Beim Wareneingang wird eine Lieferung gegen den Lieferschein und die Bestellung geprüft, und der Eingang wird im ERP oder WMS verarbeitet. Die Frage ist, ob KI diesen Prozess übernehmen kann. Die Antwort ist teilweise, und der Teil, der übrig bleibt, ist nicht zufällig der Teil, bei dem jemand physisch bei den Waren stehen muss.
Das Verbuchen selbst ist eine strukturierte Aufgabe: Es gibt eine Bestellung, es gibt einen Lieferschein, und das System erwartet einen Abgleich zwischen dem, was bestellt wurde, und dem, was ankommt. Dieser Vergleich ist genau die Art von Arbeit, in der Softwaresysteme gut sind. Die Achse Strukturiertheit erzielt daher einen hohen Wert, und das Erkennen von Daten auf einem Lieferschein oder einer Rechnung per Bilderkennung ist eine Aufgabe, die KI heute schon bewältigen kann. Auch das Volumen spielt hier eine Rolle: Ein Lager, das hundert Positionen pro Tag verarbeitet, gewinnt mehr durch automatische Erkennung als ein Standort, der zwei Lieferungen pro Woche erhält.
Auch Compliance wirkt zugunsten der Automatisierung: Wenn eine Lieferung nach einem festen Protokoll erfasst werden muss, mit Zeitstempel, Menge und Referenznummer, ist das etwas, worin ein System konsistenter ist als eine manuelle Eingabe am Ende einer langen Schicht. Wer die Bestellung selbst bereits automatisch platzieren lässt, sieht, dass die Verknüpfung zwischen Bestellungen, die automatisch bei Lieferanten platziert werden und dem Eingang derselben Bestellung ein logischer nächster Schritt ist: Das System weiß bereits, was ankommen soll, und kann die eingehenden Daten direkt damit abgleichen.
Die drei Achsen, die hier den Ausschlag geben, sind physisch, Fehlerkosten und Strukturiertheit, und die ersten beiden bremsen ab, was die dritte möglich macht. Physisch erzielt einen niedrigen Wert, weil jemand benötigt wird, um Kartons zu öffnen, Mengen zu zählen, Beschädigungen zu sehen und zu riechen, ob etwas verdorben ist. Eine Palette mit achtzig Kartons, von denen drei eine gerissene Verpackung haben, wird von einer Kamera nicht bemerkt, es sei denn, diese Kamera ist speziell dafür eingerichtet und trainiert, und selbst dann bleibt die Beurteilung, was eine akzeptable Beschädigung ist, oft Menschenwerk.
Fehlerkosten erzielen aus einem anderen Grund einen niedrigen Wert: Ein falsch verbuchter Wareneingang führt zu einem Bestand, der nicht stimmt, was sich Wochen später in einer falschen Lieferzusage an einen Kunden oder einem Produktionsstillstand niederschlagen kann. Diese Kosten sind nicht immer sofort sichtbar, was das Risiko gerade größer macht statt kleiner. Deshalb bleibt hier ein Beurteilungsspielraum von 3: Ein System kann eine Abweichung signalisieren, aber ob diese Abweichung akzeptabel ist, was mit dem Lieferanten geschehen muss und ob die Waren dennoch angenommen werden, bleibt eine Entscheidung mit einer Begründung dahinter.
Ein Distributionszentrum erhält eine Lieferung Elektronik. Der Lieferschein weist 200 Stück aus, die Bestellung ebenfalls 200. Ein System kann diese beiden Dokumente vergleichen und den Eingang automatisch verbuchen, sobald die Mengen stimmen. Aber der Karton, der geöffnet wird und in dem ein kaputter Bildschirm sichtbar ist, verlangt eine physische Kontrolle und eine Entscheidung: annehmen, zurücksenden oder zur Beurteilung separat stellen. Diese Entscheidung fällt unter menschliches Aufsicht, das mit Begründung genehmigt oder ablehnt, nicht unter vollständige Übernahme.
Bei einem Unternehmen, das lose Teile in kleinen Mengen erhält, mit hohem Risiko für Beschädigung oder Verderb, bleibt der physische Anteil größer, und es ist wenig zu gewinnen durch Automatisierung der Verbuchung allein. Bei einem Unternehmen, das große, einheitliche Partien von festen Lieferanten erhält, mit stabilen Verpackungen und wenigen Abweichungen, liegt es anders: Dort ist das Verbuchen oft bereits größtenteils Systemarbeit, und die verbleibende Aufgabe verschiebt sich hin zu Stichprobenkontrolle statt vollständiger Inspektion. Der Unterschied liegt nicht in der Branche, sondern darin, wie vorhersehbar die Lieferung ist und wie hoch die Kosten eines Fehlers ausfallen.
Was hier heute bereits funktioniert, ist Bilderkennung: ein Foto oder Scan des Lieferscheins, verknüpft mit dem System, das automatisch eine Eingangsposition anlegt. Was dafür nötig ist, sind Scangeräte auf dem Boden und eine Verknüpfung zwischen diesem Scanmoment und dem ERP oder WMS. Ohne diese Verknüpfung bleibt die Eingabe ein manueller Schritt, auch wenn die Kontrolle selbst bereits intelligenter geworden ist. Die physische Kontrolle auf Schäden und Richtigkeit bleibt in den meisten Fällen bei einem Menschen liegen, ebenso wie die Qualitätskontrolle von Produkten größtenteils Menschenwerk bleibt, solange die Beurteilung sinnliche Wahrnehmung erfordert.
Die Verschiebung, die hier im Gange ist, liegt nicht im Ersetzen des Lagermitarbeiters, sondern im Verschieben von dessen Zeit: weniger Zeit für das Eintippen von Mengen, mehr Zeit für die Beurteilung von Abweichungen. Dieses Muster ist breiter als nur der Wareneingang. Auch bei der Zugangsverwaltung von Gelände und Gebäude sieht man, dass die Registrierung zunehmend automatisch abläuft, während die Beurteilung von Ausnahmen bei einem Menschen bleibt. Berührt diese Verschiebung die Personalbesetzung vor Ort, gelten dafür eigene gesetzliche Anforderungen; das ist keine Schlussfolgerung, die aus einer Aufgabenanalyse folgt.
Ob der Wareneingangsprozess in Ihrem eigenen Unternehmen größtenteils Systemarbeit oder größtenteils physische Kontrolle ist, hängt von der Art der Waren, den Lieferanten und der Fehleranfälligkeit Ihres Bestands ab. Der kostenlose Quickscan mit zwölf Fragen, ohne Konto, gibt eine Indikation, welcher Teil der Stunden in dieser Art von Arbeitsprofilen heute von KI übernommen werden kann. Der vollständige Arbeitsscan, der die Arbeit eines ganzen Unternehmens Aufgabe für Aufgabe erfasst, befindet sich noch im Aufbau.
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