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- Tags Conversational AI Logistik, KI für Lagerdaten, KI im Warehouse Management, KI Lagerlogistik, KI-Assistent Logistik, KI-gestützter Datenzugriff im Lager, natürlicher Sprachzugriff auf Daten, operative Daten mit KI nutzen, Unternehmenswissen mit KI, Using AI to access enterprise knowledge, Wissensmanagement Logistik, WMS Daten abfragen
Moderne Lager erzeugen und verarbeiten mehr Informationen als je zuvor. Bestände, Auftragsstatus, Anlagenzustände, Störungsmeldungen und Arbeitsanweisungen sind digital erfasst und grundsätzlich verfügbar. Im operativen Alltag zeigt sich dennoch ein anderes Bild: Sobald ein Auftrag ins Stocken gerät, eine Anlage eine Fehlermeldung ausgibt oder eine seltene Prozesssituation auftritt, beginnt häufig erst die Suche nach der passenden Information. Sie liegt im WMS, in einer technischen Dokumentation, in einem Ticket oder im Erfahrungswissen einzelner Mitarbeitender. Das eigentliche Problem ist deshalb immer seltener ein Mangel an Daten, sondern die Frage, wie schnell aus verteilten Informationen eine konkrete und belastbare Antwort wird. Anhand von sechs klaren Fragen erklärt dieser Blogbeitrag, wie KI verteilte Lagerdaten und Prozesswissen im operativen Alltag schneller zugänglich machen kann.
Genau an dieser Stelle verändert künstliche Intelligenz die Art, wie Menschen mit Software und Unternehmenswissen interagieren können. Statt zunächst die richtige Anwendung, Maske oder Dokumentation finden zu müssen, lässt sich eine konkrete Frage direkt in natürlicher Sprache stellen. Damit verschiebt sich der Fokus: Entscheidend ist nicht mehr allein, welche Informationen ein Unternehmen besitzt, sondern ob sie im richtigen Moment, im passenden Kontext und für die jeweilige Aufgabe zugänglich sind. Conversation Intelligence kann so zu einer neuen Schnittstelle zwischen Mitarbeitenden, Systemdaten und Prozesswissen werden. Die folgenden sechs Fragen zeigen, welches Potenzial darin für die Lagerlogistik liegt und wo die entscheidenden Grenzen und Voraussetzungen liegen.
1. Reicht es aus, Informationen digital verfügbar zu machen?
Die Digitalisierung hat die Transparenz im Lager erheblich verbessert. Bestände lassen sich in Echtzeit verfolgen, Auftragsstatus sind systemseitig dokumentiert, Automatisierungskomponenten liefern Zustands- und Fehlermeldungen, und Arbeitsanweisungen oder technische Dokumentationen stehen (zumindest meist) digital zur Verfügung. Trotzdem bedeutet die Verfügbarkeit dieser Informationen noch nicht automatisch, dass sie im operativen Alltag schnell nutzbar sind.
Der Grund liegt häufig darin, dass relevante Informationen getrennt voneinander entstehen. Ein blockierter Auftrag ist im WMS sichtbar, die Ursache kann jedoch in einer Automatikkomponente liegen. Zu der gemeldeten Störung existiert möglicherweise bereits ein Ticket, während die passende Arbeitsanweisung wiederum in einer anderen Anwendung hinterlegt ist. Jede einzelne Information kann korrekt sein und dennoch nur einen Teil der tatsächlichen Situation abbilden.
Entscheidend wird deshalb zunehmend die Fähigkeit, Informationen nicht nur bereitzustellen, sondern sie im jeweiligen Kontext zusammenzuführen. Für Mitarbeitende zählt im konkreten Moment nicht, in wie vielen Systemen Daten vorhanden sind, sondern ob daraus schnell eine verständliche Antwort auf die aktuelle Fragestellung entsteht. Genau hier beginnt der Unterschied zwischen digital verfügbarer Information und tatsächlich nutzbarem Wissen.
2. Was verändert sich, wenn die Frage zum Ausgangspunkt wird?
Klassische Softwaresysteme folgen einer klaren Logik: Wer eine Information benötigt, muss wissen, in welcher Anwendung sie zu finden ist, welche Maske dafür relevant ist und wie sich die Suche dort eingrenzen lässt. Dieses Prinzip funktioniert, setzt aber voraus, dass Nutzende die Struktur der jeweiligen Systeme kennen und sicher bedienen können. Je mehr Anwendungen parallel im Einsatz sind, desto größer wird dieser Aufwand.
Sogenannte Conversation Intelligence kehrt diese Logik um. Ausgangspunkt ist nicht mehr das System, sondern die konkrete Fragestellung. Mitarbeitende formulieren in natürlicher Sprache, was sie wissen möchten, und die KI-Lösung greift auf die dafür freigegebenen Informationen zu. Damit verändert sich vor allem der Zugang zu bestehenden Informationen. Die Systeme selbst bleiben bestehen, ebenso ihre Funktionen und Datenstrukturen. Neu ist die zusätzliche Ebene darüber, die unterschiedliche Quellen über eine gemeinsame Interaktion zugänglich machen kann. Für den operativen Alltag bedeutet das vor allem eines: Mitarbeitende müssen weniger darüber wissen, wo eine Information hinterlegt ist, und können sich stärker darauf konzentrieren, welche Antwort sie für den nächsten Arbeitsschritt benötigen.
3. Welche Informationen müssen dafür miteinander verbunden werden?
Der Nutzen von Conversation Intelligence hängt wesentlich davon ab, auf welche Informationen die KI-Lösung zugreifen und welche Zusammenhänge sie daraus herstellen kann. Operative Daten, beispielsweise aus einem Warehouse Management System, bilden dabei nur einen Teil des Gesamtbildes. Hinzu kommen Zustandsmeldungen aus Automatisierungssystemen, technische Dokumentationen, Arbeitsanweisungen, Tickets oder Inhalte aus Wissensmanagement-Anwendungen. Erst aus dem Zusammenspiel dieser Quellen kann eine Antwort entstehen, die über einen einzelnen Statuswert hinausgeht.
Das zeigt sich besonders bei Abweichungen. Die Information, dass ein Auftrag blockiert ist, erklärt noch nicht, warum er nicht weiterverarbeitet wird. Wird zusätzlich der Zustand einer beteiligten Anlage berücksichtigt, kann sich die Ursache eingrenzen lassen. Existiert zu dieser Störung bereits ein Ticket oder eine dokumentierte Vorgehensweise, kommen weitere Informationen hinzu, die für den nächsten Arbeitsschritt relevant sein können. Aus mehreren getrennten Informationsbausteinen entsteht so ein Zusammenhang, der sich sonst erst durch die manuelle Suche in verschiedenen Systemen erschließen müsste.
Dabei müssen nicht alle Informationen aus derselben Systemlandschaft stammen. Entscheidend ist vielmehr, dass relevante Quellen angebunden und für den jeweiligen Anwendungsfall nutzbar gemacht werden können. Strukturierte operative Daten und unstrukturierte Inhalte wie Dokumentationen oder Arbeitsanweisungen erfüllen dabei unterschiedliche Aufgaben und ergänzen sich. Genau diese Verbindung ist eine zentrale Voraussetzung dafür, aus einer einfachen Datenabfrage einen kontextbezogenen Informationszugriff zu machen.
4. Wo bringt dieser Ansatz im Lager tatsächlich einen Vorteil?
Besonders relevant wird der dialogbasierte Informationszugriff dort, wo Fragen unmittelbar aus einer laufenden Situation entstehen und schnelle Orientierung gefragt ist. Das betrifft beispielsweise blockierte Aufträge, unerwartete Anlagenzustände, Abweichungen im Prozess oder selten auftretende Fälle, bei denen nicht sofort klar ist, welche Information oder Arbeitsanweisung weiterhilft. In solchen Situationen entsteht heute häufig zusätzlicher Aufwand, weil mehrere Systeme geprüft oder erfahrene Kolleginnen und Kollegen einbezogen werden müssen.
Auch bei Schichtwechseln, der Einarbeitung neuer Mitarbeitender oder seltenen Prozesssituationen kann dieser Zugang hilfreich sein. Wissen, das bislang stark an einzelne Personen oder detaillierte Systemkenntnisse gebunden ist, lässt sich so breiter verfügbar machen. Voraussetzung bleibt jedoch, dass die zugrunde liegenden Informationen verlässlich, aktuell und für den jeweiligen Anwendungsfall freigegeben sind.
5. Wie lässt sich ein einfacher Zugang mit Kontrolle und Sicherheit verbinden?
Je einfacher Informationen zugänglich werden, desto wichtiger ist die Frage, wer auf welche Inhalte zugreifen darf. Ein dialogbasierter Zugang darf nicht dazu führen, dass bestehende Berechtigungsstrukturen ausgehebelt werden oder Mitarbeitende Informationen erhalten, die für ihre Rolle nicht vorgesehen sind. Gerade in operativen Umgebungen, in denen Bestandsdaten, technische Informationen, Prozesswissen und unter Umständen auch sensible Unternehmensdaten zusammenkommen, muss die KI-Lösung deshalb eng an bestehende Rollen- und Rechtekonzepte angebunden sein.
Entscheidend ist, dass nicht jede Anfrage automatisch Zugriff auf alle verfügbaren Quellen erhält. Unternehmen müssen festlegen können, welche Systeme und Inhalte für bestimmte Nutzergruppen freigegeben sind und in welchem Umfang Informationen ausgegeben werden dürfen. Eine Schichtleitung benötigt möglicherweise einen anderen Informationszugang als operative Mitarbeitende, der technische Service wiederum andere Daten als die Administration. Die natürliche Sprache verändert damit zwar die Art der Interaktion, nicht aber die Regeln, nach denen Informationen bereitgestellt werden.
Hinzu kommt die Frage nach der Verlässlichkeit der Antworten. Eine KI-Lösung für den Unternehmenseinsatz muss nachvollziehbar auf definierte und freigegebene Quellen zugreifen und zugleich gegen Manipulationsversuche wie Prompt Injection abgesichert sein. Nur wenn Datenbasis, Berechtigungen und Sicherheitsmechanismen sauber zusammenspielen, kann aus einem komfortableren Informationszugriff auch ein belastbares Werkzeug für den operativen Alltag werden.
6. Wird natürliche Sprache zur neuen Schnittstelle der Supply Chain Execution?
Natürliche Sprache dürfte klassische Benutzeroberflächen in der Logistik nicht vollständig ersetzen, ihre Gestaltung und Nutzung jedoch grundlegend verändern. Statt Informationen ausschließlich über fest definierte Menüs und Masken aufzurufen, könnten WMS und andere Supply-Chain-Execution-Anwendungen künftig stärker über zentrale Such- und Dialogoberflächen bedient werden. Für Aufgaben, bei denen große Datenmengen strukturiert dargestellt oder Prozesse gezielt konfiguriert werden müssen, bleiben visuelle und spezialisierte Ansichten wichtig. KI schafft jedoch einen direkteren Zugang, wenn Informationen schnell aus einer konkreten Situation heraus benötigt werden.
Besonders interessant wird dieser Ansatz, wenn unterschiedliche Informationsquellen nicht nur einzeln abgefragt, sondern miteinander in Beziehung gesetzt werden. Dann geht es nicht mehr allein um die Frage, welchen Status ein Auftrag hat oder welche Störung eine Anlage meldet. Relevant wird vielmehr, wie diese Informationen zusammenhängen, ob zu einer Abweichung bereits Erkenntnisse vorliegen und welches Wissen für die aktuelle Situation tatsächlich weiterhilft.
Fazit: Wenn aus vorhandenen Informationen nutzbares Wissen wird
Die zentrale Herausforderung im Lager besteht längst nicht mehr darin, überhaupt an Daten zu kommen. Entscheidend ist, ob aus verteilten Informationen schnell eine belastbare Antwort für die jeweilige Situation entsteht. Genau hier verschiebt KI die Rolle digitaler Systeme: Sie ergänzt bestehende Anwendungen nicht um noch eine weitere Oberfläche, sondern kann den Zugang zu ihren Informationen vereinfachen und Zusammenhänge über Systemgrenzen hinweg sichtbar machen.
Mit dem EPG AURA™ Communicator übertragen wir diesen Ansatz auf die Supply Chain Execution. Die integrierte Capability Conversation Intelligence macht operative Daten, Dokumentationen, Arbeitsanweisungen und weiteres Unternehmenswissen über natürliche Sprache zugänglich. Im AURA Communicator lassen sich dafür individuelle Assistenten einrichten, die entsprechend ihrer Aufgabe und der jeweiligen Zugriffsrechte auf freigegebene Informationsquellen zugreifen. Über den EPG Virtual Assistant EVA stehen diese Assistenten per Chat zur Verfügung, während LYDIA Voice zusätzlich einen sprachbasierten und freihändigen Zugriff direkt im laufenden Arbeitsprozess ermöglicht. Conversational Intelligence kann zudem über Microsoft Copilot innerhalb der bestehenden Microsoft-Umgebung bereitgestellt werden.
Der nächste Schritt: Wie dialogfähig ist Ihr Lager heute?
Welche Informationen müssen Ihre Mitarbeitenden noch über verschiedene Systeme, Dokumentationen oder Wissenstragende zusammensuchen? Und an welchen Stellen könnte ein direkter, KI-gestützter Zugang im operativen Prozess bereits heute einen Unterschied machen?
