Mit Fulfillment Flow will IFS Softeon kontextbezogene KI direkt in die operative Lagersteuerung integrieren. Spezialisierte KI-Agenten beobachten einzelne Prozessbereiche, führen ihre Erkenntnisse in einer zentralen Instanz zusammen und schlagen nächste Maßnahmen vor. Die Entscheidungshoheit bleibt beim Lagerleiter. Damit adressiert der Anbieter ein Kernproblem vieler Automatisierungsprojekte: Lokale Optimierung reicht nicht aus, wenn ihre Folgen für Personal, Bestände, Anlagen und nachgelagerte Prozesse unberücksichtigt bleiben.

Management Summary

Kontext statt Einzellösung: Fulfillment Flow verbindet Echtzeitdaten aus Aufträgen, Beständen, Personal, Anlagen und Automatisierung mit KI-gestützten Handlungsempfehlungen.
Agenten mit klaren Aufgaben: Digitale Mitarbeiter überwachen Wareneingang, Wellenmanagement, Personal, Automatisierung, Slotting, Nachschub und Warenausgang.
Gesamtoptimum im Fokus: Eine zentrale operative Instanz bündelt die Erkenntnisse der spezialisierten Agenten und berücksichtigt Abhängigkeiten zwischen den Lagerbereichen.
Menschliche Kontrolle bleibt zentral: Der Lagerleiter priorisiert Ziele, bewertet Vorschläge und trifft die endgültige Entscheidung – ein Ansatz, der zu etablierten Leitlinien für die Aufsicht über KI-Systeme passt.[3][4]
Erfolg hängt von der Umsetzung ab: Datenqualität, Systemintegration, belastbare Kennzahlen, Verantwortlichkeiten und ein klar geregelter Eskalationsweg entscheiden über den operativen Nutzen.[2][3]

Illustration Absmeier foto ki designer

Kontextbezogene KI führt Signale aus Lagerbereichen und Automatisierung zusammen, während die operative Kontrolle beim Menschen bleibt. Bild KI-generiert.

Neue KI-Funktion hilft Lagerteams zu verstehen, was geschieht, warum es geschieht und was als Nächstes getan werden sollte.

IFS, Anbieter von Industrial-AI-Software, hat Fulfillment Flow von IFS Softeon vorgestellt. Die neue KI-Funktion wurde entwickelt, um kontextbezogene Intelligenz direkt in die operativen Abläufe der Lagerabwicklung einzubinden.

Fulfillment Flow soll KI aus isolierten Werkzeugen herauslösen und die Technologie direkt in die Lagerprozesse integrieren. Durch die Kombination von Echtzeitinformationen aus dem Betrieb mit KI-gestützter Entscheidungsfindung sollen Lager von statischen Regeln und reaktiven Analysen zu anpassungsfähigeren, kontinuierlich optimierten Abläufen übergehen können.

Mark Fralick, CTO von IFS Softeon, erklärt:

»Fulfillment Flow bringt KI direkt in den Ablauf des Lagerbetriebs, also dorthin, wo täglich Entscheidungen getroffen werden. Indem wir KI mit dem Echtzeitkontext des Lagers verbinden, können wir Teams dabei unterstützen, nicht nur ein Problem zu erkennen, sondern auch zu verstehen, wodurch es verursacht wird und wie darauf reagiert werden sollte. Dies ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg dahin, KI zu einem aktiveren Bestandteil der Lagerabwicklung zu machen.«

Daten in Entscheidungen verwandeln

Moderne Fulfillment-Prozesse erzeugen enorme Datenmengen aus Aufträgen, Beständen, Personal, Anlagen, Automatisierung und Lagerprozessen. Die Herausforderung besteht darin, diese Informationen in rechtzeitige Entscheidungen zu überführen, die die operative Ausführung verbessern können.

Zu häufig verschärft KI das Problem noch, indem sie lediglich einen einzelnen Bereich des Lagers optimiert, beispielsweise die Nachschubversorgung oder die Wellenplanung, während andere Bereiche darunter leiden.

Fulfillment Flow soll dieses Problem lösen, indem kontextbezogene Intelligenz unmittelbar in die Fulfillment-Abläufe eingebunden wird. Anstatt Informationen aus unterschiedlichen Bildschirmen oder statischen Berichten zusammenzutragen, können Anwender Fragen in natürlicher Sprache stellen. Sie können erkennen, welche Faktoren ein Problem verursachen, und erhalten auf Basis der aktuellen Situation Empfehlungen für die jeweils sinnvollste nächste Maßnahme.

Digitale Mitarbeiter für einzelne Lagerbereiche

Das Herzstück von Fulfillment Flow bilden digitale Mitarbeiter, also KI-Agenten, die sich jeweils auf einen bestimmten Bereich des Betriebs konzentrieren:

Wareneingang
Wellenmanagement
Personal
Automatisierung
Slotting und Nachschub
Warenausgang

Jeder dieser digitalen Mitarbeiter basiert auf denselben sechs Intelligenzsäulen. Diese berücksichtigen die Anlage selbst, den laufenden Betrieb, Abhängigkeiten zwischen unterschiedlichen Bereichen, Standortziele wie Cut-off-Zeiten und Servicelevel sowie verfügbare Mitarbeiter und Automatisierungssysteme.

Statt isoliert voneinander zu arbeiten, teilen die digitalen Mitarbeiter ihre Erkenntnisse mit einem zentralen operativen Agenten. Dessen Aufgabe besteht darin, einen möglichst effizienten Ablauf über die gesamte Anlage hinweg zu unterstützen.

Während herkömmliche Lager-KI dazu tendiert, einen Bereich auf Kosten eines anderen zu optimieren, berücksichtigt Fulfillment Flow laut IFS, wie sich einzelne Entscheidungen auf die umliegenden Prozesse auswirken. Dazu gehören auch angrenzende Bereiche wie Annahmehallen und die Materialversorgung von Produktionslinien.

Der Mensch behält die Entscheidungshoheit

Fulfillment Flow folgt einem Human-in-the-Loop-Ansatz. Die digitalen Mitarbeiter agieren vergleichbar mit erfahrenen Bereichsleitern und eskalieren Beobachtungen sowie Vorschläge an den zentralen operativen Agenten.

Dieser Agent fungiert als Partner des Lagerleiters und schlägt mögliche Reaktionen auf die aktuelle Betriebssituation vor. Der Lagerleiter legt jedoch die Prioritäten fest und trifft die endgültige Entscheidung. Fulfillment Flow berücksichtigt diese Entscheidungen und lernt über verschiedene Schichten hinweg weiter.

Mark Fralick erklärt dazu:

»Lager-KI braucht Kontext. Ein generisches KI-System kann Ihnen möglicherweise sagen, dass Aufträge hinter dem Zeitplan liegen. Der eigentliche Mehrwert entsteht jedoch erst, wenn man versteht, was diese Situation verursacht, welche weiteren betrieblichen Faktoren eine Rolle spielen und was dagegen unternommen werden kann. Der Lagerleiter behält die Kontrolle. Genau das schafft das Vertrauen, das KI benötigt, um tatsächlich im operativen Betrieb eingesetzt zu werden. Dies ist die Richtung, die wir verfolgen: Intelligenz, die im Lager verankert ist und Menschen dabei unterstützt, bessere Entscheidungen zu treffen.«

Über IFS Softeon

IFS Softeon bietet Warehouse-Management-Software für zunehmend komplexe Lager- und Fulfillment-Prozesse. Die WMS-Technologie unterstützt Abläufe im gesamten Lager, vom Bestands- und Personalmanagement bis hin zu Produktion und Fertigwaren. Ziel ist es, Transparenz, Effizienz und Kontrolle innerhalb der Lieferketten zu verbessern. IFS Softeon gehört zu IFS.

https://www.ifs.com/en/insights/news/ifs-softeon-launches-fulfillment-flow-to-bring-context-aware-ai-to-warehouse-operations

To learn more about Fulfillment Flow and how IFS Softeon is putting AI to work in the warehouse, visit www.softeon.com(Opens in a new tab)

Tipps für die Einführung kontextbezogener Lager-KI

Illustration Absmeier

Infografik: Acht Schritte von der Auswahl eines messbaren Engpasses bis zur Bewertung der Gesamtwirkung. Bild KI-generiert.

Mit einem messbaren Engpass starten
Der Einstieg sollte nicht mit einem möglichst breiten KI-Projekt beginnen, sondern mit einem klar abgegrenzten betrieblichen Problem. Unternehmen sollten vorab definieren, welche Kennzahlen sich verbessern sollen, über welchen Zeitraum gemessen wird und welche Nebenwirkungen nicht akzeptabel sind. Geeignete Zielgrößen sind beispielsweise Durchsatz, Auftragsrückstand, Wegezeit, Pickleistung, Termintreue oder die Zahl manueller Eingriffe. Entscheidend ist eine belastbare Ausgangsmessung, damit später erkennbar wird, ob die KI tatsächlich einen Beitrag leistet oder lediglich vorhandene Schwankungen abbildet.
Praxisbeispiel: In einem Versandlager steigt der Rückstand regelmäßig zwei Stunden vor dem täglichen Carrier-Cut-off. Statt die gesamte Lagersteuerung umzustellen, untersucht ein Pilot ausschließlich diesen Zeitraum. Die KI gleicht Auftragseingang, verfügbare Picker, Packkapazität und Abfahrtszeiten ab. Gemessen werden Rückstand, pünktlich verladenes Volumen und Überstunden. So lässt sich der Nutzen anhand eines konkreten Engpasses bewerten.
Datenbasis prüfen
Kontextbezogene KI ist auf aktuelle, vollständige und konsistent interpretierbare Daten angewiesen. Deshalb sollten Verantwortliche zunächst erfassen, welche Stamm-, Bestands-, Auftrags-, Ereignis- und Maschinendaten verfügbar sind, wie häufig sie aktualisiert werden und wer für ihre Qualität verantwortlich ist. Besondere Aufmerksamkeit verdienen unterschiedliche Artikelbezeichnungen, veraltete Lagerplätze, fehlende Zeitstempel und Bestände, die in WMS und ERP voneinander abweichen. Zusätzlich sollte dokumentiert werden, welche Daten nur geschätzt oder manuell gepflegt werden.
Praxisbeispiel: Ein System empfiehlt, einen schnell drehenden Artikel näher an die Packstation zu verlagern. Die Analyse zeigt jedoch, dass die Absatzhistorie unter zwei Artikelnummern geführt wurde und Retouren nicht korrekt zugeordnet waren. Erst nach Bereinigung der Stammdaten und Zusammenführung der Historie liefert das Modell eine belastbare Slotting-Empfehlung.
Schnittstellen absichern
Der operative Nutzen entsteht erst, wenn WMS, ERP, Materialflusssteuerung, Robotik, Sensorik und Personaleinsatzplanung verlässlich zusammenspielen. Unternehmen sollten daher Datenflüsse, Aktualisierungsintervalle, Verantwortlichkeiten und Fallback-Prozesse dokumentieren. Tests müssen nicht nur den Normalbetrieb abbilden, sondern auch verspätete Nachrichten, doppelte Ereignisse, Verbindungsabbrüche und widersprüchliche Statusmeldungen. Für jede kritische Schnittstelle sollte feststehen, wie lange Daten fehlen dürfen, bevor Empfehlungen gesperrt oder als unsicher gekennzeichnet werden.
Praxisbeispiel: Die KI schlägt eine neue Reihenfolge für Kommissionierwellen vor, erhält aber wegen einer gestörten Robotik-Schnittstelle veraltete Angaben zur verfügbaren Transportkapazität. Eine Plausibilitätsregel erkennt den Zeitversatz, kennzeichnet die Empfehlung und schaltet auf den dokumentierten manuellen Ablauf um, bis aktuelle Statusdaten vorliegen.
Entscheidungsrechte definieren
Nicht jede Empfehlung darf dieselbe operative Wirkung entfalten. Unternehmen sollten Entscheidungen nach Risiko, Reichweite und Reversibilität klassifizieren. Niedrigriskante Hinweise können automatisch vorbereitet werden; Eingriffe in Personalplanung, Sicherheitsbereiche, Maschinensteuerung oder priorisierte Kundenaufträge benötigen dagegen eine ausdrückliche Freigabe. Eine Rollenmatrix sollte festlegen, wer Vorschläge prüfen, genehmigen, ablehnen oder eskalieren darf. Ebenso wichtig sind Vertretungsregeln und ein jederzeit erreichbarer manueller Notbetrieb.
Praxisbeispiel: Eine vorgeschlagene Anpassung der Pick-Reihenfolge darf der Schichtleiter direkt freigeben. Die Umleitung eines gesamten Auftragsstroms in einen anderen Hallenbereich erfordert dagegen das Vier-Augen-Prinzip von Lagerleitung und Technik, weil Kapazität, Arbeitssicherheit und nachgelagerte Packlinien betroffen sind.
Empfehlungen nachvollziehbar machen
Anwender benötigen mehr als eine Handlungsaufforderung. Eine belastbare Empfehlung sollte zeigen, welches Problem erkannt wurde, welche Daten eingeflossen sind, welches Ziel verfolgt wird, welche Alternativen geprüft wurden und welche Auswirkungen erwartet werden. Unsicherheiten und fehlende Informationen sollten sichtbar sein. Eine verständliche Begründung erleichtert die Prüfung, stärkt die Akzeptanz und ermöglicht es, Fehlannahmen früh zu erkennen.
Praxisbeispiel: Statt lediglich »Personal in Zone B erhöhen« anzuzeigen, erläutert das System: Für die nächsten 60 Minuten wird dort ein um 22 Prozent höheres Auftragsvolumen erwartet; gleichzeitig ist eine Förderstrecke in Zone A eingeschränkt. Vorgeschlagen wird die zeitlich begrenzte Verlagerung von zwei Beschäftigten. Zusätzlich zeigt die Oberfläche die erwartete Wirkung auf Rückstand und Cut-off-Risiko.
Automation Bias begrenzen
Beschäftigte dürfen KI-Empfehlungen nicht allein deshalb übernehmen, weil sie technisch erzeugt wurden. Schulungen sollten vermitteln, welche Daten und Annahmen das System nutzt, wo typische Fehlerquellen liegen und in welchen Situationen eine Übersteuerung erforderlich ist. Abweichende Entscheidungen sollten ohne unnötige Hürden möglich sein und mit einem kurzen Grund dokumentiert werden. Diese Rückmeldungen helfen, wiederkehrende Fehlmuster zu erkennen und Regeln oder Modelle gezielt zu verbessern.[4] Praxisbeispiel: Die KI priorisiert mehrere Eilaufträge, berücksichtigt aber eine kurzfristig vereinbarte Gefahrgutprüfung noch nicht. Eine erfahrene Mitarbeiterin erkennt den Konflikt, stoppt die vorgeschlagene Freigabe und dokumentiert die fehlende Restriktion. Der Vorfall wird anschließend in Datenmodell, Prüfliste und Schulung aufgenommen.
Im Schattenbetrieb testen
Vor einer operativen Aktivierung sollte die KI über einen definierten Zeitraum parallel zum bestehenden Prozess laufen. Ihre Empfehlungen werden protokolliert, aber noch nicht automatisch umgesetzt. Fachverantwortliche vergleichen Vorschläge, tatsächliche Entscheidungen und Ergebnisse. Dabei sollten unterschiedliche Schichten, Lastspitzen, Störungen, saisonale Muster und seltene Sonderfälle einbezogen werden. Klare Abbruch- und Freigabekriterien verhindern, dass ein Pilot allein aufgrund einzelner positiver Beispiele ausgerollt wird.
Praxisbeispiel: Vier Wochen lang erstellt die KI zu jeder Nachschubentscheidung einen eigenen Vorschlag. Das Team bewertet Trefferquote, Reaktionszeit und Auswirkungen auf Fehlmengen. Erst nachdem die Empfehlungen auch an Spitzentagen stabil bleiben und definierte Qualitätswerte erreichen, erhält das System eine begrenzte operative Freigabe.
Gesamtwirkung messen
Eine lokale Verbesserung ist kein Erfolg, wenn sie Kosten oder Engpässe lediglich in einen anderen Bereich verschiebt. Deshalb sollte das Kennzahlensystem neben der Zielgröße auch angrenzende Prozesse, Servicelevel, Sicherheit, Energieverbrauch, manuelle Eingriffe und Ausnahmefälle berücksichtigen. Sinnvoll sind regelmäßige Reviews, in denen Betrieb, IT, Technik und Fachbereich gemeinsam prüfen, ob die ursprünglichen Ziele noch gelten und ob unbeabsichtigte Folgen auftreten.[2] Praxisbeispiel: Eine neue Wellenlogik steigert die Pickleistung um zehn Prozent. Gleichzeitig entstehen jedoch Warteschlangen an den Packstationen und mehr Zwischenlagerbewegungen. Die Gesamtbetrachtung zeigt, dass nicht die maximale Pickleistung, sondern eine abgestimmte Taktung von Kommissionierung, Transport und Verpackung den höheren Gesamtdurchsatz bringt.

FAQ: Fulfillment Flow und KI im Lager

Was ist Fulfillment Flow?
Fulfillment Flow ist eine von IFS Softeon angekündigte KI-Funktion für Lager- und Fulfillment-Prozesse. Sie soll Betriebsdaten in Echtzeit einordnen, Ursachen für Abweichungen sichtbar machen und nächste Maßnahmen empfehlen.[1]
Worin unterscheidet sich der Ansatz von klassischer Lageranalyse?
Statische Berichte zeigen häufig vergangene Zustände. Fulfillment Flow soll dagegen laufende Betriebsdaten, Standortziele und Abhängigkeiten zwischen Bereichen zusammenführen. Anwender sollen Fragen in natürlicher Sprache stellen und situationsbezogene Empfehlungen erhalten können.[1]
Welche Aufgaben übernehmen die digitalen Mitarbeiter?
Die spezialisierten KI-Agenten konzentrieren sich auf Wareneingang, Wellenmanagement, Personal, Automatisierung, Slotting und Nachschub sowie Warenausgang. Ihre Erkenntnisse werden an einen zentralen operativen Agenten weitergegeben.[1]
Entscheidet die KI autonom über den Lagerbetrieb?
Nach Angaben von IFS Softeon bleibt die endgültige Entscheidung beim Lagerleiter. Das System ist als Human-in-the-Loop-Modell konzipiert: Die KI beobachtet, erläutert und empfiehlt, während der Mensch priorisiert und freigibt.[1]
Warum ist der betriebliche Kontext so wichtig?
Eine isolierte Verbesserung kann Engpässe in angrenzende Bereiche verlagern. Deshalb sollte eine Empfehlung neben dem unmittelbaren Prozess auch Personal, Anlagen, Bestand, Cut-off-Zeiten, Servicelevel und nachgelagerte Abläufe berücksichtigen.[1][2]
Welche Voraussetzungen müssen Unternehmen schaffen?
Erforderlich sind verlässliche Prozess- und Stammdaten, belastbare Schnittstellen, definierte Verantwortlichkeiten sowie Kennzahlen für Nutzen und Risiken. McKinsey verweist bei KI in Lieferketten zugleich auf die Bedeutung von Technologie, Daten und Fähigkeiten in der Organisation.[2]
Wie lässt sich der Nutzen messen?
Geeignete Kennzahlen sind unter anderem Durchsatz, Auftragsrückstand, Termintreue, Bestandsgenauigkeit, Wege- und Wartezeiten, Auslastung, manuelle Eingriffe sowie die Qualität angenommener Empfehlungen. Ausgangswerte und Testzeiträume sollten vor Projektbeginn feststehen.
Welche Risiken sind zu beachten?
Zu den zentralen Risiken gehören fehlerhafte oder verspätete Daten, unklare Verantwortlichkeiten, mangelnde Erklärbarkeit, unkritische Übernahme von Vorschlägen und lokale Optimierungen zulasten des Gesamtprozesses. Das NIST AI Risk Management Framework empfiehlt, KI-Risiken über die Funktionen Govern, Map, Measure und Manage systematisch zu behandeln.[3]
Welche Rolle spielt menschliche Aufsicht?
Menschliche Rollen, Befugnisse und Eingriffsmöglichkeiten sollten eindeutig definiert sein. Für Hochrisiko-KI fordert Artikel 14 des EU AI Act wirksame menschliche Aufsicht; dazu gehören unter anderem das Verständnis von Grenzen, die Beobachtung von Auffälligkeiten und die Möglichkeit, Ausgaben zu übersteuern oder das System zu stoppen.[4]
Wie sollten Unternehmen ein Pilotprojekt aufsetzen?
Empfehlenswert ist ein klar begrenzter Anwendungsfall mit messbarem Engpass, repräsentativen Daten und dokumentierten Entscheidungswegen. Ein Schattenbetrieb ermöglicht den Vergleich zwischen KI-Empfehlung und bestehender Praxis, bevor operative Freigaben erweitert werden.

Quellen

[1] https://www.ifs.com/de/insights/news/ifs-softeon-launches-fulfillment-flow-to-bring-context-aware-ai-to-warehouse-operations
[2] https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/beyond-automation-how-gen-ai-is-reshaping-supply-chains
[3] https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[4] https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-14

Management Summary, FAQ und Bild wurden mit Hilfe von KI erstellt

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