Der logistische Sektor boomt. Das COVID-19 Virus sorgte für enorme Zuwachsraten bei online Ankäufen, und Lieferdienste sorgen für die Auslieferung an Firmen und Privatpersonen. In unserem heutigen Artikel beschreiben wir einige Entwicklungen, mit denen Lieferdienste und große Warenhausketten den enormen Zuwachs an Auslieferungen in den Griff bekommen. Manche befinden sich noch in den Kinderschuhen sind jedoch vielversprechend.
Wal-Mart ist eine große Warenhauskette in den USA und bietet von Gemüse, über Kleidung bis zu elektronischen Geräten alles an. Der Warenhausgigant experimentiert momentan mit selbststeuernden Autos der Firma Nuro. In einem Gebiet rund um Houston werden die Autos für die Auslieferung von online bestellten Waren eingesetzt. Wal-Mart plant in Zukunft die selbststeuernden Autos für die Auslieferung in ganz Amerika einzusetzen.
Die Automatisierung in Distributionszentren weltweit ist weit fortgeschritten. Personal spielt schon jetzt eine untergeordnete Rolle und wird bald komplett überflüssig sein. Heute kontrollieren und optimieren immer mehr Roboter, Kameras, künstliche Intelligenz, Sensortechnologie und selbstlernende Algorithmen Lagerbestände.
Das Unternehmen Attabotics stellte vor Kurzem ein innovatives Lagerspeichersystem vor. Es bietet Distributionszentren Platzeinsparungen und weniger Personalbedarf. Regale, Regalgassen und Transportbänder sind überflüssig. Anstelle dessen kommen Roboter, sogenannte Pendelroboter. Die Zeitersparnis gegenüber dem herkömmlichen System ist beeindruckend. Normalerweise dauert die komplette Abwicklung einer Bestellung in einem Distributionszentrum 90 Minuten. Mit dem neuen System von Attabotics dauert es exakt 90 Sekunden!
Auch Blockchain-Technologien spielen eine immer wichtigere Rolle in Distributionszentren und Warehouses. Das Internet of Things (IoT) und die darin verknüpften Anwendungen liefern permanent Echtzeitdaten an die Verwalter. Ortungsdienste, Feuchtigkeits- und Temperaturmessungen über vorhandene Produkte erleichtern und optimieren die Lagerung.
Maschinelles Lernen ermöglicht Algorithmen aus Beispielen zu Lernen und Fähigkeiten zu entwickeln. Diese Daten bzw. Fähigkeiten können weltweit mit vergleichbaren Maschinen ausgetauscht werden. Das ermöglicht ein hohes Maß an Effizienz. Die Firma Covariant liefert dafür ein Beispiel. Das Unternehmen hat einen Roboter in einem Warehouse in Berlin eingesetzt. Alle Fähigkeiten des Roboters in Berlin werden mit vergleichbaren Robotern weltweit ausgetauscht.
Alle oben beschriebenen Entwicklungen sorgen für große Veränderungen auf den Personalbedarf von Distributionszentren und Warehouses. Gabelstaplerfahrer oder Kommissionierer sind in Zukunft überflüssig. Dafür steigt der Personalbedarf für Spezialisten in den Bereichen Datenanalyse, Informations- und Kommunikationstechnik, Prozessanalyse und Hightech-Spezialisten.
