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08.06.2026

NEU: Wie kann ich Leerfahrten meiner Stapler reduzieren?

Woher kommen Leerfahrten und warum sind sie so schwer zu vermeiden?Jeder Staplerfahrer der ohne Last durch das Lager fährt, verbraucht Zeit, Energie und Kapazität ohne Wertschöpfung zu erzeugen. Das ist bekannt. Was weniger bekannt ist: In den meisten Lagern ist ein erheblicher Teil aller Fahrten strukturell vermeidbar. Nicht weil Fahrer schlecht arbeiten, sondern weil Aufträge nicht intelligent verteilt werden.Klassische Systeme vergeben Fahraufträge sequenziell: Auftrag rein, nächster Fahrer bekommt ihn. Wo dieser Fahrer gerade steht, welcher Kollege näher dran wäre, welche Kombination von Aufträgen sich auf einer Route bündeln ließe, das berücksichtigt kein Mensch in Echtzeit. Das Ergebnis sind Fahrzeuge die sich im Lager kreuzen, Routen die sich überschneiden, und ein Fuhrpark der strukturell größer ist als er sein müsste.Leerfahrten sind kein Disziplinproblem. Sie sind ein Systemfehler.

Welche Maßnahmen reduzieren Leerfahrten wirklich?

Nicht jede Maßnahme wirkt gleich tief. Hier eine Einschätzung wann welche Umsetzung sinnvoll ist.

Routenoptimierung und feste Fahrzonen

Der einfachste organisatorische Eingriff: feste Zonen pro Fahrer, klare Wegeführung, Einbahnstraßensysteme in engen Gassen. Kosten: gering. Wirkung: begrenzt. Zonenaufteilungen reagieren nicht auf die tatsächliche Auslastung. Wenn Zone A überlastet und Zone B leer ist, fährt kein Fahrer automatisch rüber.

Klassisches Staplerleitsystem

Vergabe von Fahraufträgen per Display, teilweise mit Prioritätsstufen. Besser als reines Zuruf-System, aber statisch: Die Auftragsverteilung basiert auf festen Regeln, nicht auf der tatsächlichen Position und Auslastung jedes Fahrzeugs im Moment der Vergabe. Das System optimiert nach Plan, nicht aber nach Realität.

KI-basierte Auftragsoptimierung in Echtzeit

Das System kennt die genaue Position jedes Fahrzeugs zu jedem Zeitpunkt und vergibt Aufträge dynamisch: Welches Fahrzeug ist am nächsten? Welche Aufträge lassen sich auf einer Route bündeln? Wo entstehen gerade Engpässe? Die Antwort auf diese Fragen ändert sich sekündlich und das System reagiert entsprechend. Leerfahrten werden nicht reduziert, sie werden durch intelligentere Routenplanung strukturell vermieden.

Fazit: Die ersten beiden Optionen verbessern einzelne Aspekte. Nur die dritte greift in die eigentliche Ursache ein: die fehlende Echtzeit-Intelligenz bei der Auftragsverteilung.

Was kosten zu viele Leerfahrten wirklich?

Die sichtbaren Kosten sind Diesel, Strom und Reifenverschleiß. Die eigentlichen Kosten sind größer.

Zu viele Fahrzeuge im Fuhrpark: Wer nicht weiß wie effizient seine Flotte ausgelastet ist, kauft oder least im Zweifel mehr Fahrzeuge als nötig. Jeder unnötige Stapler kostet je nach Modell zwischen 15.000 und 40.000 Euro im Jahr (Leasing, Wartung, Versicherung, Energie eingerechnet). Laut identpro-Praxisdaten lassen sich durch KI-basierte Auftragsoptimierung bis zu 25 % der Fahrten einsparen. Bei einer Flotte von 20 Fahrzeugen bedeutet das: Bis zu 5 Stapler weniger, ohne Leistungsverlust.
Zu viele Fahrer für zu viele Fahrzeuge: Jedes überflüssige Fahrzeug braucht einen Fahrer. In Zeiten von Fachkräftemangel und steigenden Lohnkosten ist das eine der teuersten Konsequenzen ineffizienter Flottenplanung. Weniger Leerfahrten bedeuten weniger benötigte Fahrzeuge und damit einen geringeren Personalaufwand für denselben Durchsatz.
Erhöhter Verschleiß und kürzere Wartungsintervalle: Jede Leerfahrt ist Belastung ohne Nutzen. Fahrzeuge die unnötig viele Kilometer zurücklegen, verschleißen schneller und erhöhen den Wartungsaufwand. Die Folgekosten sind schwer direkt zuzuordnen, aber real.
Versteckter Kapazitätsverlust: Ein Stapler der leer fährt, ist nicht verfügbar für produktive Aufträge. In Stoßzeiten entsteht so künstliche Engpasssituation, obwohl rechnerisch genug Fahrzeuge vorhanden wären.

Wie funktioniert KI-basierte Auftragsoptimierung und warum ist sie anders als ein Staplerleitsystem?

Ein klassisches Staplerleitsystem arbeitet mit Regeln: Auftrag A hat Priorität 1, geht an den nächsten freien Fahrer. Das ist besser als kein System, aber es ist kein intelligentes System.

KI-basierte Optimierung arbeitet mit Zuständen.

identpro erfasst über LiDAR-Sensorik die genaue Position jedes Flurförderzeugs in Echtzeit, auf ±10 cm genau, sekündlich aktualisiert. Auf dieser Datenbasis berechnet der Optimierer kontinuierlich die effizienteste Verteilung aller offenen Aufträge auf alle verfügbaren Fahrzeuge: Wer ist am nächsten? Wer hat gerade Kapazität? Welche Route lässt sich mit welchem Folgeauftrag kombinieren?

Das Ergebnis ist keine schrittweise Verbesserung. Es ist eine andere Art zu disponieren, eine die der menschliche Disponent in Echtzeit schlicht nicht leisten kann, weil er nicht gleichzeitig die Position von 20 Fahrzeugen und 50 offenen Aufträgen im Kopf hat. Laut identpro-Praxisdaten erzielen Betriebe die auf KI-basierte Auftragsoptimierung umstellen Effizienzsteigerungen von 20–25 %. Das bedeutet in der Praxis: weniger Fahrzeuge für denselben Durchsatz, oder mehr Durchsatz mit demselben Fuhrpark.

Die Einführung erfordert keinen Umbau der Lagerhalle. Bestehende Flurförderzeuge werden mit LiDAR-Sensorik nachgerüstet, das System läuft über WLAN oder LTE und lässt sich über Standardschnittstellen an SAP EWM, SAP WM und andere ERP-Systeme anbinden.