Die Zahlen sprechen für sich: 20 % bis 25 % kürzere Auslagerwege und eine deutliche Steigerung der Lagerproduktivität – das ist die heutige Realität von KI im Einzelhandel.

Tatsächlich ist die Integration von Künstlicher Intelligenz im Handel längst keine Option mehr, sondern eine absolute Notwendigkeit für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen. Dabei ermöglichen KI-gestützte Lagerverwaltungssysteme nicht nur eine präzisere Bestandsverwaltung, sondern optimieren auch die gesamte Kommissionierung durch beispielsweise autonome mobile Roboter, die rund um die Uhr im Einsatz sind.

In diesem Praxistest werfen wir einen genauen Blick darauf, wie deutsche Einzelhändler diese Technologie erfolgreich einsetzen. Wir analysieren die messbaren Leistungssteigerungen, untersuchen die praktische Implementierung und zeigen, wie die Zero-Touch-Logistik die Effizienz und Flexibilität im Lager revolutioniert.

KI im deutschen Einzelhandel: Aktuelle Marktanalyse

Die aktuelle Marktanalyse zeigt eine deutliche Dynamik bei der Implementierung von KI-Systemen im deutschen Einzelhandel. Während 2020 laut Ifo-Institut lediglich 16 % der Handelsunternehmen KI einsetzten, ist dieser Anteil bis 2023 auf 20 % gestiegen – Tendenz weiterhin steigend.

Verbreitung von KI-Systemen

Die Verbreitung von KI-Systemen im deutschen Einzelhandel zeigt ein differenziertes Bild. Allerdings planen derzeit 65 % der Unternehmen in Deutschland eine KI-Implementierung in den kommenden Monaten. Insbesondere größere Handelsketten sind dabei Vorreiter, während kleinere und mittlere Unternehmen noch zurückhaltend agieren. Darüber hinaus zeigt sich, dass für 36,4 % der Handelsunternehmen KI-Projekte einen mittleren Stellenwert haben, während 31,8 % ihnen sogar einen hohen Stellenwert beimessen. Der Drang zum Umdenken wird verdeutlicht durch den letztens veröffentlichten WEF-Bericht „Future of Jobs Report 2025“. Dieser prognostiziert, dass bis 2030 39 % der Stellenqualifikationen überholt sein werden. Daran hat KI einen nicht unwesentlichen Anteil. Weiterbildung des Personals und der internen Fachkenntnisse ist wichtiger denn je.

Häufigste Einsatzbereiche

Im deutschen Einzelhandel kristallisieren sich mehrere Hauptanwendungsgebiete für KI heraus. Die führenden Einsatzbereiche umfassen:

• Kamerasysteme zum Diebstahlschutz (7,1 %)
• Belegbearbeitung in der Buchhaltung (6,6 %)
• Allgemeine Bestandsoptimierung (5,6 %)
• Prüfung von Lieferantendaten (5,1 %)
• Personalbedarfs- und Personaleinsatzplanung (4,6 %)

Bemerkenswert ist zudem, dass Category Management und Logistik zu den Bereichen gehören, in denen KI am häufigsten zum Einsatz kommt. Tatsächlich nutzen bereits 26 % der Unternehmen KI im Category-Management und weitere 22 % in der Logistik.  Ferner planen viele Händler, ihre bestehenden KI-Aktivitäten in den Bereichen Marketing (42,5 %) und IT-Infrastruktur (37,5 %) auszubauen.

Praktische Implementierung bei REWE und Edeka

REWE und Edeka setzen bei der praktischen Implementierung von künstlicher Intelligenz im Einzelhandel auf unterschiedliche technologische Ansätze. Insbesondere REWE arbeitet dabei eng mit dem israelischen Technologiepartner Trigo Vision zusammen. Trigo Vision hat es sich auf die Fahne geschrieben, kassenlose und vollständig autonome Bezahlsysteme für Supermärkte zu schaffen. Hierfür wertet Trigo Vision täglich 500 Mio. Bilder einer Filiale aus und gewährleistet ein anonymes Einkaufserlebnis. Der Gang zu herkömmlichen Kassen oder SB-Kassen wird überflüssig.

Technische Infrastruktur

Die technische Basis bei REWE bildet ein komplexes System aus rund 800 Kameras an der Decke, die durch knapp 17 Kilometer Kabel miteinander verbunden sind. Darüber hinaus nutzt das System KI-gestützte Bilderkennung sowie Waagen in den Regalen, um Kunden anhand von Skelettmerkmalen zu identifizieren und deren Einkäufe präzise zu erfassen. Rewe nutzt diese Technologie bereits an mehreren Standorten in Deutschland. Unter anderem in Köln, Berlin, München, Düsseldorf und Hamburg.

Edeka hingegen setzt auf die Watsonx-Plattform von IBM, die besonders im Bereich der Support-Hotline für die rund 500 Kaufleute zum Einsatz kommt.  Tatsächlich konnte durch diese KI-Implementation die Zeit für Problemlösungen drastisch reduziert werden.

Watsonx bietet eine Plattform mit drei zu unterscheidenden Hauptkomponenten:

• ai – eine KI-Modellierungsumgebung, die es Entwicklern ermöglicht, vorgefertigte Modelle zu trainieren oder eigens entwickelte Modelle auf spezifische Geschäftsprozesse zu überprüfen
• data – bildet ein Modul zur Verwaltung und Analyse von riesigen Datenmengen. Dieses Modul ermöglicht den Zugriff auf sämtliche Unternehmensdaten in einem Portal.
• governance – ein Tool zur Gestaltung von verantwortungsbewusster, transparenter und nachvollziehbarer KI-Workflows.

Erste Ergebnisse

Die ersten Resultate sind vielversprechend: Bei REWE ermöglicht das System eine vollautomatische Erfassung und Abrechnung der Einkäufe ohne Kassenvorgang. Außerdem zeigt sich eine deutliche Verbesserung der Lagerverwaltung durch KI-gestützte Roboter, die nach Ladenschluss autonom durch das Geschäft fahren und Regale sowie Mobiliar scannen. Das REFILLS-Projekt (Rebotics Enabling Fully-Integrated Logistics Lines for Supermarkets) bietet solche Lösungen an. Mobile Roboter inspizieren Regale und erstellen Umgebungskarten zur Ermittlung der Anordnung und zur Ladenüberwachung. Eine extra dafür angebrachte Abtasteinheit erkennt Produkte im Regal und notiert Ihre Position. Diese neuartigen Systeme helfen bei der Sortierung von Artikeln, der Verfolgung fehlender Artikel in Regalen und sogar bei der erneuten Befüllung leerer Regale.

Herausforderungen im Alltag

Allerdings stellen sich im Alltag auch verschiedene Herausforderungen. Ein zentrales Problem ist die Integration der KI-Systeme in bestehende IT-Infrastrukturen. Darüber hinaus müssen die Einzelhändler sicherstellen, dass sie die gesetzlichen Bestimmungen zum Datenschutz einhalten.

Diese hochentwickelten KI-Systeme erfordern außerdem erhebliche Investitionen – REWE investierte beispielsweise rund 250 Millionen Euro in sein neues KI-gestütztes Distributionszentrum in Magdeburg.  Diese Investitionen umfassten nicht nur KI-Technologie, sondern auch weitaus größere Positionen, wie den Ausbau der Warentore, Nachhaltigkeitsaufrüstungen und den Stellenaufbau von 270 Arbeitsplätzen.

Zusätzlich zeigt sich, dass die Akzeptanz bei Mitarbeitern eine wichtige Rolle spielt, weshalb beide Handelsketten großen Wert auf Schulungen und transparente Kommunikation legen, um die Akzeptanz innerhalb der Belegschaft zu steigern.

Messbare Leistungssteigerungen

Konkrete Zahlen belegen die Effizienzsteigerungen durch KI-Implementierungen im deutschen Einzelhandel. Die messbaren Verbesserungen erstrecken sich über verschiedene Bereiche der Lagerlogistik und des Energiemanagements.

Kommissioniergeschwindigkeit

Die Einführung von KI-gestützten Robotersystemen hat die Kommissioniergeschwindigkeit erheblich gesteigert. Tatsächlich zeigen Analysen, dass Pick-and-Place-Roboter selbstständig in Regale greifen und Produkte sortieren, wodurch sich die Durchlaufzeiten von Produkten erheblich reduzieren.  Insbesondere autonome Kommissionierroboter arbeiten rund um die Uhr und steigern dadurch die Effizienz im Lager signifikant. So unterstützt beispielsweise der Roboter vom Typ TORU die Lagermitarbeiter des Schuherstellers LLOYD bei der Ein- und Auslagerung von Onlinebestellungen am Standort Sulingen. Erwähnenswert ist, dass es die Belegschaft unterstützt – nicht ersetzt!

Fehlerreduktion

Im Bereich der Fehlerreduktion zeigen sich bemerkenswerte Fortschritte. Darüber hinaus ermöglichen KI-gestützte Systeme eine präzisere Bestandsaufnahme und minimieren Fehlerquellen bei der Kommissionierung. Fehlerquellen können z. B. sein:

• Mangelnde Konzentration
• Zeitdruck
• Unvollständige Informationen
• Missverständliche Anweisungen
• Produktverwechslung

Die Integration von Smart Wearables, beispielsweise Datenbrillen beim Kommissionieren, reduziert nicht nur die oben aufgeführten Fehlerquellen, sondern optimiert auch die Zeiteffizienz durch die direkte Anpassung elektronischer Picklisten.

Energieeinsparungen

Besonders beeindruckend sind die Erfolge im Bereich der Energieeinsparungen. Ein Beispiel aus der Praxis zeigt das Tiefkühllager von Unilever in Heppenheim, wo durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und flexiblem Energiemanagement folgende Einsparungen erzielt wurden:

• 9,5 % weniger Stromverbrauch im Vergleich zum Vorjahreszeitraum
• Zukünftige Energieeinsparungen im sechsstelligen Bereich pro Standort
• Potenzielle Millioneneinsparungen bei weltweiter Implementierung in 250 Kühllagern

Der Standort Heppenheim bildet eines der größten Eiscremewerke Europas und produziert jährlich 160 Millionen Liter Eiscreme.

Das KI-System analysiert dabei Daten über Speiseeisproduktion, Lagerbestand, Stromverbrauch, Kühltemperatur, Wettervorhersagen und Börsenstrompreise, um die optimale Stromversorgung minutengenau zu berechnen. Durch intelligentes Energiemanagement werden die Kühlanlagen

häufiger im optimalen Betriebspunkt betrieben.

Mitarbeiterakzeptanz und Schulung

Die erfolgreiche Integration von künstlicher Intelligenz im Einzelhandel hängt maßgeblich von der Akzeptanz und Qualifikation der Mitarbeiter ab. Tatsächlich investieren lediglich 52 % der Handelsunternehmen, ab einer Belegschaft von 20 Mitarbeitern, in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter im Bereich KI.

Trainingskonzepte

Die Implementierung effektiver Schulungsprogramme folgt einem modularen Aufbau, der sich primär an der Praxis orientiert. Zunächst werden grundlegende theoretische Kenntnisse vermittelt, anschließend folgen praktische Übungen. Die wichtigsten Komponenten eines erfolgreichen KI-Schulungsprogramms umfassen:

• Bildung von grundlegenden KI-Kompetenzen: Vermittlung von Wissen zu maschinellem Lernen, neuronalen Netzen und Datenverarbeitung
• Praktische Anwendungen: Durchführung praxisnaher Workshops, in denen der Teilnehmer mit der KI trainiert
• Ethik und Datenschutz: Lehren eines verantwortungsbewussten Umgangs mit KI im Einzelhandel

Darüber hinaus zeigt sich, dass 42,2 % der Mitarbeiter durch gezielte Schulungen ihre fachliche KI-Kompetenz deutlich verbessern konnten.  Allerdings stellt der Aufbau von technischem KI-Know-how für 37,8 % der Unternehmen weiterhin eine zentrale Herausforderung dar. Dabei unterstützen wir als ai Pro Solution unsere Kunden.

Feedback der Belegschaft

Die Rückmeldungen der Belegschaft spielen eine entscheidende Rolle bei der Implementierung von KI-Systemen. Eine aktuelle SAP-Studie zeigt, dass Mitarbeiter besonders positiv auf KI-Systeme reagieren, wenn diese ihre tägliche Arbeit nachweislich erleichtern.

Manche Unternehmen berichten von einer Produktivitätssteigerung von bis zu 30 % durch KI-Unterstützung, wobei gleichzeitig 50 % kürzere Kommissionierzeiten erreicht werden können. Diese messbaren Verbesserungen führen zu einer höheren Akzeptanz der Technologie in der Belegschaft.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die kontinuierliche Erfassung des Mitarbeiterfeedbacks. Vinted beispielsweise führt alle zwei Wochen schriftliche Mitarbeiterinterviews mit 14 bis 16 Fragen durch, um die Akzeptanz und Effektivität der KI-Systeme zu evaluieren. Diese regelmäßigen Befragungen ermöglichen es, Probleme frühzeitig zu erkennen und entsprechende Anpassungen vorzunehmen.

Die Praxis zeigt außerdem, dass die Integration von KI-Systemen besonders erfolgreich ist, wenn die Mitarbeiter von Anfang an in den Implementierungsprozess eingebunden werden. Durch transparente Kommunikation und regelmäßige Schulungen entwickeln die Mitarbeiter nicht nur die notwendigen Kompetenzen, sondern auch das Vertrauen in die neue Technologie.

Fazit

Die Zahlen und Praxisbeispiele zeigen eindeutig: Künstliche Intelligenz verändert den deutschen Einzelhandel grundlegend. Tatsächlich belegen die Erfolge von REWE und Edeka, dass KI-gestützte Systeme nicht nur theoretische Möglichkeiten bieten, sondern messbare Verbesserungen bringen.

Besonders beeindruckend sind die Effizienzsteigerungen in der Lagerlogistik. Die Kombination aus autonomen Robotern, intelligenter Bestandsverwaltung und optimierter Energienutzung führt zu deutlichen Kosteneinsparungen. Gleichzeitig zeigt die steigende Mitarbeiterakzeptanz, dass KI mehr und mehr als unterstützende Technologie verstanden wird.

Die Entwicklung der letzten Jahre macht deutlich: Der Einsatz von KI ist kein vorübergehender Trend, sondern eine strategische Notwendigkeit für zukunftsfähige Handelsunternehmen.

Wenn auch Sie in Ihrem Unternehmen KI sinnvoll einsetzen möchten, um Prozesse zu automatisieren und effizienter zu gestalten, sind wir von ai Pro Solution Ihr idealer Partner. Wir beraten Sie umfassend und praxisnah zu den besten KI-Lösungen für Ihr Unternehmen. Kontaktieren Sie uns gerne!