KI-gestützte Lageroptimierung mit Databricks bei TQG
Automatisierte Kommissionierung & Echtzeitdaten im Fulfillment-Center
The Quality Group (TQG), führender Anbieter im Bereich Sport- und Ernährungsprodukte, stand vor der Herausforderung, stark schwankende Bestellvolumina im E-Commerce – mit über 100.000 Bestellungen pro Tag in Peak-Zeiten – effizient zu bewältigen. Die manuelle Lagerlogistik stieß an ihre Grenzen. Ziel war eine automatisierte, skalierbare Lösung zur Effizienzsteigerung im Lager. Gemeinsam mit ruhrdot. wurde eine KI-basierte Multi-Order-Picking-Lösung auf Databricks-Basis entwickelt, um Kommissionierzeiten zu reduzieren, Echtzeitdaten nutzbar zu machen und die Logistik auf Skalierbarkeit und Flexibilität auszurichten.
Bestellvolumen managen mit Predictive Picking
Die Schnelllebigkeit des E-Commerce und saisonale Peaks wie die Black Week verlangten nach intelligenter Prozessautomatisierung.
- Stark variierende Bestellmengen mit über 100.000 Bestellungen pro Tag
- Ineffiziente, manuell gesteuerte Lagerprozesse in kritischen Zeiträumen
- Kein dynamisches Peak Load Management zur Steuerung von Fulfillment-Kapazitäten
- Fehlende Echtzeitdaten zur datengetriebenen Steuerung der Kommissionierung
- Keine skalierbare Systemarchitektur für zukünftige Standorte oder Wachstum
Logistikoptimierung mit Machine Learning & Databricks
Lagerlogistik in der Black Week
Die Einführung der KI-Lösung ermöglichte eine zukunftsorientierte, skalierbare Lagersteuerung – mit messbarem Impact.
Höhere Effizienz
Laufwege um 10 % und Stopps um 27 % reduziert
Zeitersparnis
Kommissionierzeit sank um 22 %, Gesamtleistung stieg um 20 %
Flexibilität
Adaptive Reaktion auf sich ändernde Bestellmuster und Lagerbedingungen
Skalierbarkeit
Architektur ausgelegt auf zukünftige Lagerstandorte und Datenmengen
Kundenzufriedenheit
Schnellere Lieferzeiten durch automatisiertes Fulfillment
Datengestützte Entscheidungen
Echtzeitanalysen fördern kontinuierliche Prozessverbesserung
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