Die unsichtbare Herausforderung: Warum manuelle Prozesse eine Blackbox sind

In Lagern auf der ganzen Welt wird der Großteil der Arbeit noch immer manuell bewältigt. Mitarbeiter:innen kommissionieren, transportieren und verpacken die Waren, wobei sie kaum digitale Spuren hinterlassen. Während automatisierte Fördertechnik minutengenau dokumentiert wird, bleibt bei manuellen Tätigkeiten vieles im Dunkeln.

• Wie viel Zeit verbringen Mitarbeitende tatsächlich mit Suchen?

• Welche Laufwege entstehen durch suboptimale Layouts?

• Wo belasten Bückbewegungen den Bewegungsapparat am stärksten?

• Wann entstehen Wartezeiten und warum?

Warum klassische Analyseverfahren nicht mehr ausreichen

Klassische Analysemethoden wie REFA- oder MTM-Zeitstudien sowie Mitarbeiterbefragungen liefern nur punktuelle Einblicke. Sie sind zeitaufwändig, schwer skalierbar und stark von der Erfahrung einzelner Personen geprägt. Das Risiko subjektiver Verzerrungen ist entsprechend hoch. Hinzu kommt der Hawthorne-Effekt: Unter Beobachtung ändern Mitarbeiter:innen ihr Verhalten, wodurch die Daten zusätzlich an Aussagekraft verlieren. Entscheidende Details wie Umwege, Wartezeiten oder ergonomische Belastungen bleiben oft unsichtbar.

Die Folge: Ineffizienzen bleiben verborgen, Potenziale ungenutzt und Unternehmen optimieren auf Basis unvollständiger Informationen. Maßnahmen werden so schnell zum Ratespiel.

Motion-Mining® schafft eine neue Qualität: Transparenz

An dieser Stelle setzt die Motion-Mining®-Technologie an. Sie kombiniert moderne Hardware zur Datenerfassung mit einer KI-gestützten Software zur Analyse, wobei alle Daten vollständig anonymisiert und DSGVO-konform verarbeitet werden. Durch das Zusammenspiel von Wearables, Bluetooth-Beacons und intelligenten Algorithmen entsteht ein detailliertes digitales Abbild manueller Prozesse, ohne dabei Daten auf der Ebene der Mitarbeiter:innen zu generieren. Was man bekommt, sind echte Prozessdaten.  

Hardware: Objektive Datenerfassung im realen Arbeitsumfeld

Für einen Zeitraum von zwei bis drei Wochen tragen die Mitarbeiter:innen Wearables an Handgelenken und am Gürtel. Diese Sensoren erfassen Daten zu Bewegungen, Aktivitäten und Körperhaltungen, die für die spätere Analyse genutzt werden. Flurförderfahrzeuge können außerdem mit Vehicle Loggern ausgestattet werden, um Auslastung, Leer- und Vollfahrten sowie Gabelstellungen zu dokumentieren. Bluetooth-Beacons in der Halle und GPS im Außengelände ermöglichen eine Verortung der gemessenen Aktivitäten und Bewegungen.

Software: Von Rohdaten zu echter Prozessintelligenz

Die aufgezeichneten Daten fließen automatisch in die MotionMiners PROCESS INTELLIGENCE (MPI) Software. Anschließend werden durch MachineLearning Algorithmen anhand von Bewegungsmustern grundlegende Aktivitäten wie Gehen, Fahren oder gebeugte Haltungen erkannt und den jeweiligen Prozessschritten zugeordnet. Interaktive Dashboards, Heatmaps, Wegeanalysen und Ergonomie-Bewertungen visualisieren die Ergebnisse und machen Engpässe, Wartezeiten, ergonomische Risiken oder lange Wege unmittelbar erkennbar. So entsteht ein digitales Prozessabbild mit über 100 Prozesskennzahlen, das Optimierungspotenziale transparent aufzeigt.

Mehr Tiefe durch Kontextdaten

Auf Wunsch können die Motion-Mining®-Daten zudem mit bestehenden Unternehmenssystemen wie WMS, ERP oder MES verknüpft werden. Dadurch ist es möglich, Bewegungs- und Prozessdaten mit Auftragsinformationen, Materialflüssen oder Maschinenprozessen zu verknüpfen. Auf diese Weise ist es möglich, noch tiefere Einblicke zu erhalten und fundierte Optimierungsentscheidungen treffen zu können.

Diese Breite der Anwendungsfelder ist es, die der Technologie einen branchenübergreifenden Mehrwert verleiht. Motion-Mining® findet heute in einer Vielzahl von Bereichen Anwendung, darunter in der Produktionslogistik, in Handels- und Distributionszentren, bei Logistikdienstleistern sowie in der Automobilindustrie. Dort werden Materialversorgung, manuelle Montage- oder Lagerprozesse unter hohem Effizienz- und Ergonomie­druck realisiert. Der genannte Ansatz ermöglicht die Ermittlung vergleichbarer, objektiver Kennzahlen über Standorte hinweg, auch in der pharmazeutischen Logistik oder in industriellen Transportnetzwerken.

Neben der industriellen Praxis findet Motion‑Mining® auch in Forschung und Lehre zunehmend Anwendung. Hochschulen und Forschungseinrichtungen nutzen diese Technologie, um Student:innen reale Herausforderungen aus den Bereichen Logistik und Produktion anhand konkreter Anwendungsfälle zu veranschaulichen und den Einsatz von KI-Methoden im operativen Kontext zu demonstrieren.

Fünf Aspekte, die Motion‑Mining® als smarte Wahl auszeichnen:

• Objektivität: Daten statt subjektiver Beobachtung

• Erfassungsdauer: Temporär über 2–3 Wochen statt Stichproben

• Skalierbarkeit: Beliebig viele Mitarbeiter:innen statt begrenzter Gruppen

• Plug & Play: Keine IT-Integration notwendig

• Datenschutz: Vollständig anonymisiert, DSGVO-konform

Neben der Steigerung der Effizienz durch eine Motion-Mining®-Analyse lassen sich auch die ergonomische Belastung der Mitarbeiter:innen reduzieren, die Prozessqualität verbessern und strategische Entscheidungen auf einer belastbaren Datenbasis treffen.

Praxisbeispiel: Pharma-Logistik spart 230.000 € pro Jahr

Ein Logistikunternehmen für pharmazeutische Produkte stand vor der Herausforderung, die Effizienz seiner manuellen Prozesse zu bewerten und zu verbessern. Die Komplexität lag dabei nicht nur in den Abläufen selbst, sondern auch in der fehlenden Datenbasis für fundierte Entscheidungen.

Die umfassende Motion-Mining®-Analyse der Kommissionierung und Verpackung deckte versteckte Kapazitätsreserven auf und identifizierte Einsparpotenziale von rund 230.000 € pro Jahr. Ziel des Projekts war es, die Technikinteraktion und Zusatzaufwände transparent zu machen, den Einschichtbetrieb auf seine Wirtschaftlichkeit zu prüfen und standortübergreifende Kennzahlen zu schaffen.

Insgesamt wurden acht Optimierungsfelder identifiziert, darunter die Personalplanung als größter Hebel mit einem Potenzial von bis zu 25.000 Arbeitsstunden pro Jahr.

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Fazit: Manuelle Prozesse benötigen bessere Daten

Die Intralogistik steht vor der Herausforderung, steigende Anforderungen mit schrumpfenden Ressourcen zu vereinbaren. Auf weniger verfügbare Fachkräfte treffen mehr Aufträge, während gleichzeitig Qualitäts- und Kostenerwartungen kontinuierlich steigen. In diesem Umfeld können es sich Unternehmen nicht mehr leisten, auf ihr Bauchgefühl und Stichproben zu vertrauen.

Motion-Mining® macht aus Vermutungen Gewissheit. Die Technologie öffnet die Blackbox manueller Lagerprozesse und liefert die Datenbasis, die eine moderne Logistiksteuerung benötigt.

• Objektive Fakten ersetzen subjektive Einschätzungen
• Eine kontinuierliche Erfassung liefert repräsentative Ergebnisse statt punktueller Momentaufnahmen
• Konkrete Handlungsempfehlungen ersetzen vage Optimierungsideen

Logistikverantwortliche erhalten somit nicht nur Transparenz über ihre Prozesse, sondern auch die Grundlage für strategische Entscheidungen – von der Investitionsplanung über die ergonomische Arbeitsplatzgestaltung bis hin zur Personalplanung.

Wer heute in datenbasierte Prozessanalysen investiert, sichert sich langfristige Wettbewerbsvorteile. Denn die Logistik ist ein von Menschen getragenes Geschäft – von ihrem Know-how, ihrer Reaktionsfähigkeit und ihren täglichen Entscheidungen. Ihr Potenzial entfaltet sich am stärksten dort, wo Prozesse die Arbeit erleichtern, statt sie zu erschweren.

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