Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IMLFür Prozessoptimierung in der Logistik verbindet das Fraunhofer IML mathematische Optimierung mit praxisnahen Assistenzsystemen. Unser Institut analysiert Massendaten aus Transport, Lager und Produktion und formuliert daraus präzise Optimierungsmodelle. Algorithmen berechnen belastbare Szenarien für Reihenfolgen, Routen, Bestellmengen und Ressourceneinsatz. Grafische Benutzeroberflächen stellen die Ergebnisse verständlich bereit und stützen Entscheidungen von Logistikplanenden im Tagesgeschäft. Agile Umsetzung und kontinuierliche Optimierung sichern die nachhaltige Wirkung der Modelle.
Prozessoptimierung in der Logistik
Mathematische Optimierungsverfahrenfür datengetriebene Logistikprozesse
Mathematische Optimierung macht komplexe Logistikprozesse steuerbar und liefert Antworten auf zentrale Fragen: In welcher Auftragsreihenfolge werden Kapazitäten bestmöglich genutzt? Welche Route verkürzt Wege in Transport und Kommissionierung? Welche Bestellmengen sparen am meisten ein?
Unternehmen müssen für die Prozessoptimierung ihrer Logistik relevante Daten erfassen, bereinigen und analysieren. Unsere Forschungseinrichtung entwickelt Modelle, die reale Abläufe, Ziele und Restriktionen abbilden. Optimierungsalgorithmen erzeugen Lösungen, die Wartezeiten senken, Ressourcen besser auslasten und Verschwendung reduzieren. Unsere logistische Assistenzsysteme, Handhelds und Augmented-Reality-Anwendungen bringen diese Lösungen in den operativen Prozess und unterstützen Mitarbeitende direkt am Arbeitsplatz.
Vorteile einer algorithmisch optimierten Logistik
Eine optimierte Logistik bietet vielfältige Vorteile für Unternehmen und Mitarbeitende. Durch Prozessoptimierung lassen sich Kosten senken und gleichzeitig CO₂-Emissionen reduzieren.
Sprechen Sie uns gerne zu Ihrer logistischen Planungssituation in den folgenden Bereichen an und wir helfen Ihnen weiter, indem wir eine optimale Lösung für Ihr Problem finden.
Dienstleistungen für Prozessoptimierung in der Logistik auf einen Blick
Unser Team entwickelt und implementiert passgenaue Konzepte für effiziente Produktions-, Logistik- und Bestandsprozesse – von der strategischen Planung bis zur operativen Umsetzung. Dazu bieten wir unter anderem:
| Ressourcenmanagement | Transportmanagement | Lagerverwaltung |
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Simulierte Optimierung austesten:Unser Demonstrator
Dieser Demonstrator versetzt Sie in ein fiktives logistisches Planungsproblem im E-Commerce Sektor. Ihre Aufgabe ist es, eine ideale Zusammensetzung für Mischpaletten zu wählen, sodass effiziente Kommissionierprozesse entstehen, wenn sich Ihre Aufträge nach der Absatzprognose Ihrer Artikel zusammensetzen. Anschließend wird die Performance des Lagers mit Ihrer Zusammensetzung simuliert und bewertet. Als Vergleich für die Bewertung wird die optimalen Lagerzusammensetzung herangezogen, die unsere Experten bestimmt haben.
Erkunden Sie praxisnahe Optimierungslösungen in einem sicheren Testumfeld!
Branchenspezifische Herausforderungenmit mathematischer Optimierung lösen
Mathematische Optimierung beschreibt die Suche nach Lösungen, die ein klar definiertes Ziel unter vorgegebenen Restriktionen bestmöglich erfüllen. In der Logistik führen steigende Datenmengen, begrenzte Ressourcen und kurze Reaktionszeiten zu komplexen Entscheidungsräumen. Viele Unternehmen planen Arbeitskräfte, Lager und Transporte weiterhin mit Tabellenkalkulationen oder monolithischen Systemen.
Unsere Forschungseinrichtung nutzt mathematische Optimierung, um diese Situationen präzise zu modellieren. Workshops, Prozessanalysen und Machbarkeitsstudien klären, welche Probleme sich mit Algorithmen adressieren lassen, und welcher Aufwand durch Prozessoptimierung entsteht. Auf dieser Basis entwickelt das Fraunhofer IML Strategien, mit denen Unternehmen strukturierte, datenbasierte Planungsentscheidungen vorbereiten.
Erfahren Sie hier mehr über mathematische Optimierungsverfahren!
Heuristische Prozessoptimierungsverfahren
Heuristische Optimierung ergänzt die algorithmische Optimierung in der Logistik überall dort, wo exakte Verfahren aufgrund hoher Rechenzeiten an ihre Grenzen stoßen. Durch praxisnahe Regeln – etwa die Wahl des jeweils nächstgelegenen Kunden oder die Bildung sinnvoller Cluster – werden hochwertige Lösungsansätze für Tourenplanung, Lagerplatzzuordnung, Kommissionierwege und Beladungsplanung generiert.
Planerinnen und Planer erhalten so robuste Vorschläge zur Optimierung von Logistikprozessen, ohne den gesamten Lösungsraum vollständig durchsuchen zu müssen. Begriffe wie »Optimierung Mathematik« und »algorithmische Optimierung« beschreiben den theoretischen Rahmen. Suchanfragen wie »Vorgehensweise Prozessoptimierung« oder »kontinuierliche Optimierung« beziehen sich auf den gesamten Weg von der Modellbildung bis zur wiederkehrenden Anwendung in Assistenzsystemen.
»Unendlich viele Lösungen, nur wenige sind optimal.«
Benjamin Korth, Abteilungsleiter, Informationslogistik am Fraunhofer IML
Logistische Planungsautomatisierung
Planungsautomatisierung verknüpft Optimierungsalgorithmen mit Assistenzsystemen, die Szenarien automatisch erzeugen. Das System berechnet für jede Variante Handlungsoptionen und bewertet sie mit Zielkennzahlen, Prognosen und Risikobewertungen. Chancen-Risiko-Profile unterstützen eine zielorientierte, bereichs- und unternehmensübergreifende Planung. Planende erhalten damit eine strukturierte Entscheidungsbasis, ohne jede Variante manuell aufbereiten zu müssen. Forschungsarbeiten zielen auf permanente oder anlassbezogene Optimierung sowie auf Digitale Zwillinge, die Planungsprozesse realitätsnah abbilden und Veränderungen in Produktion und Logistik abprüfen.
Digitale Planungsunterstützung
Digitale Planungsunterstützung setzt auf maßgeschneiderte Optimierungslösungen, die auf logistischen Assistenzsystemen aufbauen. Micro-Services binden ERP-Systeme, Lagerverwaltung und Simulationswerkzeuge an ein Optimierungsframework. Dieses verarbeitet die Daten, wendet geeignete Algorithmen an und erzeugt bewertete Szenarien für Auftragsterminierung, Reihenfolgeplanung, Maschinenbelegung, Ressourcen- und Personaleinsatzplanung bis zur Produktionsprogrammplanung. Visualisierungen und Kennzahlen machen die Ergebnisse für Logistikplanende transparent. Sie erkennen Engpässe, können flexibel auf unplanmäßige Ereignisse reagieren und nutzen externe Planungswissen, um Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.
Informieren sie sich hier über unser Angebot zur Planungsunterstützung
Entscheidungsunterstützung und -automatisierung in der Logistik
Im Forschungsfeld Entscheidungsautomatisierung digitalisiert das Fraunhofer IML Entscheidungsprozesse in Produktion und Logistik. Auf Basis formaler Zielsysteme und klarer Prioritäten bewertet ein intelligentes System Handlungsoptionen und trifft, falls gewünscht, Entscheidungen ohne menschliche Mitwirkung. Multi-Agenten-Systeme verhandeln Kapazitäten oder Logistikdienstleistungen, cyberphysische Systeme setzen Entscheidungen unmittelbar um. Sensorik und Soll-Ist-Abgleich überwachen die Wirkung der Maßnahmen. Ziel ist eine strukturierte, teilweise oder vollständig automatisierte Entscheidungsfindung, die Reaktionsfähigkeit erhöht, Verhandlungsprozesse beschleunigt und die Qualität der Ergebnisse in globalen Lieferketten verbessert.
Starten Sie jetzt mit logistischerProzessoptimierung!
Sie möchten ihre logistischen Prozesse datenbasiert optimieren? Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML bietet Ihnen umfangreiche Informationen und individuelle Beratungen an. Nutzen Sie den direkten Kontakt zu unseren Expertenteams, um Anforderungen, Datenlage und geeignete Optimierungsansätze zu besprechen.
FAQ zu Prozessoptimierung in der Logistik
Was ist Prozessoptimierung in der Logistik?
Prozessoptimierung in der Logistik beschreibt die systematische Verbesserung von Material‑ und Informationsflüssen in Transport, Lager und Produktion. Daten aus den operativen Systemen werden dafür erfasst, bereinigt und in präzise Modelle überführt. Mathematische Optimierungsverfahren berechnen auf dieser Basis belastbare Szenarien, etwa für Reihenfolgen, Routen, Bestände oder Ressourceneinsatz.
Am Fraunhofer IML verbinden wir diese datengetriebene, algorithmische Planung mit praxisnahen Assistenzsystemen. Grafische Oberflächen, Handhelds und Augmented Reality bringen die Optimierungsergebnisse direkt in den Arbeitsalltag der Mitarbeitenden. So sinken Wartezeiten und Planungsaufwände, während Auslastung, Servicegrad und Nachhaltigkeit messbar steigen.
Welche 7 Methoden zur Prozessoptimierung gibt es?
Auf Basis unserer Forschungs- und Projektpraxis setzen wir insbesondere folgende sieben Methoden ein:
- Workshops, Prozessanalysen und Machbarkeitsstudien – Gemeinsame Klärung, welche logistischen Fragestellungen sich sinnvoll mit Algorithmen abbilden und verbessern lassen.
- Mathematische Optimierung (algorithmische Optimierung) – Exakte Optimierungsmodelle, die Ziele und Restriktionen z.B. in Tourenplanung, Produktionsprogrammplanung oder Personaleinsatzplanung berücksichtigen.
- Heuristische Optimierungsverfahren – Praxisnahe Regeln und Näherungsverfahren, wenn exakte Verfahren an Rechenzeitgrenzen stoßen (z.B. Clusterbildung, »nächstgelegener Kunde«).
- Simulation und Digitale Zwillinge – Abbildung von Lager- und Produktionssystemen, um Optimierungsszenarien risikofrei zu testen und deren Wirkung zu bewerten.
- Planungsautomatisierung – Automatische Erzeugung und Bewertung von Szenarien, inklusive Chancen‑Risiko‑Profilen und Kennzahlenvergleichen.
- Digitale Planungsunterstützung und Assistenzsysteme – Micro‑Services, Handhelds und AR‑Lösungen, die Optimierungsergebnisse direkt in die operative Planung und Ausführung integrieren.
- Entscheidungsunterstützung und ‑automatisierung – Intelligente Systeme und Multi‑Agenten‑Ansätze, die Handlungsoptionen bewerten und – falls gewünscht – Entscheidungen teil‑ oder vollautomatisch treffen.
Welche 4 Phasen der Logistik gibt es?
Typischerweise werden vier Phasen bzw. Bereiche der Logistik unterschieden:
- Beschaffungslogistik: Planung und Steuerung der Warenströme vom Lieferanten ins Unternehmen, z.B. durch optimierte Bestellmengen, Lieferfrequenzen und Anlieferkonzepte
- Produktionslogistik: Versorgung der Fertigung mit Material, Zwischenlagerung und innerbetrieblicher Transport. Optimierungsmodelle unterstützen unter anderem Reihenfolgeplanung, Maschinenbelegung und Materialfluss.
- Distributionslogistik: Lagerung, Kommissionierung und Auslieferung fertiger Produkte an Kundinnen und Kunden. Mathematische Optimierung hilft hier u.a. bei Tourenplanung, Lagerplatzoptimierung und Servicegradsteuerung.
- Entsorgungs- und Rückführungslogistik (Reverse Logistics): Rücknahme, Recycling oder Entsorgung von Verpackungen, Retouren und Altteilen. Datenbasierte Planung erhöht Transparenz und Effizienz in Rückfluss- und Kreislaufprozessen.
In allen vier Phasen sorgt logistische Prozessoptimierung für bessere Auslastung, geringere Kosten und eine höhere Reaktionsfähigkeit.
Wie kann man Lagerprozesse optimieren?
Lagerprozesse lassen sich besonders wirkungsvoll optimieren, wenn Datenanalyse, mathematische Modelle und Assistenzsysteme zusammenspielen. Ausgangspunkt ist immer die Erfassung und Bereinigung relevanter Lagerdaten – etwa zu Beständen, Auftragsstrukturen, Wegen und Bearbeitungszeiten. Darauf aufbauend werden Optimierungsmodelle entwickelt, die Lagerlayout, Lagerplatzzuordnung, Kommissionierstrategien und Nachschubprozesse abbilden.
Typische Ansatzpunkte sind:- Lagerlayout- und Lagerplatzoptimierung mittels mathematischer und heuristischer Verfahren, um Wege zu verkürzen und Zugriffshäufigkeiten zu berücksichtigen.
- Optimierung der Kommissionierprozesse (z.B. Routenplanung im Lager, Bildung von Mischpaletten, Set‑ und Chargenbildung) auf Basis von Auftrags- und Prognosedaten.
- Bestands- und Nachschubplanung durch optimierte Bestellpunkte, Losgrößen und Sicherheitsbestände.
- Digitale Assistenzsysteme wie Lagerverwaltungssysteme, Handhelds oder AR‑Anwendungen, die Mitarbeitende bei Einlagerung, Kommissionierung und Inventur unterstützen.
- Simulation und kontinuierliches Monitoring, um die Wirkung von Maßnahmen zu prüfen und Lagerprozesse dauerhaft datenbasiert weiterzuentwickeln.
So entsteht eine Lagerlogistik, die Kapazitäten optimal nutzt, Fehlprozesse reduziert und flexibel auf Nachfrageänderungen reagieren kann.