LogTech Podcast

Wie erkennt man als mittelständisches Unternehmen echte Logistik-Trends, bevor sie zum Hype werden?
In dieser Episode begrüßt Jannik einen echten Praxis-Experten: Max, Co-CEO des technischen Großhändlers Ludwig Meister (125 Mio. Euro Umsatz, 300 Mitarbeitende). Zusammen mit seiner Schwester führt Max das Familienunternehmen in einer Doppelspitze und verrät, warum echte Innovation nicht auf der LogiMAT, sondern durch globale Unternehmensbesuche und ein starkes Netzwerk entsteht.
Um im strategischen Fokus zu bleiben, nutzt er sogar einen selbstgebauten "KI-Buddy", der seine Kalenderplanung mit seinem Lebensplan abgleicht.
Außerdem erfahrt ihr in dieser Folge:
Strukturierte Innovation durch OKRs: Neue Ideen werden nicht einfach spontan in den Raum geworfen, sondern alle vier Monate im Management nach der "Objectives and Key Results"-Methode gepitcht und priorisiert, um die Mitarbeitenden nicht zu überlasten.
Der Weg zum Supply Chain Award: Max erklärt, wie eine einfache Excel-Tabelle aus dem Jahr 2017 zu einer vollautomatisierten, prämierten Software wurde, die das Kaufverhalten der Kunden lernt und Lieferengpässe frühzeitig verhindert.
Do-it-yourself statt Software-Silos: Ludwig Meister baut von der Wareneingangsmaske bis zur Pricing Engine alles selbst rund um das eigene ERP-System, um volle Datenkontrolle zu behalten und sich nicht von starren Systemen abhängig zu machen.
Warnung vor "KI-Bullshit-Bingo": Max kritisiert, dass aktuell fast jedem WMS und Roboter ein KI-Label aufgedrückt wird, ohne dass echte Künstliche Intelligenz dahintersteckt.
Das unterschätzte Potenzial von "Context Understanding": Die Zukunft der Intralogistik liegt für Max in der Edge-Technologie und Kamerasystemen, die Fehler beim Kommissionieren live im Lager erkennen und auswerten können

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Erleben wir gerade den "Container-Moment" der digitalen Supply Chain? Laut unserem heutigen Gast Knut Aleke wird Generative AI die Industrie ähnlich fundamental verändern wie einst die Erfindung des standardisierten Schiffscontainers oder die Einführung des Internets.
Wir diskutieren warum gerade große Konzerne oft zögern, ihren Mitarbeitern moderne LLM-Werkzeuge zur Verfügung zu stellen – ähnlich wie damals beim Internetzugang am Arbeitsplatz. Knut teilt seine Erfahrungen aus "GenAI Exploration Workshops" – einer Art LAN-Party für Führungskräfte –, in denen C-Level-Manager und Supply-Chain-Leiter plötzlich selbst anfangen zu "Vibe Coden" und eigene Apps für ihre drängendsten Planungsprobleme programmieren.
Die wichtigsten Themen der Folge:
Vom Chatbot zur Agentic AI: Die Zukunft liegt in Agenten, die nach einem Briefing eigenständig Daten sammeln, S&OP-Szenarien berechnen und sich als Demand- und Supply-Agenten untereinander abstimmen.

KI als Übersetzer: Aktuell passiert viel Planung in Excel, da Planer die komplexen Algorithmen der Planungssysteme nicht nachvollziehen können. GenAI wird sich als erklärende Zwischenschicht etablieren, mit der Planer auf Augenhöhe diskutieren können.

Orchestrierung von Agenten: Unternehmen werden künftig einen eigenen, übergeordneten KI-Agenten benötigen, der als Dirigent mit den spezifischen Agenten der verschiedenen Softwareanbieter (TMS, WMS, Visibility) kommuniziert.

Die Zukunft der Arbeit: Repetitive Aufgaben fallen weg, was Logistik-Jobs intellektuell anspruchsvoller macht. Kritisches Denken wird zur wichtigsten Fähigkeit, um KI-Halluzinationen zu hinterfragen.

Onboarding durch "Digital Twins": Um neue Mitarbeiter effizient einzuarbeiten, könnten Unternehmen künftig digitale Zwillinge ihrer Organisation als interaktive Simulation nutzen.

Außerdem stellen wir die kontroverse Frage: Was macht eigentlich die HR-Abteilung in einer hybriden Organisation, die künftig aus Menschen und KI-Agenten besteht?

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In dieser Ausgabe geht es um Visibility, KI und neue Spezialisten in der Logistik. Jannik kommentiert drei Entwicklungen, die zeigen, wie stark sich der Markt gerade verschiebt: project44 spaltet mit LSP44 ein eigenes KI-Unternehmen für Logistikdienstleister aus, Wegloc positioniert sich an der Schnittstelle von E-Commerce, Fulfillment, WMS und Transport, und Nexcade will mit agentengetriebener KI manuelle Speditionsprozesse automatisieren.⁠⁠​
Der rote Faden dieser Folge: KI wird zum Upgrade für genau die Bereiche der Logistik, die lange zu fragmentiert, zu manuell oder zu individuell für klassische Software wirkten.
Wir diskutieren spannende Fragen:
Warum reicht Real-Time Visibility allein nicht mehr aus, wenn daraus keine operativen Entscheidungen entstehen?

Wird KI der Hebel, der Visibility-Anbieter von Dashboards in Richtung echter Prozesssteuerung bringt?

Warum entstehen gerade neue Spezialisten an schwierigen Schnittstellen wie E-Commerce, Fulfillment, WMS und Transport?

Welche Rolle spielt agentengetriebene KI bei E-Mails, Frachtdokumenten, TMS-Updates und manueller Speditionsarbeit?

Und warum könnte genau diese Phase der Startpunkt für ein echtes Produktivitäts-Upgrade in der Transportlogistik sein?

Klar wird: Die nächste LogTech-Welle entsteht nicht nur durch große Plattformen, sondern durch spezialisierte Lösungen für konkrete operative Brüche. Visibility wird operativer, E-Commerce-Logistik stärker integriert und klassische Speditionsprozesse werden automatisierbarer. Noch nicht über Nacht — aber sichtbar.

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Wir verlassen die Demo-Blase und gehen einen Schritt näher an die Realität! Im vierten Teil unseres „LogTechLab“-Experiments zeigt Jannik, was seit dem Reality-Check mit Markus Schenkel aus unserem Spot-Quote-Prototypen geworden ist.
Statt Dummy-Daten und schöner Klickstrecke geht es diesmal um echte Anbindungen: eigene Datenbanken für Angebote, Tarife und Partner, vorbereitete Schnittstellen Richtung AI-Scans, die Dokumente auslesen und Datenfelder automatisch befüllen.
Das Ziel bleibt klar: weniger manuelle Tipparbeit, schneller von der Anfrage zum Angebot und mehr Unterstützung bei der Preisfindung.
Wir diskutieren spannende Fragen:
Warum reicht ein gut aussehender Prototyp nicht aus, wenn echte Logistikprozesse abgebildet werden sollen?
Wie viel Zeit kann AI-gestützte Dokumentenerkennung gegenüber klassischem Abtippen wirklich sparen?
Welche Daten müssen sauber strukturiert sein, bevor Schnittstellen echten Mehrwert liefern?
Wo bricht der Prozess aktuell noch ab – und welche Bugs zeigen, dass wir noch mitten im Aufbau stecken?

Klar wird: Aus dem smarten Taschenrechner wird langsam ein echtes System. Noch nicht perfekt, noch nicht durchgängig, aber mit echten Daten, echten Schnittstellen und den ersten Bausteinen für einen End-to-End-Flow im Spot-Quote-Prozess.

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Von Automatisierung in der Kühlkette bis hin zur Zukunft von Software-Interfaces.
Den Anfang macht HelloFresh: Das Unternehmen automatisiert seine Kühllogistik im US-amerikanischen Phoenix mit Locus Robotics. Steffen wirft dabei eine spannende Frage auf: Warum rollen europäische Unternehmen ihre großen technologischen Meilensteine eigentlich so oft zuerst auf dem US-Markt aus?. Als erfolgreiches europäisches Gegenbeispiel im "Land and Expand"-Modell mit Locus wird die deutsche InQuality Group genannt.
Zudem werfen wir einen kritischen Blick auf den Visibility-Markt: Nach Project44 und Shippeo drängt nun auch FourKites massiv in die AI-Execution und kündigt autonome Workflows für Seefrachtbuchungen an. Wir debattieren, ob Visibility-Anbieter überhaupt das tiefe operative Prozesswissen besitzen, um solche Workflows verlässlich zu bauen. Zudem stellen wir die These in den Raum, dass klassische Software-Interfaces (wie TMS oder CRM) in Zukunft durch einfache Chat-Boxen ersetzt werden könnten, die auf eine extrem starke, zentrale Datenbank zugreifen.
Außerdem in dieser Episode:
Aus der Community: Entwickler Ricardo Schuster hat die Autobahn-Parkplatzdaten des Bundes (Tollcollect) genutzt und mit Rast-Monitor.de ein eigenes Open-Source-Tool für LKW-Fahrer gebaut.
Hardware-News: Melkos Mechatronik rüstet fahrerlose Transportsysteme (AGVs) mit 360-Grad-Laserscannern aus, sodass diese beim Rangieren und in Kurven kaum noch abbremsen müssen.

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