SSI Schäfer: KI für Kommissionierung, Materialfluss und Predictive Maintenance

Intralogistik-Hersteller stehen vor der Herausforderung, komplexe Lager- und Kommissionierprozesse effizienter, resilienter und bei knapper werdendem Personal betreibbar zu machen. KI ist in der Branche laut einem Branchenbericht von 2025 längst operativ im Einsatz, nicht mehr nur für Bildverarbeitung oder Navigation, sondern zunehmend für direkte Eingriffe in den Materialfluss und Entscheidungen entlang der gesamten Prozesskette.

SSI Schäfer setzt KI nach eigenen Angaben in mehreren Bereichen gleichzeitig ein. Martin Böhmer, Vice President Global Technology, nennt konkret: Objekterkennung, robotergestützte Kommissionierung, Materialflussoptimierung, Predictive Maintenance sowie die Analyse großer Datenmengen zur Unterstützung operativer Entscheidungen.

Als übergeordnetes Ziel formuliert Böhmer: „eine höhere Anlagenverfügbarkeit, kürzere Durchlaufzeiten, eine bessere Ressourcenauslastung und insgesamt effizientere sowie resilientere Logistikprozesse.“

In einem konkreten Kundenprojekt, dem Bau eines hochautomatisierten Distributionszentrums für Schaeffler im polnischen Katowice, liefert SSI Schäfer ein System, das Autonomous Mobile Robots (AMR), Automated Guided Vehicles (AGV) und moderne Fördertechnik integriert. Im Mittelpunkt steht ein automatisches Kleinteilelager mit über 120.000 Stellplätzen, in dem 55 RackBots und 116 RunBots eingesetzt werden. Eine robotische Zelle im Entstapelbereich automatisiert die Depalettierung von Kleinladungsträgern. Die Steuerung erfolgt über SAP Extended Warehouse Management (EWM), ergänzt durch das WAMAS Control Center als zentrale Informationsplattform zur Koordination der Materialflüsse.

SSI Schäfer kombiniert, wie andere Hersteller der Branche, externe Basismodelle mit eigenen Entwicklungen. Ein spezifischer Hinweis auf die Herkunft oder Architektur der eingesetzten KI-Modelle findet sich in den vorliegenden Quellen nicht.

Der Trend in der Branche, den auch SSI Schäfer mitverfolgt, geht weg von isolierten Einzellösungen hin zu integrierten, datengetriebenen Systemen. Eigene Betriebsdaten gelten dabei als zentraler Wettbewerbsvorteil, ein Muster, das mehrere Hersteller im selben Kontext bestätigen.

Konkrete Kennzahlen zu Effizienzgewinnen oder Verfügbarkeitssteigerungen aus dem KI-Einsatz bei SSI Schäfer sind in den vorliegenden Quellen nicht belegt. Die genannten Ziele, höhere Anlagenverfügbarkeit, kürzere Durchlaufzeiten, bessere Ressourcenauslastung, sind als strategische Zieldefinition des Unternehmens dokumentiert, nicht als gemessene Ergebnisse.

SSI Schäfer steht mit seinem Ansatz nicht allein: Vergleichbare Anbieter wie Jungheinrich, Knapp und TGW Logistics verfolgen ähnliche Strategien und setzen KI ebenfalls für Materialflussoptimierung, Predictive Maintenance und Bildverarbeitung ein. Der Einsatz von KI in der Intralogistik ist damit kein Differenzierungsmerkmal eines einzelnen Unternehmens, sondern ein branchenweiter Standard, der sich in unterschiedlichen Ausprägungen und Tiefen manifestiert.