Automatisierung im Lager ist längst keine Option mehr. Doch maximale Technisierung bedeutet nicht automatisch maximalen Erfolg. Wir haben Experten befragt: Wo liegen die Grenzen und welche Aufgabe darf auf keinen Fall automatisiert werden?
(Bild: Leo Rohmann/stock.adobe.com)
Der Blick in ein modernes Fulfillment-Center gleicht längst einem perfekt choreografierten Tanz aus Robotik und KI. Automatisierung ist die unverzichtbare Basis für Skalierung und Marge geworden. Doch inmitten hochoptimierter Roboterflotten und algorithmischer Steuerung bleibt eine kritische Frage offen: Wo endet die sinnvolle Automatisierung? Gibt es Aufgaben im Lager, bei denen die Automatisierung mehr Risiken als Nutzen birgt? Wir haben bei Experten von Arvato, Autostore, Blue Yonder, Exotec, Knapp und Manhattan Associates nachgefragt: „Automatisierung im Lager gilt 2026 als Standard, nicht mehr als Kür. Doch welche Aufgabe im Lager sollte Ihrer Meinung nach auf keinen Fall automatisiert werden, und warum?“
Markus Billmann – Senior Expert Process Automation bei Arvato
Ich würde keine Aufgabe grundsätzlich von der Automatisierung ausschließen. Die eigentliche Frage ist nicht, was automatisiert werden sollte oder was nicht, sondern warum.
Markus Billmann, Senior Expert Process Automation bei Arvato.
(Bild: Arvato)
Entscheidend ist für uns, ob Automatisierung im jeweiligen Anwendungsfall einen echten Mehrwert schafft – sei es durch höhere Effizienz, bessere Qualität, mehr Flexibilität oder eine höhere Prozesssicherheit. Jedes Lager, jedes Produkt und jeder Kunde stellt unterschiedliche Anforderungen. Deshalb verfolgen wir keinen Ansatz nach dem Motto „Automatisierung um jeden Preis“, sondern entwickeln Lösungen, die optimal zum Geschäftsmodell, den Prozessen und den branchenspezifischen Anforderungen unserer Kunden passen.
Die optimale Arbeitsteilung: In manchen Projekten bedeutet das einen sehr hohen Automatisierungsgrad, in anderen ist eine Kombination aus automatisierten und manuellen Prozessen die wirtschaftlich sinnvollere Lösung. Die größte Leistungsfähigkeit entsteht dort, wo Automatisierung monotone und repetitive Aufgaben übernimmt und Menschen ihre Stärken bei Qualitätskontrolle, Ausnahmemanagement, Prozessverbesserung und der Steuerung komplexer Abläufe einbringen.
Ein vollständig menschenleeres „Dark Warehouse“ ist aus unserer Sicht deshalb weder das Ziel noch der Maßstab für erfolgreiche Logistik. Erfolgreiche Logistik basiert auf dem intelligenten Zusammenspiel von Mensch und Technologie – immer mit dem Ziel, den größtmöglichen Nutzen für den Kunden zu schaffen.
Florian Hoffmann – Vice President 3PL EMEA bei Autostore
Automatisierte Prozesse sind essenziell, um Effizienz voranzutreiben und dabei gleichzeitig Mitarbeitern von körperlich anstrengenden oder manuellen Aufgaben zu entlasten. Dabei gibt es jedoch einen Aspekt, der auch künftig in menschlicher Verantwortung bleiben wird: das kritische Hinterfragen und strategische Steuern von Prozessen.
Florian Hoffmann, Vice President 3PL EMEA bei Autostore.
(Bild: Autostore)
Roboter, Software und zunehmend auch KI erledigen Routineaufgaben heute mit beeindruckender Präzision und Effizienz. Dabei können sie nicht nur definierte Abläufe ausführen, sondern auch Daten analysieren, Muster erkennen und Optimierungspotenziale aufzeigen. Doch es ist der Mensch, der dabei die Richtung angeben muss. Denn nur Menschen verstehen den nötigen Kontext: Wie verändern sich Marktbedingungen oder Kundenbedürfnisse? Wie können bestehende Abläufe grundsätzlich neu gedacht werden?
Intelligentes Zusammenspiel: Gerade in Zeiten geopolitischer Spannungen und zunehmender Komplexität in Lieferketten ist die Zusammenarbeit zwischen Technologie und Mitarbeitern ausschlaggebend, um Ausnahmen zu bewerten, Zusammenhänge zu erkennen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Intelligente Systeme schaffen Transparenz und liefern datenbasierte Erkenntnisse, während der Mensch Prioritäten setzt, Zielkonflikte abwägt und Verantwortung für Entscheidungen übernimmt. Denn die Einordnung von Konsequenzen, Risiken und strategischen Implikationen sollte auf absehbare Zeit nicht allein von Technologie übernommen werden.
Genau dieses Zusammenspiel ist zentral für intelligentes Fulfillment. Bei Autostore geht es darum, Automatisierung, Software, Daten, KI und menschliche Expertise intelligent miteinander zu verbinden, um dafür zu sorgen, dass sich der Betrieb kontinuierlich verbessern und sich stets an wandelnde Anforderungen anpassen kann. Dabei übernimmt Automatisierung repetitive, körperlich belastende und zeitintensive Tätigkeiten, während intelligente Systeme Prozesse optimieren und der Mensch Entscheidungen trifft, Veränderungen anstößt und Innovationen vorantreibt. Erst daraus entsteht ein Fulfillment-Modell, das nicht nur effizient, sondern auch anpassungsfähig und zukunftsfähig ist – und damit die leistungsfähigsten Lager der Zukunft kennzeichnen wird.
Stand: 16.12.2025
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Robert Recknagel – Head of Operations bei Blue Yonder
Jede Automatisierungs-Entscheidung ist ein Trade-off: Je stärker Prozesse auf einen definierten Anwendungsfall ausgelegt sind, desto effizienter lassen sie sich automatisieren. Standardisierte Abläufe eignen sich hervorragend für KI-gestützte Prozesse und autonome Entscheidungen. Sie erhöhen Geschwindigkeit, Qualität und Konsistenz. Gleichzeitig sinkt jedoch ihre Anpassungsfähigkeit. Gerade in dynamischen Logistiknetzwerken mit schwankender Nachfrage, saisonalen Spitzen oder wechselnden Kundenanforderungen ist diese Flexibilität ein entscheidender Erfolgsfaktor.
Robert Recknagel, Head of Operations bei Blue Yonder.
(Bild: Blue Yonder)
Grenzen der Automatisierung: Sobald Ausnahmen auftreten oder Zielkonflikte entstehen, braucht es den Menschen. Er kann den Gesamtkontext bewerten, Prioritäten neu setzen und Entscheidungen treffen, die den langfristigen Kundenerfolg ebenso berücksichtigen wie die aktuelle operative Situation. Deshalb sollte die kundenindividuelle Entscheidungsfindung nicht vollständig automatisiert werden.
Das Gleiche gilt für den kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP). Moderne Systeme erkennen Muster, analysieren Prozessdaten und schlagen Optimierungen vor. Sie können Prozessparameter an wiederkehrende Störungen anpassen, erkennen beispielsweise aber nicht zwangsläufig, dass die eigentliche Ursache ein verschlissenes Förderband oder veraltetes Equipment ist. Somit muss die Ursachenbewertung und die Entscheidung über nachhaltige Veränderungen beim Menschen bleiben.
Die Zukunft der Intralogistik liegt deshalb nicht in einer vollständigen Automatisierung, sondern in einer intelligenten Zusammenarbeit von Mensch und KI, mit einer autonomen Supply Chain als Ziel und dem Menschen als entscheidendem Faktor für Resilienz, Innovation und Kundennähe.