Der Mann, der Gabelstapler zum Reden bringt

Martin Osuji ist Projektmanager und IoT-Entwickler (Internet of Things, die digitale Vernetzung physischer Maschinen) bei Leadec, einem Stuttgarter Industriedienstleister. Den Titel gab es vor zehn Jahren kaum. In einer Zeit, in der Fachkräftemangel und steigender Effizienzdruck die Industrie gleichzeitig treffen, gehört sein Berufsbild zu den gefragtesten überhaupt. Der Markt wächst entsprechend: Laut Statista hat das Industrial Internet of Things (IIot) in Deutschland 2025 einen Umsatz von rund acht Milliarden Euro erreicht, mit einem jährlichen Wachstum von zehn Prozent bis 2030. Osuji hat das System TwinFleet mitentwickelt, das Gabelstapler und andere Flurförderzeuge mit Sensoren ausstattet, ihre Bewegungen in Echtzeit erfasst und Abläufe per digitalem Zwilling sichtbar macht, die bisher niemand gesehen hat.

Die Blackbox auf dem Shopfloor

Wer in einer Produktionshalle arbeitet, kennt das Problem. Der Wareneingang weiß, wann die Lieferwagen ankommen. Die Produktionslinie weiß, wann die Teile ankommen müssen. Was dazwischen passiert, welcher Stapler wohin fährt, wie lange er steht und wie ausgelastet er wirklich ist, blieb lange im Dunkeln. Entscheidungen über neue Fahrzeuge oder Personalplanung beruhten auf Erfahrungswerten, auf Gefühl, manchmal auf Glück.

Osujis Antwort darauf heißt TwinFleet: „Wir bieten einen Blick in diese Blackbox.“ Speziell entwickelt für Flurförderzeuge, erfassen Sensoren an den Fahrzeugen GPS-Position, Zündungsstatus, Beladungszustand, Ladungsgewicht und Hubhöhe. Die Daten laufen in der Leadec.os-Plattform zusammen, ein Dashboard visualisiert sie. Das geschieht autark und unabhängig von der IT-Infrastruktur des Kunden. „Wenn es sein muss, sind wir in zwei Wochen einsatzbereit“ – ein Versprechen, das Osuji auf die Architektur von TwinFleet zurückführt. 

Vom Sensor zur Entscheidung

Von sechs auf drei

Was TwinFleet sieht

Die wirtschaftliche Wirkung lässt sich an Zahlen festmachen. Bis zu 30 Prozent Kosteneinsparung hält Osuji für realistisch. Ein Kunde wollte ein sechstes Fahrzeug anschaffen, weil die Auslastung an ihre Grenzen zu stoßen schien. Die Daten zeigten: In Spitzenzeiten wurden tatsächlich nur vier Fahrzeuge gebraucht. Nach einer Optimierungsrunde arbeitet der Kunde heute mit drei Staplern, mit derselben Belegschaft wie vorher, verrät Osuji.

Von sechs auf drei

Solche Ergebnisse entstehen nicht allein durch Technik. „Das Kontextwissen vom Kunden ist essenziell“, erklärt Osuji. Bei einem anderen Kunden stieg die Auslastung jeden Dienstag stark an. Die Erklärung lieferten die Mitarbeitenden vor Ort: Viele osteuropäische Lieferanten meiden das Wochenende und treffen gesammelt am Dienstagmorgen ein. Die Lösung ist keine Personalaufstockung, sondern eine Umplanung der Liefertermine.

Arbeit, die Arbeit verändert

Was Martin Osuji tut, beeinflusst nicht nur Zahlen, sondern den Wert ganzer Berufe. Der Logistikplaner, der früher auf Zuruf koordinierte und auf Erfahrungswerte angewiesen war, trifft heute datengestützte Entscheidungen und denkt in Produktionsquartalen. Eine Kollegin von Osuji brachte es auf den Punkt: Der Job sei „weniger hemdsärmelig als vor zwanzig Jahren“, strategischer, sichtbarer, wertvoller.

Tiefe Programmierkenntnisse brauchen die Anwender von TwinFleet nicht. „Wer sich über eine App, auf einer Website rumklicken kann, der kann dieses Tool nutzen“, so Osuji. Die neue Schlüsselkompetenz ist nicht technisches Wissen, sondern die Fähigkeit, Daten im richtigen Kontext zu lesen. Das Erfahrungswissen der Mitarbeitenden bleibt unersetzlich, es wird nur mit den Zahlen angereichert, die es verdient, erklärt Osuji.

Was den Job zur Zukunft macht

Das System zeigt, was passiert, doch die Entscheidungen müssen noch Menschen treffen. Kunden, die ihre Belegschaft aktiv einbinden, heben deutlich mehr Potenzial als jene, die die Technik einfach einführen. „Es ist wie eine Fitnesstracker-Uhr“, beschreibt Osuji den Ansatz. Ist-Zustand aufnehmen, Potenziale identifizieren, umsetzen, messen und den Loop wieder gehen.

In einer Industrie, die gleichzeitig Menschen verliert und effizienter werden muss, ist das keine Nischenkompetenz. Die Nachfrage nach IoT-Spezialisierungen hat sich laut Auswertungen von Stellenportalen wie „Experteer“ seit 2019 in Deutschland mehr als verdoppelt. Es ist eine der drängendsten Aufgaben. Martin Osuji hat es zu seinem Beruf gemacht. Anders als die Gabelstapler, die er mit Fitnesstrackern ausgestattet hat, ist er selbst noch lange nicht am Ziel.