Loxxess optimiert Lagerprozesse mit künstlicher Intelligenz

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Der Logistik- und Fulfillment-Anbieter Loxxess setzt für die Optimierung der Lagerprozesse unter anderem auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz. Das Unternehmen hat im Juli 2018 die Lageroptimierungs-Software LOS von Heureka im Multi-User-Campus in Bor implementiert. Diese sorgt dafür, dass die Pick-Touren intelligent zusammengestellt werden.

 

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Der Logistik- und Fulfillment-Anbieter Loxxess setzt für die Optimierung der Lagerprozesse unter anderem auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz. Das Unternehmen hat im Juli 2018 die Lageroptimierungs-Software LOS von Heureka im Multi-User-Campus in Bor implementiert. Diese sorgt dafür, dass die Pick-Touren intelligent zusammengestellt werden.

Am Standort Bor nahe der tschechischen Grenze bündelt der Logistikanbieter auf rund 87.000 qm Lagerfläche, 220.000 Fachboden- und 47.000 Palettenstellplätzen vor allem die Logistik für eine Vielzahl von E-Commerce- und Versandhandelskunden. So werden von Bor aus über 6 Millionen Pakete versendet, vor allem an Endkunden in Deutschland. Im E-Commerce-Bereich sind die Bündelung und Optimierung der Lagerprozesse aufgrund der hohen Zahl an Kommissionier-Aufträgen besonders sinnvoll. Pick-Touren können mithilfe von KI so intelligent zusammengestellt werden, dass der kürzest mögliche und Durchlaufzeit-optimierte Weg entsteht.

Permanente Optimierung der Lagerprozesse in Echtzeit

Die Software LOS von Heureka Business Solutions wurde die auf der diesjährigen Intralogistik-Messe Logimat im Februar 2019 mit dem Preis “Bestes Produkt” in der Kategorie “Software, Kommunikation, IT” ausgezeichnet. Die Software unterstützt bei Loxxess das eigene Lagerverwaltungssystem durch permanente Optimierung der Prozesse in Echtzeit, immer angepasst an die aktuellen Auftragsstrukturen und Kundenanforderungen.

Dies ermöglicht zudem genauere Prognosen zur verbleibenden Abarbeitungszeit der offenen Aufträge oder zur benötigten Mitarbeiterkapazität. Mit den gewonnenen Daten lässt sich auch der Wareneingang optimieren. Hierbei analysiert das System nicht nur, welche Artikel zum Beispiel in den letzten zwei Wochen zusammengekauft wurden, sondern berücksichtigt auch über hundert andere Faktoren der Logistikkette. So gibt die Lösung Vorschläge für die optimale Positionierung der Artikel im Lager, mit dem Ziel, die gesamte Logistikperformance zu erhöhen.

Dieses Potenzial nutzt Loxxess unter anderem für die E-Commerce-Logistik der Drogeriehandelskette dm. Michael Gräf, zuständig für Beschaffung- und Paketlogistik bei dm-drogerie markt, erläutert die Bedeutung von effizienten Logistikprozessen: “Die Zufriedenheit unserer Kunden steht für uns bei dm an erster Stelle. Dabei spielen im Online-Geschäft eine effiziente, schnelle und zuverlässige Lieferung und Warenverfügbarkeit eine entscheidende Rolle. Hierbei unterstützt uns Loxxess mit innovativen Lösungen und permanenter Optimierung.”

“Der Schlüssel für effiziente Lagerlogistikprozesse liegt eindeutig in der Digitalisierung, nämlich in der Prozessoptimierung, in Echtzeitdaten sowie in Automatisierungslösungen”, ergänzt Dr. Claus-Peter Amberger, Vorstand der Loxxess AG. “Darauf haben wir schon früh gesetzt. Wir freuen uns deshalb für und mit Heureka, dass die in unserem Multi-User Campus erprobte Lösung die renommierte Auszeichnung der Logimat erhalten hat.”

Loxxess AG: maßgeschneiderte Logistik- und Fulfillmentlösungen 

Die Loxxess AG hat sich auf komplexe Outsourcing-Projekte in der Industrie- und Handelslogistik spezialisiert. Für die Kunden unterschiedlicher Branchen werden auf Basis individueller Konzepte Logistik- und Fulfillmentlösungen entwickelt und umgesetzt. Als Logistikspezialist optimiert Loxxess für seine Kunden nicht nur Beschaffung und Warenverteilung, sondern bietet Mehrwerte in den Bereichen Customer Service, Produktveredelung, Debitorenservice und E-Business. Die Loxxess AG mit  Hauptsitz in Tegernsee beschäftigt rund 2.000 Mitarbeiter an über 25 Standorten in Deutschland, Tschechien und Polen und bewirtschaftet 600.000 qm Lagerfläche. (sg)

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