KI-Lösungen · Use Case

Kommissionieren mit AR-Brille und freien Händen

Lagerhelfer nutzen Datenbrillen, die per KI den optimalen Weg durchs Lager weisen, das richtige Regalfach hervorheben und die zu kommissionierenden Artikel visuell bestätigen.

Mit KI-gestützter Pick-by-Vision zeigt die Datenbrille Ihrem Kommissionierer den kürzesten Weg, hebt das richtige Regalfach hervor und bestätigt den Artikel per Computer Vision. Das Ergebnis ist eine messbare Steigerung der Kommissionierleistung und eine deutlich reduzierte Fehlerquote.

Worum es geht

Diese Technologie ersetzt traditionelle Papierlisten oder Handscanner. Der Lagerhelfer erhält seine Kommissionieraufträge direkt auf das Display seiner Datenbrille. Eine KI berechnet die effizienteste Route von Artikel zu Artikel. Im Sichtfeld des Mitarbeiters werden Navigationspfeile eingeblendet, und am Zielort wird das korrekte Regalfach optisch markiert. Eine integrierte Kamera kann den Barcode des entnommenen Artikels scannen, um die Richtigkeit zu bestätigen – alles freihändig. Dies reduziert die Such- und Wegezeiten drastisch, minimiert Pickfehler um bis zu 40% und steigert die Gesamtproduktivität erheblich.

Einordnung

  • Reifegrad: Mature
  • Komplexität: Mittel
  • Technologie: Augmented Reality (AR), Computer Vision, Wearable Computing

Passende Branchen

  • Automobilindustrie
  • E-Commerce
  • Großhandel
  • Lagerhaltung & Logistikdienstleister

Typische Einsatzmuster

  • Ein E-Commerce-Lager setzt AR-Datenbrillen ein, damit Kommissionierer beim Zusammenstellen einer Bestellung den kürzesten Weg zum nächsten Artikel angezeigt bekommen und das richtige Produkt per Kameraerkennung bestätigt wird.
  • Ein Automobilzulieferer nutzt Pick-by-Vision, um Mitarbeitern am Ware-zu-Person-Kommissionierarbeitsplatz die Entnahme von Teilen visuell zu führen und Verwechslungen durch Echtzeit-Objekterkennung auszuschließen.
  • Ein Großhändler stattet seine Lagermitarbeiter mit AR-Brillen aus, um die Einarbeitung neuer, unerfahrener Kräfte zu beschleunigen, da die visuelle Führung den Schulungsaufwand deutlich reduziert.

Voraussetzungen

  • Die Lagerinfrastruktur muss eine zuverlässige WLAN-Abdeckung und ausreichende Edge-Computing-Kapazität aufweisen, damit die AR-Brille in Echtzeit mit dem Warehouse-Management-System kommunizieren kann.
  • Die Stammdaten im WMS müssen vollständig und aktuell sein, da die visuelle Bestätigung und die Wegoptimierung auf korrekten Artikeldaten und Regalpositionsinformationen basieren.
  • Die Unternehmensführung muss bereit sein, in die Hardwareinvestition für Datenbrillen zu investieren und gleichzeitig die Mitarbeiterakzeptanz durch begleitende Schulungen sicherzustellen.

Nutzen

Für Unternehmen

  • Steigerung der Kommissionierleistung um bis zu 25%
  • Reduzierung der Fehlerquote um bis zu 40%
  • Verkürzung der Einarbeitungszeit für neue Mitarbeiter
  • Ermöglichung von freihändigen Arbeitsprozessen

Für Beschäftigte

  • Reduzierung von Suchzeiten und Laufwegen
  • Intuitive, visuelle Führung durch den Arbeitsprozess
  • Weniger Fehler und damit verbundener Stress
  • Erhöhung der eigenen Arbeitsgeschwindigkeit und -qualität

Für Privatpersonen

  • Weniger Falschlieferungen und Retouren
  • Schnellere Bearbeitung und Versand von Bestellungen
  • Verbesserte Zuverlässigkeit des Lieferservices

Herausforderungen

Für Unternehmen

  • Anschaffungskosten für die Datenbrillen und die Software
  • Integration mit dem bestehenden Warehouse Management System (WMS)
  • Gewährleistung einer stabilen WLAN-Abdeckung im gesamten Lager
  • Akzeptanz der neuen Technologie bei der Belegschaft

Für Beschäftigte

  • Tragekomfort und Akkulaufzeit der Datenbrillen im Schichtbetrieb
  • Gewöhnung an die Einblendung von Informationen im Sichtfeld
  • Umgang mit potenziellen technischen Störungen
  • Datenschutzbedenken, da die integrierte Kamera theoretisch alles aufzeichnet

Für Privatpersonen

  • Keine direkten Herausforderungen, da der Prozess intern abläuft.

Wirkung

Klassische regelbasierte Software kann statische Kommissionieranweisungen ausführen, verfügt jedoch nicht über die Fähigkeit, die Umgebung in Echtzeit zu erfassen und den optimalen Weg dynamisch an die aktuelle Situation anzupassen. Regelbasierte If-Then-Systeme scheitern an unvorhergesehenen Situationen wie veränderten Regalbelegungen, unerwarteten Hindernissen oder abweichenden Artikelplatzierungen, die in jedem realen Lager auftreten. KI-gestützte Computer Vision hingegen erkennt Objekte und Kontexte in Echtzeit, passt den Kommissionierweg kontinuierlich an und bestätigt Artikel visuell, was kein regelbasiertes System leisten kann.

Für Unternehmen

Unternehmen, die jetzt auf KI-gestützte Pick-by-Vision setzen, gewinnen einen messbaren Geschwindigkeits- und Qualitätsvorsprung gegenüber Wettbewerbern, die weiterhin auf manuelle Kommissionierung setzen. Konkurrenten ohne diese Technologie riskieren höhere Fehlerquoten, längere Bearbeitungszeiten und steigende Retourenkosten, die sich in einer verschlechterten Wettbewerbsposition niederschlagen.

Unternehmen, die AR-gestützte Kommissionierung einsetzen, können ihre Kommissionierleistung um bis zu 25 Prozent steigern und die Fehlerquote um bis zu 40 Prozent senken, was direkte Auswirkungen auf Logistikkosten und Kundenzufriedenheit hat. Die Anschaffungskosten für Datenbrillen und die Integration in bestehende Warehouse-Management-Systeme erfordern jedoch eine sorgfältige Investitionsrechnung, da die Technologie sich noch überwiegend in Pilotphasen befindet.

Der Kommissionierprozess verändert sich grundlegend: Der optimale Weg durchs Lager wird dem Mitarbeiter visuell über die Datenbrille angezeigt, das richtige Regalfach wird hervorgehoben und der zu kommissionierende Artikel wird per Computer Vision visuell bestätigt. Dadurch entfallen Pick-by-Light-Installationen und manuelle Prozessschritte, was die Durchlaufzeiten in der Intralogistik spürbar verkürzt.

Für Beschäftigte

Suchzeiten und unnötige Laufwege durch das Lager gehören mit der AR-Brille der Vergangenheit an, weil der optimale Weg und das richtige Regalfach direkt im Sichtfeld angezeigt werden. Gleichzeitig birgt die Technologie ein Risiko: Eine TUM-Studie zeigt, dass Mitarbeiter mit AR-Brille weniger hilfreiche Verbesserungsvorschläge machen, weil die Technologie als Krücke wirkt und kein tieferes Aufgabenverständnis fördert.

Die Rolle des Kommissionierers wird durch KI nicht ersetzt, sondern verändert sich in Richtung Überwachung und Ausnahmebehandlung, während Routineaufgaben automatisiert ablaufen. Langfristig entsteht dadurch die Chance, sich als Spezialist für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI weiterzuentwickeln, statt reine Handarbeit zu leisten.

Mitarbeiter müssen den Umgang mit der Datenbrille erlernen, insbesondere die Echtzeit-Objekterkennung und die visuelle Bestätigung der kommissionierten Artikel. Darüber hinaus ändern sich die Anforderungen an die Fehleranalyse, da die KI die Bestätigung übernimmt und der Mitarbeiter lernen muss, unerwartete Abweichungen korrekt zu interpretieren.

Für Privatpersonen

Endkunden profitieren unmittelbar davon, dass ihre Bestellungen schneller und fehlerfreier bearbeitet werden, was zu kürzeren Lieferzeiten und weniger Retouren führt. Wenn ein Unternehmen DHL-typische AR-gestützte Kommissionierung einsetzt, spürt der Kunde dies an einer höheren Lieferqualität und einer zuverlässigeren Bestellabwicklung.

Weniger Falschlieferungen und schnellere Bearbeitungszeiten in der Logistik haben das Potenzial, das Verbrauchervertrauen in Online-Bestellungen zu stärken, da die Liefergenauigkeit steigt.

Quellen