Was ist eine Lagerinventur und welche Optimierungsmöglichkeiten gibt es?

In der Welt der Logistik und des Lagermanagements ist die Lagerinventur ein entscheidender Prozess. Mit der fortschreitenden Digitalisierung und dem ständigen Streben nach Prozessoptimierung gewinnt die Inventur immer mehr an Bedeutung. Sie ist nicht nur eine gesetzliche Notwendigkeit, sondern auch ein wesentliches Instrument für ein effizientes Lagermanagement, eine effektive Supply Chain und eine hohe Bestandsqualität.

Letztere ist wiederum ein Enabler für weitere Prozessoptimierungen. So ist beispielsweise eine hohe Bestandsqualität eine Grundvoraussetzung für präzise Forecasts. In diesem Blogbeitrag beleuchten wir die Grundlagen der Lagerinventur, ihre Bedeutung für moderne Unternehmen und wie sie effizienter gestaltet werden kann.

Was ist eine Lagerinventur und warum sind regelmäßige Inventuren wichtig?

Die Lagerinventur ist ein wesentlicher Prozess, bei dem alle Waren und Materialien in einem Lager physisch gezählt und überprüft werden. Ziel ist es, die tatsächlichen Bestände mit den Buchwerten abzugleichen, um die Richtigkeit der Daten in den Warenwirtschaftssystemen zu gewährleisten. Dieses notwendige und gesetzlich vorgeschriebene Verfahren dient der Transparenz in der Buchführung und Finanzberichterstattung. Unternehmen müssen dabei nationale und internationale Vorschriften beachten, was die Komplexität erhöhen kann. Trotz der oft manuellen und ressourcenintensiven Art der Inventur und der damit verbundenen Unterbrechung der regulären Betriebsabläufe, insbesondere bei der physischen Zählung, ist die regelmäßige Durchführung von entscheidender Bedeutung. Sie decken Diskrepanzen zwischen physischen Beständen und Systemdaten auf, helfen bei der Identifizierung von Fehlern, Diebstahl oder Verlusten und spielen eine wichtige Rolle bei der Prozesssteuerung, indem sie Engpässe und Überschüsse aufzeigen. Darüber hinaus unterstützen sie die Einhaltung regulatorischer Anforderungen und dienen der Risikominimierung. 

Um den Aufwand zu reduzieren, werden oft Stichproben und Teilinventuren eingesetzt, die jedoch vollständige Inventuren nicht ersetzen, sondern ergänzen. Hier setzt die Automatisierung der Inventur an, um Effizienz und Transparenz weiter zu steigern und damit die Bestandsqualität dauerhaft zu erhöhen.

Vorbereitung der Lagerinventur

Eine gute Vorbereitung der Lagerinventur ist entscheidend für ihren Erfolg. In der Regel wird dazu ein detaillierter Plan erstellt. Darin wird festgehalten, welche Lagerbereiche von welchen Mitarbeiter*innen zu welchem Zeitpunkt gezählt werden. Häufig kommt es vor, dass nicht genügend Personal zur Verfügung steht oder das vorhandene Personal den Mehraufwand nicht bewältigen kann.

Aus diesem Grund werden bei Inventuren oft Aushilfskräfte für kurze Zeit eingesetzt: Das Personal muss geschult und mit den richtigen Werkzeugen und Technologien ausgestattet werden, um die Genauigkeit und Effizienz der Zählung zu gewährleisten.

Herausforderungen der Lagerinventur

Die Lagerinventur ist mit verschiedenen Herausforderungen verbunden. Der Zeitaufwand für die Durchführung einer Inventur kann beträchtlich sein, insbesondere in großen Lagern mit umfangreichen Beständen. Eine weitere Herausforderung ist die Genauigkeit, da Zählfehler zu ungenauen Bestandsdaten führen können. Darüber hinaus kann die Inventur den normalen Betriebsablauf stören, insbesondere wenn Teile des Lagers für die Zählung vorübergehend gesperrt werden müssen. Diese Herausforderungen erfordern eine sorgfältige Planung und möglicherweise den Einsatz spezieller Technologien und Prozesse. 

Hinzu kommt, dass das manuelle Zählen von Produkten für viele Menschen eine ermüdende Tätigkeit ist – die Fehleranfälligkeit von möglicherweise unerfahrenem Personal steigt durch die stundenlange, monotone Tätigkeit weiter an.

Diese Fehlerquellen gibt es bei der Lagerinventur

Menschliche Fehler: Fehler beim Zählen oder Erfassen von Beständen können häufig auftreten. Insbesondere dann, wenn die Arbeit manuell durchgeführt wird.

Gegenmaßnahme: Unterstützung des Zählvorgangs durch Handscanner und mobile Endgeräte zur Vermeidung von Medienbrüchen, Schulung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, Einführung von Doppelkontrollen oder KI-gestützte Erfassung der Produkte durch Bilderkennungssysteme.

Unklare Prozesse oder fehlende Organisation: Unklare oder schlecht definierte Inventurprozesse sowie eine schlechte Organisation im Lager können zu Inventurfehlern führen.

Gegenmaßnahme: Standardisierung des Inventurprozesses und Implementierung eines effizienten, modernen Lagerverwaltungssystems sowie klare Anweisungen für das eingesetzte Personal. Auch KI-Ansätze können genutzt werden, um die Lagerorganisation zu optimieren und z.B. Laufwege zu reduzieren.

Veraltete oder fehlerhafte Systeme und Daten: Veraltete Systeme und alte Datenstände können unter Umständen nicht die Realität abbilden und somit zu fehlerhaften Bestandsdaten führen. 

Gegenmaßnahme: Modernisierung der eingesetzten Systeme, regelmäßige Updates und Pflege der eingesetzten Software. Auch ein regelmäßiger Abgleich zwischen systemseitigen Einstellungen und den realen Abläufen im Lager kann helfen, fehleranfällige Prozesse frühzeitig zu erkennen. 

Wie kann die Lagerinventur optimiert werden?

Optimierung mit SAP

SAP-basierte Lösungen bieten effiziente Möglichkeiten zur Optimierung der Lagerinventur. Durch die Integration von SAP in den Inventurprozess können Unternehmen ihre Daten in Echtzeit verwalten und analysieren. SAP ermöglicht eine genaue Bestandsverfolgung und -kontrolle, verbessert die Datenqualität und unterstützt automatisierte Prozesse. So ist es beispielsweise denkbar, dass Zählergebnisse nicht mehr auf Papier erfasst und anschließend übertragen werden, sondern über eine mobile Anwendung (z.B. auf einem Tablet oder Smartphone) direkt in der SAP-Oberfläche erfasst werden. Alternativ ist auch der Einsatz von Scannern oder anderen Handterminals denkbar. Auch Lösungen für spezielle Produkte sind denkbar: Sollen kleinteilige Waren erfasst werden, kann es sinnvoll sein, die Ware zu wiegen. Auch hier kann eine sichere und effiziente Systemanbindung realisiert werden. Insgesamt kann allein dadurch der Inventurprozess optimiert und die Inventurergebnisse schneller erfasst werden.

Es ist jedoch zu beachten, dass die Unterstützung der Zähltätigkeiten natürlich Grenzen hat. Sind die Möglichkeiten ausgeschöpft, können weitere Effizienzsteigerungen nur durch Automatisierung erreicht werden.

Unterstützung der Inventur durch KI

Der Einsatz von KI-Technologien hat das Potenzial, die Lagerinventur grundlegend zu optimieren. Die automatisierte Erkennung von Produkten in einem Lager kann auf unterschiedliche Weise realisiert werden. Insbesondere die Identifikation bzw. Klassifikation von Produkten stellt dabei eine Herausforderung dar. Gängige und verbreitete Lösungen sind hier das Auslesen von Produktlabels oder auch der Einsatz von Sensorik. Das Auslesen von Produktlabels ist grundsätzlich ein gut geeigneter Ansatz, um konkrete Produkte zu identifizieren.

Voraussetzung für das Auslesen von Produktlabeln ist, dass die zu erfassenden Produkte über Labels verfügen und diese auch sichtbar sind. Dies ist insbesondere bei sehr preiswerten Waren oder Betriebsmitteln wie Behältern oder auch Leergut nicht immer der Fall. Auch kann es Lagerbedingungen z.B. im Außenlager geben, bei denen das Anbringen von gedruckten Etiketten z.B. aufgrund der Witterung nicht geeignet ist. Auch der Einsatz von Sensoren ist teilweise mit Nachteilen verbunden: Längst nicht alle Produkte sind bereits mit Sensoretiketten (z.B. RFID oder NFC) ausgestattet, in der Praxis ist dies meist nur bei bestimmten Produkten der Fall, meist bei hochpreisigen oder besonders wichtigen Materialien. Zudem können Störfaktoren im Lager vorhanden sein, die das Auslesen der Sensortags zusätzlich erschweren. 

Der Einsatz von KI-gestützter Bildverarbeitung kann genau an diesen Stellen Abhilfe schaffen. Dabei können auch Produkte erfasst werden, die über keine der beschriebenen Identifikationsmerkmale verfügen, da mit Hilfe von Computer-Vision-Verfahren optische Merkmale zur Klassifizierung von Produkten herangezogen werden können. Dieser Ansatz ist vergleichbar mit der Erkennung von Produkten durch den Menschen: Wenn wir ein bestimmtes Produkt sehen, erkennen wir häufig anhand von optischen Merkmalen wie Farbe, Form oder einem prägnanten Logo, um welches Produkt es sich handelt. Voraussetzung dafür ist lediglich, dass die Produkte auch über optische Merkmale verfügen, die zur Unterscheidung herangezogen werden können. Wichtig ist auch, dass die Aufnahmen der Produkte, also Bilder und Videos, eine gute Qualität aufweisen - woher diese Bilder stammen, ob von einer Drohne, einem Smartphone oder einer fest installierten Kamera, spielt für die Computer-Vision-Analyse nur eine untergeordnete Rolle. 

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