Intralogistik 2026: Die Technik ist bereit, die Struktur bremst Automatisierung, Digitalisierung und Künstliche Intelligenz sind in der deutschen Intralogistik angekommen und liefern messbare Effizienzgewinne. Doch der „TMG Intralogistik Kompass 2026" zeigt: Zwischen erkanntem Potenzial und tatsächlicher Umsetzung klafft eine deutliche Lücke. Größte Hürde ist die Datenqualität. Die Ergebnisse der Erhebung wurden gestern auf der BVL Supply Chain CX in Berlin vorgestellt
Im Rahmen der BVL Supply Chain CX in Berlin präsentierte Benjamin Hölzle, Director & Partner SCM & Logistics bei TMG Consultants, die Ergebnisse des „TMG Intralogistik Kompass 2026“- moderiert von Anita Würmser, geschäftsführende Gesellschafterin bei impact media projects. Die Erhebung steht ab sofort zum kostenlosen Download bereit. Fotos: Thilo Jörgl / TMG Consultants 
Die Intralogistik in der deutschen produzierenden Industrie steht unter Druck: Fachkräftemangel, steigende Personal- und Energiekosten und ein volatiles Marktumfeld zwingen Unternehmen, ihre Prozesse effizienter, flexibler und transparenter zu gestalten. Wie weit die Branche dabei vorangekommen ist, zeigt der aktuelle „TMG Intralogistik Kompass 2026″, für den die Stuttgarter Unternehmensberatung TMG Consultants zwischen Anfang Mai und Ende Juni Fach- und Führungskräfte aus Industrieunternehmen unterschiedlicher Größen und Branchen befragt hat. 77 Prozent der Teilnehmenden waren Führungskräfte. TMG Consultants hatte die Studie 2024 erstmals durchgeführt.
Das zentrale Ergebnis: Der durchschnittliche technologische Reifegrad über alle Technologiefelder hinweg ist von 2,19 Punkten (2024) auf nun 2,35 Punkte gestiegen – auf einer Skala von 1 (keine Automatisierung, Digitalisierung und KI) bis 5 (vollständiger Einsatz). Die Branche bewegt sich also weiter, bleibt aber überwiegend auf früher bis allenfalls mittlerer Entwicklungsstufe.
„Die Intralogistik hat kein Technologieproblem, sie hat ein Umsetzungsproblem”, bringt Benjamin Hölzle, Director & Partner SCM & Logistics bei TMG Consultants, den Befund auf den Punkt. „Die Werkzeuge liegen auf dem Tisch, sie sind marktreif und qualitativ gut. Was fehlt, sind die organisatorische Kraft und vielleicht auch die Kompetenz, sie flächendeckend einzusetzen”, machte er deutlich.
Warehouse Management und Lagertechnik als Vorreiter
Den höchsten Reifegrad erreicht mit 3,11 Punkten die Warehouse Management & Systemintegration (2024: 2,94) und bildet zunehmend das Rückgrat weiterer Automatisierungs- und KI-Initiativen. Auch die Lagertechnik gehört mit 3,00 Punkten (2024: 2,77) zu den am weitesten entwickelten Feldern.
Der innerbetriebliche Transport verzeichnet mit 2,20 Punkten (2024: 1,85) den größten Zuwachs aller untersuchten Technologiefelder – bei einer Bedeutung von 4,14 Punkten zugleich eines der strategisch relevantesten Handlungsfelder. Die Entlade- und Verladetechnik dagegen stagniert bei 1,67 Punkten (2024: 1,68), vor allem wegen der Vielzahl unterschiedlicher Fahrzeugtypen, Ladungsträger und Prozessvarianten.
Künstliche Intelligenz: hoher Stellenwert, geringe Reife
Erstmals wurden Analytics & Optimierung sowie Generative KI & Business Automation als eigenständige Felder erhoben. Analytics & Optimierung erreicht einen Reifegrad von 2,11 Punkten bei einer Bedeutung von 4,11 Punkten, dominiert von unterstützenden BI-Tools statt Vorhersagemodellen. Generative KI & Business Automation liegt bei 2,23 Punkten Reifegrad und 3,69 Punkten Bedeutung. Anwendungen wie ChatGPT oder Microsoft Copilot wirken als Beschleuniger, doch eine tiefe Prozessintegration fehlt meist noch.
Automatisierung liefert die höchsten Effizienzgewinne
Automatisierung erzielt laut Studie die höchste durchschnittliche Effizienzsteigerung mit 26,8 Prozent, gefolgt von Digitalisierung mit 24,0 Prozent. Künstliche Intelligenz liegt mit 15,6 Prozent darunter. Dennoch berichten rund 56 Prozent der Unternehmen, die bereits KI-Lösungen einsetzen, von Effizienzsteigerungen von mehr als 10 Prozent.
Datenqualität, Strategie und Veränderung als zentrale Hürden
Als größtes Hemmnis identifiziert die Studie eine mangelnde Datenqualität, gefolgt von einer fehlenden ganzheitlichen strategischen Sichtweise, einer geringen Veränderungsakzeptanz sowie fehelender Projektressourcen und Managementsupport. Die technologische Machbarkeit ist dagegen meist gegeben.
Aus den Ergebnissen leiten die Studienautoren vier Handlungsempfehlungen ab: eine systematische Verbesserung der Datenqualität, die Entwicklung eines ganzheitlichen Zielbilds für die Intralogistik, die konsequente Ausrichtung von Investitionen an nachweisbarem Nutzen sowie einen frühzeitigen, pilotgetriebenen Einstieg in KI-Anwendungen mit gezieltem Kompetenzaufbau.
„Die Unternehmen, die heute vorne liegen, investieren doppelt: kurzfristig in bewährte Effizienzhebel, langfristig in den Aufbau von KI- und Datenkompetenz”, fasst Hölzle zusammen. „Genau dieses Zusammenspiel wird über den Abstand zwischen Vorreitern und Nachzüglern entscheiden.”
Die vollständige Studie steht unter folgendem Link zum Download bereit: https://www.tmg.com/publikationen
Quelle: www.tmg.com
Schlagwörter: TMG Consultants
