Datenanalyse in der Lagerlogistik

Was Daten aus den Systemen über Prozessoptimierungen preisgeben.

In vielen Unternehmen meldet die Lagerlogistik regelmäßig grüne Kennzahlen und eine effiziente Abwicklung. Doch im Management bleibt ein hartnäckiges Störgefühl: Die Kosten steigen, Reklamationen häufen sich, und die eigene Marge schrumpft.

Gleichzeitig agieren Verlader gegenüber ihren Logistikdienstleistern oft im absoluten Blindflug. Ohne eigene, tiefgehende Datenauswertung bleibt nur das Vertrauen auf die Abrechnungen und Aussagen des Dienstleisters. Ob die vereinbarten Prozesse tatsächlich gelebt werden oder vertraglich vereinbarte Optimierungen umgesetzt werden, bleibt im Dunkeln.

Wer Transparenz will, darf sich nicht auf BI-gestylte Monatsberichte verlassen. Erst der direkte Blick in die unbereinigten LVS- und WMS-Datentöpfe zeigt, wo die operative Realität vom Soll abweicht.

Folgende Beispiele sind Ergebnisse meiner umfangreichen Datenanalysen und Datenauswertungen. Das Interessante: Aus jeder der Kennzahlen lassen sich verbindliche Optimierungsstrategien als Diskussionsgrundlage mit der eigenen Lagerlogistik und einem Logistik-Dienstleister ableiten:

1) Das 10-%-Stammdaten-Dilemma

Branchen: FMCG, Erneuerbare Energien, Food

Befund: 90 % korrekte Stammdaten klingen gut. Doch die fehlenden 10 % erzeugen täglich Klärfälle an der Rampe und binden teure Kapazitäten. Bei über 10.000 Artikeln und kleinen Losgrößen sinkt die Datenqualität oft sogar unter 50 %.

👉 Empfehlung: Stammdaten strikt im Einkauf verankern, bevor die Operative den Fehler ausbaden muss. Mit korrekten Stammdaten lassen sich volumenbezogene Prozesse fahren (Pick&Pack). Und Stammdaten sind mehr als Länge-Breite-Höhe und Gewicht, sondern auch Verpackungskategorien (Master, Inner, Stück je Palette).

2. Versteckte Kosten beim Picking

Branchen: FMCG, Erneuerbare Energien, Food

Befund: Bei 125 Pick-Aufträgen fehlte im WMS die automatische Restmengen-Erkennung (Negativ-Pick). Das führte zu Differenzen von knapp 10.000 € pro Monat in der Abrechnung zwischen Auftraggeber und Dienstleister.

👉 Empfehlung: Pick-Logik im WMS nachschärfen: Erfordert eine Position nahezu den gesamten Bestand eines Ladungsträgers (z. B. 90 von 100 Teilen auf einer Palette), muss das System automatisch die Ganzentnahme auslösen.

3. Anbruch-Bestand

Branchen: FMCG, Erneuerbare Energien, Food

Befund: Der Dienstleister wandte das FIFO-Prinzip nicht konsequent an. Folge: Bei 3,5 % der Artikel lagerten parallel mehrere angebrochene Paletten. Mit dieser Logik waren immer mindestens 2 Paletten eines Artikels im direkt Zugriff (statt nur 1).

👉 Empfehlung: Systemseitige Sperre für zweite Anbruchpaletten einrichten und Bestand strikt in Pick- und Reservebereich trennen. FIFO oder FEFO konsequent implementieren (Beginnt bei den Stammdaten).

4. 0-Dreher belegen wertvolle Lagerplätze

Branchen: FMCG, Erneuerbare Energien, Food

Befund (1): 349 von 2.100 Palettenstellplätzen (16,6 %) wurden seit über 12 Monaten nicht angerührt. Bei Stellplatzkosten von 60 bis 84 € pro Jahr eine reine Geldverbrennung.

👉 Empfehlung: Ladenhüter konsequent abverkaufen, umlagern oder vernichten.

Befund (2): 171 von 781 Artikeln wurden mit den Merkmalen identifiziert, die keinen Verbrauch in den 12 Monaten hatten und keinen Bedarf in den kommenden 6 Monaten

👉 Empfehlung: Verschrotten und Umlagern in dezidierte 0-Dreher-Zone (Artikel für Kundenservice oder Ersatzteile).

5. Wegezeiten beim Schnellläufer-Picking

Branchen: FMCG, Erneuerbare Energien, Food

Befund: 5,5 % der Artikel verursachen 46 % aller Pick-Aufträge – lagen aber verteilt im normalen Palettenregal.

👉 Empfehlung: Top-Renner in eine ergonomische Schnelldreher-Zone verlagern für höhere Pickdichte und kürzere Wege. Vorteile der höheren Effizienz mit den Flächenanforderungen abgleichen.

6. Blocklager-Potenziale ungenutzt

Branchen: Großhandel

Befund: 70 % der Palettenstellplätze entfallen auf nur 20 % der Artikel – lagerten aber einzeln im Regal.

👉 Empfehlung: High-Volume-SKUs in Blocklager oder Einfahrregale überführen, um Fläche zu verdichten und Handlingzeiten zu senken.

7. Batch-Optimierung für das Picking

Branchen: Sperrige Güter

Befund: 35 % der Artikel stecken in 62 % aller Aufträge. Wenn Aufträge einzeln abgearbeitet werden, laufen die Kommissionierer dieselben Wege mehrfach ab. Laufwege machen zwischen 40 und 60 % der gesamten Picking-Zeit aus.

👉 Empfehlung: Schnelldreher in einer zentralen Pick-Zone verdichten. Aufträge intelligent zu Batches zusammenfassen, Artikel gesammelt picken und erst an einer Sortierstation aufteilen.

Alle Potentiale auf einen Blick

• Stammdaten-Qualität: Bereinigung von Maßen, Gewichten und Packgrößen als Fundament für fehlerfreie Systemprozesse.
• Blocklager vs. Regallager: Abwägung zwischen maximaler Flächennutzung (Block) und 100% direktem Palettenzugriff (Regal).
• Handling & Einlagerung: Datenbasierte Abstimmung von Einlagerstrategien, Fördertechnik und Platzbedarf.
• Pick-Prozesse: Wegoptimierte Kommissionierung und Trefferquoten durch angepasste Batch-Picking-Logiken.
• Bestandsstruktur: Detaillierte ABC/XYZ-Analysen zur Reduzierung von Ladenhütern und Kapitalbindung.

Aus Daten werden Hebel: Das Aufdecken von Effizienzen beginnt mit Fakten – passgenau aus Ihren Systemen.

Grundsätzlich bieten LVS- und WMS-Rohdaten vielfältige Möglichkeiten, um die geeigneten operativen Rückschlüsse zu ziehen. Daher passen sich meine Auswertungen  exakt an Ihre spezifische Systemlandschaft und Ihre Datenstruktur an.

Die Ergebnisse meiner Analysen machen Schluss mit Steuerung via Intuition und Bauchgefühl.