Lagereffizienz steigern: Gerätedaten für schlanke Workflows nutzen

Daten zu sammeln und Zeitersparnis im Geschäft zu maximieren, ähnelt der Haushaltsführung im Privatleben. Der 6-Dollar-Kaffee mag wie ein relativ günstiger Kauf erscheinen, aber über die Zeit, wenn Sie jeden Morgen vor der Arbeit einen Dollar günstigeren Kaffee kaufen, sparen Sie rund 250 Dollar. Multiplizieren Sie das mit 100 Personen, und das ergibt eine kollektive Ersparnis von 25.000 Dollar.

Das Konzept lässt sich auf die im Lager durch die Adressierung repetitiver und essenzieller Aufgaben gesparte Zeit übertragen. Nehmen wir Barcode-Scanning: Bestimmte Scanner sind schneller als andere, und der Unterschied von nur einer Sekunde pro Scan hat massive Auswirkungen auf die Effizienz. Wenn ein Mitarbeiter tausend Scans pro Tag durchführt und es 1.000 Mitarbeiter im Lager gibt, sparen sie eine Million Sekunden pro Tag – etwa 12 Tage an Zeit.

Man kann davon ausgehen, dass 70 % des Mehrwerts auf der Shopfloor-Ebene von menschlichen Arbeitern geschaffen werden, und trotz der populären Annahme, dass diese Zahl mit Automatisierung drastisch sinken wird, werden Menschen in absehbarer Zukunft im Zentrum von Fertigung, Logistik und Lieferkette bleiben. Dieses Ökosystem funktioniert nicht ohne einen menschenzentrierten Ausgangspunkt. Daher hilft die Verbesserung der in der Datenerfassung involvierten Funktionen, den Output zu maximieren. Zum Beispiel wird Zeit gespart, indem die Distanz reduziert wird, die ein Mitarbeiter im Lager zurücklegen muss, indem alle Scanner mit dem Internet der Dinge vernetzt werden.

Zusätzlich können Metriken, die von Arbeitern als kollektiver Wert erbracht werden (gesamte Zeitersparnis und gesteigerte Produktivität zum Beispiel), von Wearables erfasst werden, um Workflow-Effizienz zu verbessern. Sie können auch Schwachstellen im Tagesgeschäft identifizieren, die zuvor unbemerkt blieben. Wie bei der privaten Ausgaben-Analogie: Sobald man anfängt, viele kleine Beträge zusammenzuzählen und sie unternehmensweit zu multiplizieren, können die Einsparungen erstaunlich sein. Unternehmen, die die richtige Technologie im Lager nutzen, können in einigen Bereichen Effizienzsteigerungen von rund 20 % realisieren.

Studien belegen: Wegezeit ist der größte Hebel

Laut einer deutschen Studie entfallen durchschnittlich 40 % der gesamten Kommissionierzeit auf Wegezeiten im Lager. Dies umfasst den Weg des Mitarbeiters zum und vom Entnahmeort sowie die dort verbrachte Zeit. Mit dem IoT vernetzte Scanner könnten diese Daten erfassen, und künstliche Intelligenz könnte sie auf Verbesserungen analysieren. Gibt es eine schnellere Route oder eine bevorzugte Reihenfolge, in der Artikel entnommen werden können?

Programme können ausgeführt werden, um solche Variablen zu bestimmen. Manchmal ist das katastrophalste Problem das, das unentdeckt bleibt. Das Erkennen dieser blinden Flecken durch Datenerfassung und -analyse kann ein riesiger Gamechanger sein.

Positives Compounding statt negativer Spirale

Als der Suez-Kanal fast sechseinhalb Tage blockiert war, stellte Suez Canal Authority Chef Osama Rabie fest, dass täglich 15 Millionen Dollar verloren gingen. Doch die wahren Kosten des Vorfalls waren weit höher. Eine Woche Rückstand bedeutet, dass die nächste Woche auch verzögert ist, was die folgende Woche noch mehr verzögert, da Ressourcen zusammengezogen werden. Dies beginnt sich zu verstärken und die Situation zu verschlimmern, und der Geldverlust wird exorbitant.

Auf der anderen Seite können positive Compounding-Effekte in der Lieferkette eintreten, indem Effizienz durch neue Technologie gesteigert wird. Je mehr Zeit von Arbeitern gespart wird, desto mehr kann erreicht werden, und diese „geschaffene“ Zeit kann für andere Wege zur Maximierung der Effizienz und Entwicklung von Innovationen genutzt werden, die in Zukunft noch mehr Zeit sparen.

Das Finden und Investieren in Technologien, die Prozess-Analytics über das Lager hinweg bereitstellen, wird Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Es kann Effizienz, Sicherheit verbessern und den Anfang eines menschlichen digitalen Zwillings schaffen, bei dem Arbeiter mit einem sich entwickelnden IoT verbunden sind und die Metadaten liefern, um Effizienz zu maximieren. Alles beginnt damit, den Arbeiter in den Mittelpunkt zu stellen.

Axel Schmidt ist Senior Communications Manager bei ProGlove, einem Entwickler von industriellen Wearables für Fertigung, Produktion, Logistik und Einzelhandel.