Die Lagerautomatisierung erledigt ihre Aufgabe bereits gut. Worin sie bislang nicht gut war, ist, sich bei dieser Aufgabe selbst zu verbessern. Dieser Beitrag zeigt, wie AutoStore Intelligence das verändert: Sie hilft Systemen, Probleme früher zu erkennen, die Leistung mit der Zeit zu steigern und Betreibern klarere Antworten darauf zu geben, was als Nächstes zu tun ist.
Die Lagerautomatisierung hat in den letzten drei Jahrzehnten bewiesen, dass sie Geschwindigkeit, Dichte und Zuverlässigkeit liefert. Doch selbst die fortschrittlichsten Systeme teilten bisher eine Einschränkung. Sie führen Aufgaben außergewöhnlich gut aus, doch sie optimieren und verbessern sich nicht selbst, und die Entscheidungen, die ihre Leistung prägen, beruhen noch immer weitgehend auf Annahmen.
AutoStore Intelligence schließt genau diese Lücke. Ihr Zweck ist nicht, Autonomie um ihrer selbst willen anzustreben, sondern Entscheidungen über den gesamten Lebenszyklus des Systems datengestützt statt annahmebasiert zu treffen: belastbare Business Cases, richtig dimensionierte Entwürfe und ein Tagesbetrieb mit weniger Überraschungen, schnellerer Problemlösung und klarerer Orientierung, worauf es am meisten ankommt.
AutoStore Intelligence ist die KI-gesteuerte Optimierungsschicht, die in CubeVerse™ eingebettet ist, der einheitlichen Softwareumgebung von AutoStore. CubeVerse verbindet Erkenntnisse aus Entwurf, Simulation, Steuerung, Analysen sowie Flottenzustand und Wartung, um Ihren Investitionsentscheidungen mehr Sicherheit zu geben und die Gesamtleistung und Zuverlässigkeit des Systems zu verbessern.
Diese Phasen bilden eine logische Abfolge, und jede wird von AutoStore Intelligence unterstützt, die mit Daten aus den weltweit installierten AutoStore-Systemen arbeitet:
Planen – Entwicklung des Business Case über CubeExplore™ sowie Lösungsentwurf und Leistungsvalidierung über CubeStudio™.
Ausführen – Roboter-Routing und Durchsatz, abgestimmt in CubeControl™.
Anzeigen – CubeAnalytics™ zeigt, was das System tut, und verwandelt Betriebsdaten in klare, priorisierte Erkenntnisse.
Überwachen – CubeFleet™ hilft, den Modulzustand zu überwachen, Wartungsbedarf sichtbar zu machen und Serviceaktivitäten standortübergreifend aus einer vernetzten Ansicht zu verwalten.
Statt zwischen unverbundenen Anwendungen zu wechseln, arbeiten Teams in einem einzigen Softwarekontext mit gemeinsamen Daten im Hintergrund. Diese Struktur ist wichtig, denn wenn Daten getrennt liegen, bleiben Erkenntnisse fragmentiert. AutoStore Intelligence eine „Schicht“ zu nennen, ist einfach eine Beschreibung dieser Reichweite.
Eine verbreitete Annahme ist, dass KI im Lager sich wie die Allzweckwerkzeuge verhalten sollte, die wir täglich nutzen. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, das Typische zu finden. In der Lagerlogistik liegt der Wert jedoch im Ungewöhnlichen. Dieses zeigt sich selten deutlich in Standardberichten, und genau dort beginnen die meisten kostspieligen Störungen.
AutoStore Intelligence ist für genau diese Art von Problem gebaut. Sie erkennt Ausreißer, versteht deren Ursachen und hilft Betreibern zu handeln. Dieselben Betriebsdaten fließen in die Planung und den Entwurf von Systemen ein, sodass die Entscheidungen vor der Festlegung ebenso faktenbasiert sind wie jene, die im laufenden Betrieb getroffen werden.
AutoStore Intelligence verbindet Erkenntnisse über den gesamten Lebenszyklus eines Systems und baut mit der Zeit darauf auf.
Der Erfolg eines Automatisierungsprojekts entscheidet sich weitgehend, bevor die Umsetzung beginnt, doch das Quantifizieren und Rechtfertigen des ROI bleibt die größte Hürde für eine Freigabe. AutoStore Intelligence in CubeExplore™ macht daraus eine KI-gestützte Entwicklung des Business Case. Gestützt auf betriebliche Benchmarks und vergleichbare Projekte erzeugt sie Finanzprognosen, Investitionsszenarien, orientierende Konfigurationen und relevante Fallstudien, um in Minuten statt in Wochen an Tabellenkalkulation einen belastbaren Business Case zu erstellen.
Bevor ein System installiert wird, prägt AutoStore Intelligence in CubeStudio™, wie es gebaut werden soll. Ein agentischer Entwurfsassistent empfiehlt Module und vergleicht Leistungsszenarien mit den Kundenanforderungen, gestützt auf vergleichbare Projekte und betriebliche Benchmarks. Das vermeidet Überdimensionierung und erfüllt zugleich die Leistungsanforderungen. Zudem verkürzt sie die Simulationsschleifen von 10 bis 20 Durchläufen auf 1 bis 2 und erreicht dasselbe Maß an Sicherheit in einem Bruchteil der Zeit.
Im täglichen Betrieb war das Schwierigste stets, zu wissen, wo man hinschauen muss. CubeAnalytics™, angetrieben von AutoStore Intelligence, hebt hervor, was Aufmerksamkeit braucht, erklärt die wahrscheinliche Ursache und weist auf den nächsten Schritt hin. Eine Multi-Standort-Ansicht dehnt das über ein gesamtes Portfolio aus. So vergleichen Teams alle betriebenen Standorte über eine sichere Oberfläche und konzentrieren sich auf die wichtigsten, sodass sich die Standorte mit Handlungsbedarf von selbst zeigen, statt erst aus manueller standortübergreifender Berichterstattung hervorzugehen.
Verschleiß ist in jedem automatisierten System Realität. Es ist schwierig, ihn früh genug zu erkennen, um zu handeln. AutoStore Intelligence sucht nach frühen Signalen dafür, dass sich etwas verändert, bestimmt, ob das Problem isoliert oder Teil eines größeren Musters ist, und grenzt das Verhalten auf eine bestimmte Komponente ein. Mit CubeFleet™ wird aus dieser Erkenntnis Handeln. Warnungen und Arbeitsaufträge werden automatisch erzeugt, wenn Module vordefinierte Wartungsschwellenwerte erreichen, auf Basis der Echtzeit-Nutzungsdaten aus CubeAnalytics, jeweils mit Schritt-für-Schritt-Serviceanleitung.
Innerhalb von CubeControl™ wird AutoStore Intelligence darauf angewendet, wie das Grid tatsächlich läuft. Statt sich allein auf feste Logik zu verlassen, wird das Routing-Verhalten an reale Nutzungsmuster angepasst: Es reduziert Staus, verbessert den Fluss in stark frequentierten Bereichen und liefert in vielen Fällen spürbare Durchsatzgewinne allein durch Software, ohne zusätzliche Hardware.
AutoStore Intelligence macht aus AutoStore ein System, das nicht nur Aufgaben ausführt, sondern die Entscheidungen in seinem Umfeld unterstützt. Das geschieht vor der Investition, während des Entwurfs und im gesamten täglichen Betrieb. Sie hilft Teams, Probleme schneller zu lösen, effizienter zu arbeiten und bessere Entscheidungen KI-gestützt auf Basis von Daten zu treffen. In einer Fulfillment-Umgebung, in der die Komplexität immer weiter zunimmt, hebt genau das Systeme voneinander ab.