Lagerstrategie trifft Nachhaltigkeit

Wie KI dem Mittelstand hilft, Ressourcen zu schonen

In vielen mittelständischen Unternehmen gilt bis heute: Lieferfähigkeit geht vor. Das ist nachvollziehbar – denn Kundenzufriedenheit, Termintreue und Wettbewerbsfähigkeit hängen direkt von der Verfügbarkeit ab. Doch diese Haltung hat Nebenwirkungen, die zunehmend kritisch hinterfragt werden müssen: überfüllte Lager, gebundenes Kapital, steigende Energiekosten – und ein wachsender ökologischer Fussabdruck.

Denn Lagerhaltung verursacht nicht nur Kosten in Form von Flächenmiete, Personal oder Abschreibungen. Sie verbraucht auch Energie: für Heizung, Kühlung, Beleuchtung und Umschlag. Und sie erzeugt indirekte Emissionen – etwa durch interne Transporte, Lager-verluste oder unnötige Bewegungen. In Summe kann die Lagerhaltung in energieintensiven Branchen einen erheblichen Anteil an den betrieblichen Scope-2-Emissionen haben – und damit direkt in den Fokus der ESG-Bilanzierung rücken.

Zwischen Make to Stock und Make to Order: Strategien neu denken

Traditionelle Lagerstrategien wie Make to Stock (Produktion auf Vorrat) gelten als sicher, aber kostenintensiv – vor allem, wenn Bedarfe unscharf prognostiziert werden. Make to Order (Produktion nach Auftrag) spart Lagerfläche, birgt jedoch Risiken bei schwankenden Liefer-zeiten. In der Praxis greifen viele Unternehmen zu Mischformen – allerdings meist ohne datenbasierte Optimierung. Entscheidungen folgen häufig Gewohnheiten oder Sicher-heitsdenken – und selten einem nachhaltigen Gesamtkonzept.

Hier bietet der gezielte Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) neue Möglichkeiten

KI hilft dabei, Absatzentwicklungen zuverlässiger zu prognostizieren, Schwankungen früh-zeitig zu erkennen und Lagerentscheidungen datenbasiert zu treffen – statt auf Bauchgefühl oder pauschale Sicherheitszuschläge zu setzen. So entsteht eine nachfragegestützte Lager-strategie, die sowohl wirtschaftliche als auch ökologische Ziele berücksichtigt. Besonders bei Produktgruppen mit niedriger Umschlaghäufigkeit oder unsicherer Nachfrage bietet KI eine objektive Entscheidungsgrundlage für eine ressourcenschonende Lagerhaltung.

Ein Beispiel aus der Praxis (neutralisiert)

Ein Industriebetrieb mit rund 3.000 lagerrelevanten Artikeln – darunter Fertigerzeugnisse, Komponenten und Betriebsmittel – wollte seine Lagerkosten senken und gleichzeitig den Energieverbrauch gezielt reduzieren – ohne dabei die Lieferfähigkeit zu gefährden. Durch den gezielten Einsatz eines KI-gestützten Prognosemodells konnten bei C-Artikeln mit geringer Rotation überhöhte Sicherheitsbestände identifiziert und angepasst werden. Dies ermöglichte die Neuorganisation einzelner Lagerzonen sowie die effizientere Nutzung von Bereichen mit höherem Energiebedarf. Das Ergebnis: spürbare Kosteneinsparungen, geringerer Energieverbrauch und stabile Servicelevels.

Die Vorteile für den Mittelstand liegen auf der Hand

• Kapitalbindung reduzieren, ohne Servicegradverluste.

• Energiebedarf senken, durch gezielte Nutzung vorhandener Lagerflächen.

• Lieferprozesse stabilisieren, durch bessere Planbarkeit und geringere Schwankungen.

• Nachhaltigkeit messbar verbessern, durch Reduktion von Scope-2- und Scope-3-Emissionen.

Aber: realistisch bleiben!

KI ersetzt kein Fachwissen und ist kein Allheilmittel. Sie entfaltet ihren Nutzen nur auf Basis verlässlicher Daten, realistischer Zielsetzungen und fundierter Prozesskenntnisse. Ein pragmatischer Einstieg über Pilotprojekte, begrenzte Produktgruppen oder begleitete Analysen ist deshalb sinnvoll – besonders für mittelständische Unternehmen mit begrenzten Ressourcen.

Unser Fazit:

Lagerstrategie ist heute weit mehr als eine betriebswirtschaftliche Frage. Sie ist ein Hebel für Nachhaltigkeit, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Wer Lieferfähigkeit mit Energie- und Ressourceneffizienz in Einklang bringen will, kommt an datengestützten Ansätzen nicht mehr vorbei.

SC-X begleitet Sie dabei – praxisnah, modular und mit dem Blick für das Machbare.

Bild: Lagerstrategie trifft Nachhaltigkeit