Julian Siegmann | Timo Spiegel | Christian F. Durach | Seyit Elektirikçi | Ouelid Ouyeder

Technologien und Innovationen in der Logistik

Die

Schriftenreihe

Logistik der Technischen Universität Berlin. Sonderband / Scientific series logistics at the Berlin Institute of

Technology. Special edition

wird herausgegeben von Prof. Dr.-Ing. Frank Straube

Technologien und Innovationen

in der Logistik

Schriftenreihe Logistik der Technischen Universität Berlin. Sonderband

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URN urn:nbn:de:kobv:83-opus4-39844

[http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:83-opus4-39844]

Julian Siegmann

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Technische Universität Berlin

Bereich Logistik

Timo Spiegel

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Technische Universität Berlin

Bereich Logistik

Technische Universität Berlin

Bereich Logistik

Prof. Dr.-Ing. Frank Straube

Leiter Bereich Logistik

Technische Universität Berlin

Jan-Moritz Metelmann

Studentische Hilfskraft

Technische Universität Berlin

Bereich Logistik

Mit fast drei Millionen Beschäftigten und geschätzten 223

Mrd. € Umsatz gehört die Logistik zu den drei größten

Branchen in Deutschland. Knapp die Hälfte dieses Markt-

volumens wird heute an spezialisierte Dienstleister outge-

tiefgreifendes Verständnis der Kundenbedürfnisse und die

Fähigkeit, diese mit maßgeschneiderten Lösungen befriedi-

gen zu können, über Erfolg und Misserfolg der Akteure.

In diesem Kontext werden ein strategisch gestaltetes Inno-

vationsmanagement und der zielgerichtete Einsatz moder-

ner Technologien zu immer wichtigeren Befähigern, um

Kunden mit exzellenten Lösungen zu wettbewerbsfähigen

Preisen überzeugen und langfristig binden zu können. Das

Anwendungsspektrum innovativer Technologien ist dabei

ebenso breit wie das Aufgabenfeld der Logistik. Sie helfen

zesse und Services dar. Der strukturierte Aufbau von Tech-

nologie-Expertise ist daher ein wichtiger Wegbereiter für die

Zukunftsfähigkeit logistischer Wertschöpfung. Dies gilt

sowohl für Logistikdienstleister als auch für verla dende

Unternehmen aus Industrie und Handel.

Der Aufbau von Technologie-Know-How und Innovations-

managementkompetenz stellt dabei insbesondere kleine

und mittlere Unternehmen vor große Herausforderungen.

Ziel der Ihnen vorliegenden Untersuchung war es daher,

einen Überblick zu aktuellen technologischen Entwicklun-

gen in der Logistik zu geben und Impulse für eine innova-

tive Gestaltung von Logistiksystemen zu setzen. Die Studie

untersucht wichtige Zukunftstechnologien und benennt

Herausforderungen und Gestaltungsempfehlungen für ein

Branchenübergreifend besteht erheblicher Handlungsbe-

darf für den gezielten Aufbau technologiebezogenen Wis-

und engagieren sich bereits kurzfristig in den für sie rele-

vanten Feldern. Das gewonnene Know How überführen sie

dann mittel- bis langfristig in Investitionsprojekte. Für den

erfolgreichen Einsatz der Technologien sind dabei vor allem

strukturelle und unternehmenspolitische Herausforderun-

gen zu überwinden. Das verantwortliche Innovationsma-

nagement muss durch eine Kultur der Offenheit und des

besonderer Dank gilt daher den Geschäftsführern und

Managern, die sich an unserer Online-Befragung beteiligt

und intensiv in unseren Praxis-Workshop eingebracht

bei der Ausrichtung ihres Unternehmens für die Zukunft!

Frank Straube

3.1 Klassifikation innovativer Logistiktechnologien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

3.2 Bedeutung, Kenntnisstand und Strategien in der Praxis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

4.1 Basis-Szenario................................................... 20

4.2 Anwendungsszenarien im „Zukunftsbild der Kontraktlogistik“ . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.3 Anwendungsszenarien im Zeitverlauf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

Die Erweiterung der Kenntnisse über die aktuell eingesetz-

entscheidenden Wissensvorsprung gegenüber der Konkur-

renz und den Kunden aufzubauen. Technologien, die heute

noch überwiegend in Form von Prototypen vorliegen oder

sich in einem noch früheren Entwicklungsstadium befinden,

können logistische Aufgaben und Abläufe in Zukunft maß-

geblich verändern. Solche Umbrüche frühzeitig zu erken-

nen, für sich zu nutzen oder ggf. sogar mitzugestalten setzt

Technologie-Cluster.

Im Folgenden werden 15 für die Logistik relevante Cluster

innovativer Technologien vorgestellt, die im Rahmen einer

Meta-Analyse aus anderen Studien extrahiert werden konn-

gien zusammen und können die Logistik von der Systemge-

staltung über die Prozessplanung bis zur operativen

Abwicklung beeinflussen.

schen Tourenplanung, bei denen Routen anhand aktueller

Informationen, wie Verkehrsinformationen über Staus und

Baustellen, unter Einhaltung kundenseitiger Zeitfenster kon-

tinuierlich neu kalkuliert werden. Durch Car-to-Infrastructure

Communication können Fahrzeuge Informationen an orts-

eigenständig z. B. Seitenstreifen freigeben, zulässige

Geschwindigkeiten festlegen oder Verkehrsumleitungen ein-

richten.

Dieses Kapitel gibt einen systematischen Überblick über zukünftig relevante Technologiegruppen in der Logistik. Hierdurch

können neue Technologien besser eingeordnet werden, und es wird eine Orientierung für die technologische Gestaltung logis-

tischer Prozesse geboten. Zunächst wird eine Klassifikation innovativer und logistikrelevanter Technologien vorgestellt. Diese

setzt sich aus insgesamt 15 Technologie-Clustern zusammen. Im Anschluss werden die Bedeutung, der Kenntnisstand und

Augmented-Reality-Technologien

Augmented Reality bezeichnet die computergestützte

Erweiterung der Realitätswahrnehmung in Echtzeit, mit der

im Prinzip alle menschlichen Sinne angesprochen werden

Videodaten. Durch die kontextabhängige Ergänzung der

Realität mit computergenerierten Zusatzinformationen oder

virtuellen Objekten wird die Umwelt für den Anwender dabei

interaktiv und digital manipulierbar. Ein wichtiger Anwen-

Big-Data-Technologien

Big-Data-Technologien umfassen Konzepte, Methoden

sowie Hard- und Software-Lösungen, mit denen sich große

banken und Daten-Management-Tools scheitern an der

Herausforderung, aus diesen großen, qualitativ vielfältigen,

unterschiedlich strukturierten Datenmengen in ausreichen-

der Zeit relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Problematisch

ist hierbei vor allem die Erfassung, Speicherung, Suche, Ver-

teilung, Analyse und Visualisierung von großen Datenmen-

gen. Zukünftige Technologien – Next Generation Analytics

lysen zu unterstützen.

Cloud Computing

Mit Cloud Computing kann IT-Infrastruktur in Form von

Rechenkapazität, Datenspeicher oder Software einer im

über das Internet oder ein lokales Netzwerk bereitgestellt

werden. Damit bietet Cloud Computing Potenzial für Kos-

ten- und Flexibilitätsvorteile gegenüber konventionellen Sys-

temen. Software und Hardware, die im Normalfall für Last-

spitzen dimensioniert werden müssen, können eingespart

und Kapazitäten einfach per Cloud-Dienst kurzfristig an den

tatsächlichen Bedarf angepasst werden.

Cyber-Protection-Technologien

selbstdiagnostizierende, selbstanpassende und selbstrepa-

rierende Technologien. Innerhalb entsprechender Schran-

ken können sich diese Systeme dynamisch an Änderungen

in der IT-Infrastruktur anpassen. Werden Störungen identifi-

Emissionsarme Fahrzeuge

Die Entwicklung emissionsarmer Fahrzeuge wird getrieben

Abgase. Die Brennverfahren und Abgasnachbehandlungs-

systeme konventioneller Fahrzeuge werden weiterentwickelt

oder mit alternativen Lösungen kombiniert, um eine Abgas-

reduzierung, z. B. durch hybride Antriebskonzepte, zu ver-

wirklichen. Über eine anteilige Reduzierung hinaus wird bei

vollelektrischen Antriebskonzepten sogar eine vollständige

Vermeidung von CO2-Emissionen am Fahrzeug erreicht.

Übermittlung durch gezielte Bewegungen, die visuell erfasst

und in Arbeitsanweisungen übersetzt werden. Beide Steue-

rungsarten machen einen physischen Kontakt mit dem

interagierenden System überflüssig.

Innovative Identifikationstechnologien ermöglichen eine

automatische Objektidentifizierung durch den Einsatz von

Technologien wie beispielsweise RFID, optische Musterer-

kennungsverfahren, Lasertriangulation, Farberkennung oder

leistungsfähige Kameras mit Bildverarbeitungssystemen.

Intelligente Agenten sind Systeme (z. B. Software-Pro-

gramme oder Roboter), welche in einer dynamischen Umge-

bung zur Erfüllung von Aufgaben in einem gewissen Grad zu

autonomen und flexiblen Verhalten fähig sind. Der Agent

nimmt dabei seine Umgebung wahr und kann in ihr inter-

agieren. Abhängig von verschiedenen Statuszuständen lau-

fen Verarbeitungsvorgänge ab, ohne dass von außen durch

den Benutzer oder andere Agenten ein weiterer Steuerungs-

eingriff erfolgen muss. Neben der autonomen Problemlö-

sung soll ein Agent auch in der Lage sein, Handlungen zu

Position und Status in geregelten Abständen an eine Kont-

rollinstanz übermittelt und ausgewertet werden. Für Behälter

gestattet dies neben Sicherheitskontrollen zudem die Mes-

sung und Steigerung der Effizienz des Materialflusses. Auch

Geofencing (Übermittlung einer Meldung, sobald der Behäl-

ter einen festgelegten Bereich verlässt), Einbruchssiche-

rung, Füllstandsüberwachung und Temperatursteuerung

sind relevante Beispielanwendungen. In einer zukünftigen

Entwicklungsstufe ist es denkbar, dass sich intelligente

Behälter und Objekte im Sinne eines „Internets der Dinge“

riegebäuden Energie- und Personaleinsparungen durch

adaptive Beleuchtung, Heizung und Verschattungseinrich-

tungen sowie automatisierte Zutrittskontrollen, zentrale

Erfassung von Steuerungsvorgängen im Gebäude und

Fernüberwachung.

Intelligente Intralogistiktechnologien, wie zellulare Transport-

systeme, koordinieren sich dezentral nach dem Prinzip des

Internets der Dinge durch den Einsatz von Multi-Agenten-

Software. Die Optimierungen basieren auf Meta-Heuristiken

wie dem Ameisenalgorithmus. Diese Selbststeuerung macht

Systeme sehr flexibel, da die Gesamtleistung durch einfa-

ches Hinzufügen oder Weglassen von autonom agierenden

Transporteinheiten frei skalierbar ist. Transporteinheiten kön-

nen sich z. B. frei auf der Fläche bewegen, suchen sich

jeweils die kürzeste Route zum Ziel und stimmen sich bei

zungen, können den Materialfluss deutlich beschleunigen

Intelligente Sensortechnologien

Intelligente Sensortechnologien zeichnen sich durch größere

Leistungsfähigkeit, ein erweitertes Anwendungsspektrum,

kompaktere Bauweise und höhere Skalierbarkeit gegenüber

herkömmlichen Sensornetzwerken aus. Eine drahtlose Bau-

weise von Sensoren und Steuerelementen ermöglicht eine

hohe Mobilität und einige Konzepte gestatten zudem den

von einer externen Stromversorgung unabhängigen Betrieb

von Sensornetzwerken. Durch die Fähigkeit, Daten selbst-

und Steuerungsprozesse anstoßen.

heiten das Verhalten dieser Fahrzeuge kontrollieren. Die

Anwendungsfelder sind vielfältig. So kann beispielsweise bei

einer autonomen Kolonnenfahrt das Führungsfahrzeug

manuell gesteuert werden, wobei die nachfolgenden Fahr-

zeuge durch elektronische Systeme im Konvoi hinterherfah-

ren. Vollkommen autonome Fahrzeuge, die eine Weiterent-

wicklung dieses Systems darstellen, agieren frei in ihrer

Umgebung. Sie nehmen diese im 360°-Radius war, regist-

nisse vollautomatisch und stehen mittels Car-to-Car Com-

munication mit anderen Fahrzeugen in Kontakt. Auf diese

Weise können beispielsweise nachfolgende Fahrzeuge auf

Gefahrensituationen hingewiesen werden.

Umgebungssensitive Technologien

Umgebungssensitive Technologien zeichnen sich dadurch

aus, dass sie Informationen über ihre Umgebung nutzen,

um ihre Funktionen entsprechend anzupassen. Die Umge-

bung beinhaltet die Lokalität (Informationen zum Ort), Identi-

Situation passieren) und Zeit (Information über den aktuellen

net vor allem in Verbindung mit Smart-Mobile-Devices

(Smart Phones und Tablet-PC) Möglichkeiten zur Prozess-

optimierung im Logistikkontext.

Nachfolgend werden die genannten Technologie-Cluster

aus Sicht der Praxis untersucht. Im Fokus stehen hierbei ihre

Bedeutung für die Unternehmensprozesse aus heutiger

Sicht und in Zukunft, der aktuelle Kenntnisstand sowie die

verfolgten und geplanten Strategien für den Umgang mit

eine Online-Befragung von Logistikexperten (s. Kapitel 2).

Industrie und dem Handel (I&H) wird emissionsarmen Fahr-

Cloud Computing wird ebenfalls von beiden Gruppen

zukünftig eine bedeutende Rolle beigemessen. Übereinstim-

mung gibt es auch darin, dass es eher unwahrscheinlich ist,

dass selbststeuernde Fahrzeuge, eine intelligente Intralogi-

stik sowie Augmented Reality mittelfristig von hoher Bedeu-

tung sein werden.

Die größten Unterschiede bei der Beurteilung der Bedeu-

tung der Technologien gab es bei adaptiven Telematiksyste-

Adaptiven Telematiksystemen sowie den intelligenten Behäl-

tern und Objekten wird von den Logistikdienstleistern eine

zukünftig deutlich höhere Bedeutung beigemessen als von

Industrie und Handel. Diese Technologien betreffen insbe-

sondere die klassischen Transport-, Umgschlag- und Lager-

aufgaben von Logistikdienstleistern und somit deren Kern-

kompetenz. Es kann daher angenommen werden, dass die

Logistikdienstleister aufgrund ihrer Expertise in diesen Berei-

chen die Entwicklungspotenziale dieser Technologien und

kehrt messen Industrie und Handel intelligenten Agenten-

im Fokus stehen als bei den Logistikdienstleistern. Intelli-

gente Agenten-Systemen können helfen, die heute immer

Unternehmen aus Industrie und Handel vor großen Heraus-

forderungen, bei denen sie sich durch den Einsatz intelligen-

ter Agenten, die autonom aggieren, klare Wettbewerbsvor-

teile verschaffen können.

In Bezug auf den Kenntnisstand zu den abgefragten Tech-

nologie-Clustern ist festzustellen, dass sowohl bei Logistik-

dienstleistern als auch bei Industrie und Handel im Durch-

schnitt zu allen Technologie-Clustern nur wenige bis mittlere

Kenntnisse vorhanden sind (s. Abbildung 5). Tendenziell liegt

nahme bildet die Gesten- und Sprachsteuerung. Dies kann

Annahme, dass in der Praxis auf beiden Seiten noch Nach-

holbedarf zum Wissen über neue Technologien besteht.

gien, für die zukünftig mit Sicherheit von einer hohen Bedeu-

tung ausgegangen wird, keine guten Kenntnisse vorliegen.

Die Abbildung 6 zeigt die Top-3-Technologien für die kurz-

bis mittelfristige Investitionsbereitschaft für Logistikdienstlei-

ster und Industrie und Handel, d.h. die Technologien, für die

im Planungshorizont der nächsten ein bis zwei Jahre am

häufigsten die Investitionsstrategie genannt wurde. Sowohl

Logistikdienstleister als auch Industrie und Handel haben

demnach die hohe Bedeutung emissionsarmer Fahrzeuge

systeme und Big-Data-Technologien bei den Logistikdienst-

In den nachfolgenden Abbildungen 7 bis 21 erfolgt für jedes

Technologie-Cluster eine Detailanalyse. Hierzu gehört zum

ten zur strategischen Bedeutung des Technologie-Clusters

als Ausdruck der gewählten Strategie (jeweils auf der linken

Seite). Zum anderen werden in Form eines Strategie-Tacho-

meters die Intensität des Engagements der Top-Performer

unter beiden Gruppen dargestellt (jeweils auf der rechten

Seite). Die Top-Performer entsprechen jeweils den besten

10 % in Bezug auf die Profitabilität gegenüber dem Wettbe-

werb. Die gewählten Strategien werden dabei mit einer

Gewichtung belegt und arithmetisch gemittelt, um die ent-

sprechende Intensität des Engagements zu berechnen

mit Vier gewichtet).