Agentische KI und die Zukunft der Lagerlogistik

Erkennt Ihr aktuelles Warehouse Management System (WMS) Probleme proaktiv bevor sie entstehen – oder informiert es Ihr Team erst im Nachhinein? Viele Organisationen nutzen veraltete Systeme, die nur passive Datenspeicher sind. Die eigentliche Problemlösung bleibt somit den Führungskräften und Lagermitarbeitenden überlassen.

Was wäre jedoch, wenn Ihr System User aktiv anleiten, Prozesse optimieren, Maßnahmen vorschlagen und diese direkt ausführen könnte? Genau das ermöglicht der nächste große Entwicklungssprung in der Supply-Chain-Technologie.

Agentische KI verwandelt Ihre Software auf Basis eines durchgängigen „detect, decide, act“-Frameworks von einem reaktiven Tool in einen proaktiven Partner.

Ein neuer Interaktionsstandard

Um autonome Logistikabläufe zu erzielen, muss sich die Art und Weise, wie User mit Supply-Chain-Systemen interagieren, grundsätzlich verändern. Anstatt sich durch komplexe Menüs zu klicken und manuelle Berichte zu erstellen, können Teams Natural Language Processing (NLP) nutzen, um direkt mit dem WMS zu kommunizieren.

SAP Joule etabliert dabei einen neuen Interaktionsstandard, der auf intent-based commands beruht. Die KI-gestützte Lösung schlägt konkrete Maßnahmen vor und setzt diese nahtlos um. Dies beschleunigt tägliche Arbeitsabläufe spürbar.

SAP Joule Skills und Agents verstehen

Um die Vorteile intelligenter Systeme in Ihrer Supply Chain voll auszuschöpfen, lohnt es sich zu verstehen, wie diese Systeme Aufgaben kategorisieren. SAP Joule kombiniert deterministische Skills mit probabilistischen Agents, um unterschiedliche Arten von Lagerherausforderungen zu bewältigen.

Joule Skill (deterministisch):

• funktioniert nach dem Prinzip: „Sag mir genau, was zu tun ist, und ich tue es.“
• kommt zum Einsatz, wenn Problem, Lösungsweg und Ergebnis bekannt sind
• besonders effizient bei standardisierten, wiederkehrenden Prozessen

Joule Agent (probabilistisch):

• arbeitet nach dem Prinzip: „Sag mir das Problem, und ich finde den besten Lösungsweg.“
• wird eingesetzt, wenn das Problem bekannt ist, Lösungsweg und Ergebnis aber zunächst unbekannt oder nur teilweise bekannt sind
• wertet Echtzeitdaten aus, um die optimale Lösung zu ermitteln

Durch die Orchestrierung hybrider Lösungen kann Ihr WMS sowohl Skills als auch Agents nutzen, um Standardprozesse und unvorhergesehene Ausnahmesituationen mit gleicher Präzision zu steuern.

Agentic Workflow Orchestration

Um das Potenzial von agentischer KI vollständig zu erfassen, ist ein Verständnis der Architektur der Orchestrierung von Arbeitsabläufen unerlässlich. Hierbei werden physische Ereignisse auf der Lagerfläche unmittelbar mit digitalen Aktionen im WMS verbunden.

Entscheidend dabei ist, dass der gesamte Prozess vollständige Transparenz gewährleistet. Sie behalten die Kontrolle durch definierte Rollen und Berechtigungen, menschliche Aufsicht im Prozess, Echtzeit-Monitoring und umfassende Auditierungsmöglichkeiten.

Fallstudie: Umgang mit beschädigter Ware

Um dieses Konzept in der Praxis zu veranschaulichen, betrachten wir eine typische Problemstellung im Lager: beschädigte eingehende Fracht.

In einem konventionellen Setup entdeckt ein Mitarbeitender eine beschädigte Kiste, unterbricht seine aktuelle Tätigkeit, dokumentiert den Schaden manuell im System, benachrichtigt seine Führungskraft und bringt die Kiste in einen Quarantänebereich. Dieses manuelle Exception Management unterbricht den Prozessfluss und hängt stark von der Erfahrung der Mitarbeitenden ab.

Das System übernimmt die Erkennung, Entscheidung und alle folgenden Aktionen in Echtzeit – und hält dabei den gesamten Wareneingang reibungslos am Laufen.

Jetzt den Schritt zur autonomen Lagerverwaltung gehen

Das Potenzial für Kosteneinsparungen und Effizienzgewinne bei der Lagerausführung ist erheblich. Um diese Vorteile zu realisieren, sollten Organisationen drei grundlegende Entwicklungen in der Supply-Chain-Technologie aufgreifen:

• KI als neues Interface: Die Interaktion mit Supply-Chain-Systemen wird vollständig durch KI unterstützt – das vereinfacht das Onboarding neuer User und verringert die Abhängigkeit von langjährigen Systemkenntnissen.
• Agentic Workflows im Tagesbetrieb: Autonome Entscheidungsfindung wird zu einem verlässlichen Bestandteil täglicher Abläufe und eliminiert die manuelle Bearbeitung von Ausnahmen.
• Daten als aktives Kapital: Organisationen sollten historische Daten nicht länger nur speichern, sondern aktiv für unmittelbare, automatisierte Maßnahmen im Lager nutzen.

Die erfolgreiche Implementierung dieser Technologien gelingt am sichersten in Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Branchenexperten.

Dieser Blog basiert auf einem Vortrag von Patrick Vollet, Senior Consultant SAP bei 4flow, auf der LogiMAT im März 2026.