Eine von Pro Glove beauftragte Umfrage unter mehr als 1.000 Führungskräften aus dem Lager- und Logistikbereich in den USA, Großbritannien, Deutschland, Italien, Spanien, Frankreich und den nordischen Ländern brachte es an den Tag: Obwohl künstliche Intelligenz in den letzten Monaten die Nachrichtenagenda dominiert hat, setzt derzeit weniger als ein Fünftel der Befragten diese Technologie in ihrem Lager ein. Ein ähnliches Bild ergibt sich für das eng damit einhergehende Thema der Vollautomatisierung. Demnach haben nur 22 % eine entsprechende Lösung eingeführt.
Das jedoch bedeutet keine Absage an die KI und Automation. Denn weitere Investitionen sind bereits im Gange. Zum anderen zeigen die Ergebnisse der Umfrage, dass 34,5 % der Unternehmen bereits halb- oder teilautomatisierte Systeme einsetzen. Dazu kommen die Investitionspläne für die nächsten fünf Jahre. Und eben hier nennen 49,4 % der Befragten solche Systeme als oberste Priorität. KI-Technologien rangieren dicht dahinter mit 46,9 %.
Was aber sagen diese Zahlen? Zum Beispiel, dass die Branche bereits viel weiter ist, als mancher glauben mag. Sie hat nämlich erkannt, dass Erfolg vor allen Dingen eine Frage des richtigen Augenmaßes ist. Die Zahlen legen darüber hinaus nahe, dass die Industriechefs das Schwarz-Weiß-Denken in dieser Frage hinter sich gelassen haben. Mensch oder Maschine? So gefragt offenbart sich das Denken der Vergangenheit. Heute muss es darum gehen, Mensch und Maschine bestmöglich zusammenwirken zu lassen.
Herausforderungen und Grenzen der Vollautomatisierung
Bei vielen Entscheidungsträgern ist die Einsicht eingekehrt, dass eine Vollautomatisierung in vielen Bereichen weder möglich noch wünschenswert ist. Unterschiedliche Artikelformate, Varianten oder die immer kürzer werdenden Produktzyklen erweisen sich als Hindernisse. Aber auch die dafür erforderlichen Investitionen bremsen den Aktionismus spürbar. Umso mehr, da laufende Kosten für Instandhaltung und Energie hinzukommen. Zudem dämpfen die technisch komplexe Inbetriebnahme sowie das Ausfallrisiko in Verbindung mit einhergehenden Abhängigkeiten von Lieferanten die Vollautomatisierungsbestrebungen. Betonen muss man darüber hinaus, dass Vollautomatisierung ein vollständiges Prozessredesign erfordert und klare Flexibilitätseinbußen mit sich führt.
Das ist umso problematischer, weil es etwa in der Lagerlogistik Tätigkeiten gibt, die Roboter an ihre Grenzen führen oder gar vor unlösbare Probleme stellen. Als Beispiele lassen sich das Überprüfen von Waren auf Schäden oder das Sortieren von Waren nach bestimmten Kriterien anführen. Seine Spontaneität, Lernfähigkeit, aber auch seine Fähigkeit zur unmittelbaren Zusammenarbeit machen den Menschen hier unverzichtbar.
Es sind wohl solche Einsichten, die bei Industrie-Verantwortlichen zu der Erkenntnis führen, dass die Potentiale im Optimieren des Zusammenspiels von Mitarbeitern und Technologie ungleich höher sind. Dass sich beide Seiten in Form von kollaborativer Automatisierung, also Collabomation, ergänzen müssen – darum sollte es viel mehr gehen. Wie aber lässt sich das gestalten? Anbieten tun sich Automated Guided Vehicles (AGVs), Autonomous Mobile Robots (AMRs) und kollaborative Roboter (Cobots).
In der Branche sind Cobots schon lange kein Fremdwort mehr. Auf die unmittelbare Zusammenarbeit mit Menschen ausgelegt, entlasten sie die Mitarbeiter. Denn sie ersparen Wegzeiten im Lager, übernehmen das Tragen von Lasten und helfen beim Ein- und Auslagern. Cobots lassen sich in der Regel sehr schnell implementieren. Sie unterstützen insbesondere bei den üblichen Kommissionierungsszenarien wie etwa Single- und Multi-Order-Picking, Batch-Picking, Pick and Pass oder Pick and Pack.
Schnittstellenproblematiken bei Cobots
Dennoch bleiben Schnittstellenproblematiken. Denn Cobots sind keine vollständig autonomen Systeme. Sie interagieren mit Menschen, die Aktivitäten und Prozessschritte dokumentieren und quittieren müssen. Dazu kommen nahezu vollständig Barcodes und die dazugehörigen Scanner zum Einsatz. Natürlich verbauen die Hersteller von Cobots auch Scanner in ihren Geräten. Doch damit schränken sie die Flexibilität und die Bewegungsfreiheit der Mitarbeiter ein. Das gilt umso mehr, wenn konventionelle Barcode Scanner verwendet werden. Das liegt daran, dass solche Scanner keinen Bewegungsspielraum geben, wenn sie fest montiert sind.
Deshalb ergibt es Sinn, eine andere Lösung zu prüfen. Zum Beispiel mit Wearable Barcode Scannern. Sie haben den Vorteil, dass die Hände des Werkers jederzeit frei bleiben und somit je nach Umfeld bis zu sechs Sekunden pro Scan eingespart werden können. Wearable Barcode Scanner sind einfach zu implementieren und lassen sich in Bereichen ausrollen, in denen unter Umständen keine Cobots zum Einsatz kommen. Etwa in der Warenannahme, beim Versand oder der Bereitstellung.
Solche Wearables verbinden die Werker vor Ort mit dem Internet der Dinge (IoT). Sind sie zudem mit den entsprechenden Sensoren ausgestattet, können sie eine Vielzahl von extrem nützlichen Transaktionsdaten bereitstellen. Diese erlauben es Anwenderunternehmen, die Prozesse und den Verkehr in ihren Fabrikhallen, besser aufeinander abzustimmen und zu orchestrieren. Das entlastet nicht nur, sondern steigert den Durchsatz und minimiert gängige Fehlerquellen.
Mehr als 56 % der Unternehmen in der Lager- und Logistikbranche nutzen Wearables um die Effizienz zu verbessern. Die Studie von Pro Glove zeigt auch, dass 42 % der Befragten sicher sind, dass sie in den nächsten fünf Jahren in industrielle Wearables investieren werden, um ihre Lagerabläufe zu verbessern. Vollautomatisierung ist dagegen nur für 30,6 % eine Priorität. Es ist also eine Frage des Augenmaßes, wie, wann und bis zu welchem Grad ein Betrieb auf Automation setzt. Weder Mensch noch Maschine sollten ignoriert werden – beide müssen ineinandergreifen. Collabomation ist ein Ansatz, der den Weg in die Zukunft weisen kann.
