LogTech Podcast

Jahrzehntelang war Seefracht-Tracking ein reiner Blick in den Rückspiegel – ein Status-Update alle zehn Tage war oft der Standard. Hapag-Lloyd hat damit Schluss gemacht und seine globale Flotte von rund 2 Millionen Containern mit intelligenten IoT-Sensoren ausgestattet.
In dieser Folge blicken Jannik und Steffen mit Olaf Habert und Karsten Schmidt (Hapag-Lloyd) hinter die Kulissen dieses gigantischen Tech-Rollouts. Wir klären, wie man Hardware baut, die über Jahre hinweg ohne Wartung oder Batteriewechsel auf hoher See überlebt, und wie aus Millionen von Rohdaten eine dynamische Live-ETA berechnet wird, die heute schon 77 % genauer ist als historische Schätzungen.
Außerdem sprechen wir über handfeste Use-Cases aus der Praxis: Wie Echtzeitdaten aktuell bei der Krisenbewältigung und Routenplanung in der Straße von Hormus helfen, wie Kunden "Ghost-Container" auf dem Yard wiederfinden und warum Hapag-Lloyd auf offene Datenpools setzt, um die Logistik fit für die KI-Agenten der Zukunft zu machen.

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Trackingdaten alleine reichen nicht mehr aus – die Logistik braucht Systeme, die selbstständig handeln. In dieser Solo-Episode bespricht Steffen die neuesten Entwicklungen aus dem LogTech Pulse Newsletter und analysiert, warum die großen Visibility-Anbieter ihre Strategien anpassen.
Im Zentrum steht die Übernahme des Bremer Startups Logward durch Shippeo. Damit setzt sich ein Trend fort, den wir erst kürzlich bei Project44 (Kauf von Lunapath AI) beobachtet haben: Der Markt bewegt sich weg von der reinen Supply Chain Visibility hin zu agentischen Systemen und Orchestrierungs-Plattformen. Das Ziel ist es, aus Echtzeit-Trackingdaten direkt und automatisch Handlungen abzuleiten, idealerweise sogar ohne den "Human in the Loop".

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Wir verlassen die Theorie und stellen uns der Realität! Im dritten Teil unseres "LogTechLab"-Experiments haben wir einen ersten klickbaren Prototypen unserer Spot-Quote-App fertiggestellt. Doch was taugt die per "Vibe Coding" gebaute Software im echten Speditionsalltag?
Um das herauszufinden, haben wir Markus Schenkel von Zufall Logistik in die Show geholt. Als erfahrener Logistik-Profi kennt er den manuellen Albtraum rund um Spot Quotes, bei denen es auf extreme Geschwindigkeit und geringe Fehlertoleranz ankommt. Wir führen Markus live durch unser Tool (für alle Video-Zuschauer wird der Bildschirm geteilt!) und lassen ihn unsere KI-gestützte E-Mail-Extraktion und automatische Preiskalkulation auf Herz und Nieren prüfen.
Wir diskutieren spannende Fragen:
Würde ein Disponent unter Zeitdruck dem Preisvorschlag der KI blind vertrauen oder diesen kritisch hinterfragen?

Reichen historische Daten aus, um das nötige Vertrauen in die KI-Kalkulation aufzubauen, oder müssen externe Markt-Benchmarks her?

Ist "Self-Service Software" durch Vibe Coding ein Befreiungsschlag für den Mittelstand oder droht ein gefährlicher Wildwuchs an Insellösungen?

Klar wird: Unser Tool sieht auf den ersten Blick gut aus und löst ein echtes Problem pragmatisch. Um aber aus einem "smarten Taschenrechner" eine vertrauenswürdige Unternehmenslösung zu machen, muss die Datenbasis noch massiv verbreitert werden.

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In dieser News-Ausgabe des LogTech Podcasts beleuchten Jannik und Steffen die neuesten Entwicklungen an der Schnittstelle zwischen physischer Logistik und strategischem KI-Einsatz.
Den Anfang macht eine Innovation für die Rampe: Die Firma STILL hat einen autonomen Trailer-Be- und Entlader vorgestellt. Diese autonome "Ameise" kann standardisierte Palettenware ausladen, ohne dass die Rampen oder Tore aufwendig umgebaut werden müssen. Damit wird eine der anstrengendsten körperlichen Arbeiten automatisiert, die besonders in nasskalten Wintermonaten zur Belastungsprobe wird.
Außerdem im Fokus dieser Folge:

Die KI-Strategie von WD-40: Der CEO betont, dass es nicht um die Nutzung der neuesten "fancy" KI-Modelle geht, sondern darum, Prozesse grundlegend neu zu denken. Schlechte Prozesse werden durch Technologie allein nicht besser. Zudem braucht es "Skilled Workers", die für diese neue Arbeitswelt umgeschult werden.

Datenqualität vor Modellwahl: Es ist egal, ob man das neueste Opus-Modell nutzt – ohne saubere Daten und Schnittstellen funktioniert die beste KI nicht. Dieses Jahr gilt es, die eigenen Daten glattzuziehen, um wirklich "AI-ready" zu werden.

Entscheidungspower bei Pandora: Der Chief Supply Chain Officer von Pandora nutzt KI für das Inventory Planning, um riesige Datenmengen für komplexe Szenarien auszuwerten und so Kosten zu senken.

German Engineering Revival? Schaeffler hat einen Preis für Aktuatoren im humanoiden Robotik-Bereich gewonnen. Die Hosts diskutieren, ob dies ein starkes Lebenszeichen der deutschen Ingenieurskunst ist.

Klar wird: Künstliche Intelligenz schafft einen Kreislauf. Die gesteigerte Effizienz setzt Mittel frei, die wiederum in neue Technologien und Personal reinvestiert werden können.

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We’re in 2026. Self-driving trucks are on the road, and everyone is hyping up AI agents. Yet, behind closed doors, highly-paid logistics professionals are still manually copying shipment data from PDFs and emails into their TMS and ERP systems. Why?
In this episode, we sit down with Jethro Borsje from Lobster to tear down one of the biggest open secrets in supply chain tech: The Connectivity Lie.
We dive into why true integration is still so incredibly hard, despite the existence of modern REST APIs and decades-old EDI standards. Jethro explains why the problem isn't always the technology itself, but the fragmented maturity of trading partners and the dangerous lack of clear data ownership within companies. (Hint: The ERP shouldn't own your financial data; the CFO should.)
We also explore the critical shift from "Systems of Record" to "Systems of Context." Jethro argues that AI agents are fundamentally "stupid" about your specific business unless you feed them clean, structured, and contextualized data. We discuss how new standards like the Model Context Protocol (MCP) are allowing Large Language Models to interact directly with legacy ERPs—without requiring massive, multi-year IT overhauls.
Finally, we tackle the European fear of failure. Jethro explains why nine-month RFP processes for AI tools are already obsolete, and why supply chain leaders need to embrace rapid experimentation—failing fast and cheap in the digital world to win in the physical one.

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