Die Weiterbildung vermittelt anwendungsorientierte Kenntnisse zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der modernen Lagerlogistik und robotergestützten Prozessautomatisierung. Im Mittelpunkt stehen datenbasierte Steuerungssysteme, autonome Transportsysteme sowie die Optimierung von Lager- und Kommissionierprozessen. Ziel ist es, logistische Abläufe effizient, transparent und skalierbar zu gestalten sowie technologische Lösungen fachlich einordnen und begleiten zu können.

Modul 1: Grundlagen intelligenter Logistiksysteme
Modul 2: KI-gestützte Lagersteuerung
Modul 3: Robotik in der Intralogistik
Modul 4: Implementierung und Prozessintegration

Modul 1: Grundlagen intelligenter Logistiksysteme

Technologische und organisatorische Einordnung
  • Grundlagen von KI in logistischen Anwendungen
  • Datenquellen und Sensortechnologien im Lager
  • Abgrenzung zwischen Automatisierung und Autonomie
  • Strukturen moderner Lager- und Materialflusssysteme

Modul 2: KI-gestützte Lagersteuerung

Optimierung von Beständen und Prozessen
  • Bedarfsprognosen und dynamische Bestandsplanung
  • Optimierung von Lagerplatzzuweisung
  • Analyse von Durchlaufzeiten und Engpässen
  • Kennzahlenbasierte Steuerung logistischer Leistung

Modul 3: Robotik in der Intralogistik

Einsatz autonomer Systeme
  • Grundlagen fahrerloser Transportsysteme
  • Robotergestützte Kommissionierung
  • Mensch-Roboter-Kollaboration
  • Sicherheits- und Schnittstellenanforderungen

Modul 4: Implementierung und Prozessintegration

Einführung in bestehende Strukturen
  • Wirtschaftlichkeitsbewertung automatisierter Systeme
  • Integration in ERP- und Lagerverwaltungssysteme
  • Qualitäts- und Risikomanagement
  • Organisatorische Anpassungen und Schulungskonzepte

Absolventinnen und Absolventen verstehen die Funktionsweise KI-gestützter Lager- und Robotiksysteme und können deren Einsatzpotenziale fachlich bewerten. Sie analysieren logistische Prozesse, identifizieren Automatisierungsmöglichkeiten und begleiten die Einführung intelligenter Systeme unter technischen und organisatorischen Gesichtspunkten.