Wie vernetzte Daten die Lieferkette der Zukunft sichern

Lieferketten: Der Kostendruck in der Automotive-Logistik nimmt weiter zu – und mit ihm die Anforderungen an stabile, flexibel steuerbare Werke. Gleichzeitig machen knappe Bestände, volatile Abrufe und zunehmend komplexe Materialflüsse die Versorgung anfälliger.

Für 2027 wird daher entscheidend sein, Daten und Systeme über Abteilungs- und Werksgrenzen hinweg so zu verbinden, dass Unternehmen Risiken frühzeitig erkennen und wirksam reagieren können. KI und Automatisierung sind dabei kein Selbstzweck, sondern Werkzeuge für resilientere Prozesse.

Wie Unternehmen diese Herausforderungen mit pragmatischen Digitalisierungsansätzen angehen, zeigte die internationale Fachkonferenz Trends in Automotive Logistics (TAL) 2026 in Pilsen. Im Vordergrund steht die Fähigkeit, in Echtzeit auf Ereignisse zu reagieren und Informationen genau dorthin zu liefern, wo sie gerade benötigt werden. „Die Zukunft liegt nicht darin, Entscheidungen danach zu treffen, was gestern passiert ist. Wir müssen voraussehen, was morgen, in einer Woche oder in einem Monat geschieht, und entsprechend handeln“, erklärte Rostislav Schwob, Supply Chain Solutions Director beim Konferenzveranstalter Aimtec.

Damit beschreibt Schwob eine zentrale Aufgabe für die Automobillogistik 2027: Entscheidend ist, KI-gestützte, datenbasierte Anwendungen in die Breite zu bringen und Prozesse über Werke und Funktionen hinweg wirksam zu verbinden. Die zentrale Voraussetzung: aktuelle, nutzbare und integrierte Daten aus Produktion, Logistik, Qualität, Instandhaltung sowie vor- und nachgelagerter Partner, damit relevante Informationen möglichst in Echtzeit ausgetauscht werden können. Auf dieser Grundlage kann KI Zustände auswerten, Szenarien bewerten und Verantwortlichen schnelle und belastbare Entscheidungsalternativen anbieten.

Wichtig ist, dass Investitionen in Digitalisierung und KI einem konkreten betrieblichen Ziel dienen müssen, etwa, um das Werk bei kurzfristigen Änderungen stabil zu versorgen. Eine „Digitalisierung mit der Gießkanne“ verschiebt die Komplexität nur.

Ein Status muss überall dasselbe bedeuten

Eine gemeinsame Datenbasis ist flächendeckend noch nicht selbstverständlich. In gewachsenen IT-Landschaften verzeichnet das ERP-System den Auftrag, kennt aber nicht immer den aktuellen Standort oder Zustand des Materials. Transportdaten vom Spediteur erreichen die Disposition erst Stunden später. Für stabile Abläufe müssen diese Informationen rechtzeitig zusammenkommen. Aus einem Ereignis muss eine klare Aufgabe für den zuständigen Mitarbeiter oder das angeschlossene System entstehen.

Škoda Auto verdeutlichte im Vortrag auf der TAL 2026, welche Bedeutung präzise Prozessdaten haben. Rund 300 Schraubgeräte übermitteln täglich Informationen zu etwa 500.000 Anziehvorgängen, einschließlich der Verschraubungskurven. Bei einer Abweichung lässt sich nachvollziehen, welches Fahrzeug, welcher Arbeitsschritt und welches Gerät betroffen sind. Qualitätsverantwortliche können den Korrekturprozess so gezielt steuern.

Automatisierung beginnt vor dem Roboter

Wie modulare Automatisierung bei knapper Fläche und hohem Takt gelingt, demonstrierten Magna Exteriors und Noyes Technologies auf der TAL 2026. Ein Goods-to-Person-System verkürzte die Laufwege um 97 Prozent, reduzierte den Flächenbedarf um 70 Prozent und erreichte mehr als 250 Picks pro Stunde.

Bei Shape Corp. wurde ein AMR-System von idealworks innerhalb von etwa drei bis vier Wochen in den 24/7-Betrieb implementiert. In zwei Ausbaustufen wurden insgesamt acht AMRs in die Materialversorgung von Produktion, Logistik und Verpackung integriert. Das Projekt zeigt, wie wichtig es ist, Materialflüsse, Verkehrsregeln und die technische Infrastruktur frühzeitig mitzudenken. Besonders Bodenbeschaffenheit, WLAN-Abdeckung und die Wartung über alle Schichten hinweg beeinflussen die Leistungsfähigkeit autonomer mobiler Roboter. Für den weiteren Ausbau simuliert das Unternehmen derzeit den Betrieb mit 20 AMRs.

KI braucht eine konkrete Aufgabe

Wie stark KI administrative Abläufe beschleunigen kann, zeigte Inteva Products. Das Unternehmen reduzierte den Zeitaufwand bei der Prüfung Tausender Kundenverträge durch KI-basierte Workflows um mehr als 99 Prozent. Die KI ist hier nur unterstützend im Einsatz. Die Entscheidung und die Verantwortung verblieben bei den zuständigen Mitarbeitern.

Der Inteva-Case veranschaulicht: Der Nutzen von KI beginnt bei einem konkreten Business Case und fußt auf den richtigen Daten. Eine Anwendung kann beispielsweise Liefertermine, Bestände, Reichweiten und das Produktionsprogramm vergleichen. Das System kann dann zwischen einer Verzögerung ohne unmittelbare Auswirkungen und einer Situation unterscheiden, in der ein bestimmtes Teil innerhalb weniger Stunden an der Fertigungslinie fehlen wird.

Damit KI in diesem Einsatzfall zuverlässige Ergebnisse liefert, benötigt sie aktuelle und konsistente Betriebsdaten: realistische Schichtmodelle, Umrüstzeiten, Lieferfristen, Materialverfügbarkeit sowie eindeutige Teilenummern und Statusmeldungen. Gleichzeitig muss klar sein, wer das Ergebnis überprüft und welche Maßnahmen sich daraus ergeben.

Einheitliche Vorgaben, lokale Handlungsfähigkeit

All diese Beispiele zeigen, worauf es beim nächsten Schritt ankommt: Ein erfolgreicher KI-Pilot muss sich auf weitere Werke übertragen lassen, ohne sie über einen Kamm zu scheren. Aimtec denkt bei seinen Digitalisierungsprojekten Skalierung deshalb vom gemeinsamen Kern und von der Realität jedes Standorts aus. Daten, Statusmeldungen und Kernprozesse werden vereinheitlicht; Layout, Technik und Materialfluss bleiben dort anpassbar, wo der Betrieb es verlangt.

Damit der Roll-out im Alltag vorankommt, werden Verantwortlichkeiten früh geklärt und die Teams so eingebunden, dass sie die Lösung später selbst weiterentwickeln können. Fehlt dafür die nötige Zeit neben dem Tagesgeschäft, bleibt auch ein gutes Pilotprojekt lokal begrenzt.

Autorin: Eva Asmus-Kralova, Aimtec