverband Deutschland. Auch Bernd Rohleder, Geschäftsführer von Bitkom pflichtet den beiden Handelsexperten bei, wenn Sie sagen: „Unternehmen, die keine künstliche Intelligenz nutzen, werden in den kommenden Jahren einen strategischen Wettbewerbsnachteil erleiden müssen“.

Die Integration von KI-Technologien ermöglicht Unternehmen:

• Eine Reduzierung Ihrer Logistikkosten
• Minimierung der Fehlerquoten
• Beschleunigung der Kommissionierzeiten
• Reduzierung der Auftragsdurchlaufzeiten

Auch die zuvor bereits erwähnte Cyber-Security spielt bei der Entwicklung vollautomatisierter Systeme eine bedeutende Funktion. Mit zunehmender Vernetzung und Cloud-Nutzung steigt die Anfälligkeit für Cyberangriffe. Unternehmen müssen entsprechende Sicherheitsmaßnahmen implementieren und Mitarbeiter durch Schulungen im Umgang mit KI-Systemen sensibilisieren. Neben den zuvor erwähnten Sicherheitsmaßnahmen existieren weitere mögliche Vorkehrungen. Diese können eine strenge Zugriffskontrolle, regelmäßige Audits und unterstützende Expertise von Dritten sein.

Die Entwicklung intelligenter Lagerstrategien schreitet unerschütterlich voran. Moderne Warehouse Management Systeme nutzen KI-Algorithmen jetzt schon zur eigenständigen Steuerung von Materialflussstrategien. Diese Systeme berücksichtigen zahlreiche Metriken der Logistik und optimieren Prozesse in bisher nicht gekannter Breite und Tiefe.

Schlussfolgerungen

Die Integration von künstlicher Intelligenz im Einzelhandel hat das Potenzial die Lagerhaltung und anderen Branchen grundlegend zu revolutionieren. Moderne KI-Systeme steigern die Effizienz durch präzisere Bedarfsprognosen und automatisierte Steuerung von Prozessen erheblich. Die Implementierung dieser Technologien ermöglicht Unternehmen drastische Kosteneinsparungen bei gleichzeitiger Verbesserung der Servicequalität, Liefergeschwindigkeit und Verringerung der Auswirkungen des Fachkräftemangels.

Der Trend zur KI-betriebenen Lagerhaltung wird sich in den kommenden Jahren weiterentwickeln und neue Maßstäbe in der Branche setzen. Die Kombination aus Automatisierung und menschlicher Expertise schafft dabei die Grundlage für eine zukunftsfähige Logistik.

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