LogTech Podcast

KI im Warehouse Management System (WMS) ist längst kein reines Buzzword mehr – doch wo liegen die echten Business Cases jenseits von simplen Chatbots? In dieser Episode diskutieren wir mit Sebastian Kirbus von Manhattan Associates über den Wandel von reaktiver GenAI hin zu autonom handelnden KI-Agenten.
Sebastian erklärt konkrete Anwendungsfälle: Von Agenten mit OCR-Fähigkeiten, die Lieferavise aus E-Mails auslesen und im System anlegen, bis hin zu "Labor Management Agents", die bei unerwarteten Engpässen proaktiv Personal aus dem Wareneingang abziehen und umplanen. Auch bei der komplexen Fehleranalyse von unvollständigen Auftragswellen sparen die Agenten wertvolle Zeit, da sie nicht nur das Problem, sondern direkt den Lösungsweg aufzeigen.
Außerdem erfahrt ihr in dieser Folge:
Warum Monolithen ein KI-Problem haben: Warum es fehleranfällig ist, Daten erst in einen externen Data Lake zu replizieren, um KI darauf aufzubauen, und warum Manhattan auf eine Architektur setzt, bei der KI-Agenten als eigene Microservices ("Honigwaben") direkt im System leben.

Die Angst vor Halluzinationen: Warum KI in der determinierten Logistik (anders als bei klassischen ChatGPT-Abfragen) durch klar definierte "Skills" nicht halluziniert.

Do It Yourself mit Vibe Coding: Wie Kunden mit der sogenannten "Agent Foundry" über Vorlagen oder Vibe Coding eigene KI-Agenten für ihr WMS bauen können.

Die Systemfrage: Wo leben die KI-Agenten der Zukunft, wenn Prozesse sowohl WMS- als auch TMS-Daten benötigen? Sebastian plädiert für getrennte Agenten pro System, die in Zukunft über "Agent to Agent" (A2A) Protokolle miteinander kommunizieren.

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Die Rahmenbedingungen für Distribution und Retail Logistics haben sich fundamental gewandelt – weg von der klassischen VUCA-Welt hin zur sogenannten "BANI"-Welt (brittle, anxious, non-linear, incomprehensible). Extreme Volatilität, struktureller Arbeitskräftemangel und der ökonomische Druck zur Nachhaltigkeit zwingen Unternehmen zum Umdenken.
In dieser Episode des LogTech Podcasts haben Jannik und Steffen Prof. Dr. Christoph Tripp (TH Nürnberg) zu Gast, um zu klären: Welche Technologien bringen echten Mehrwert und was ist nur ein Hype?
Prof. Tripp warnt vor einem "KI-Bullshit-Bingo", bei dem der Begriff inflationär für einfache Big-Data-Auswertungen missbraucht wird. Gleichzeitig hebt er hervor, dass das Thema Forecasting und KI-gestützte Planung oft unter dem Radar fliegt, obwohl es den größten betriebswirtschaftlichen Hebel für Bestände, Kapitalbindung und Ressourcenallokation bietet.
Außerdem im Fokus:
Der Cross-Border E-Commerce Boom: Milliarden Pakete von asiatischen Playern wie Temu und AliExpress überfordern die Import- und Zollprozesse. Wir diskutieren die Strategien der Plattformen – vom Factory-to-Consumer-Modell bis zum Aufbau eigener lokaler Bestands-Infrastrukturen in Europa – und die Reaktion der EU durch den Wegfall der Zollfreigrenze.

Die Zukunft der Warehouse Automation: Starre Mega-Projekte weichen modularen, skalierbaren Lösungen (AMRs, AutoStore). Die größte Herausforderung ist nun die "Warehouse Orchestration", also das Zusammenspiel heterogener Hardware- und Software-Systeme.

Das Comeback der "Make"-Strategie: Ein massiver Megatrend ist, dass große Handelsunternehmen wie Amazon, Lidl (mit Tailwind und der Beteiligung an Gartner), Walmart oder Rewe wieder verstärkt in eigene Logistiknetzwerke und Kapazitäten investieren. Um die Kontrolle über Daten, Nachhaltigkeitsziele und Resilienz zu behalten, machen sie sich zunehmend unabhängig von externen Dienstleistern.

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Wie rüstet man sein Lager für eine Zukunft, die sich nicht mehr vorhersagen lässt? In dieser Episode diskutieren wir mit Denis Niezgoda von Locus Robotics über den Wandel in der Intralogistik und die Grenzen starrer Automatisierungssysteme.
Denis erklärt, warum das "Robotics as a Service" (RaaS)-Modell gerade bei starken Volumenschwankungen – wie dem Black Friday im E-Commerce oder der Grippesaison in der Pharmalogistik – entscheidende Vorteile bietet. Anstatt Millionen in starre Infrastruktur zu investieren, können Unternehmen (wie beispielsweise Adidas) ihre Flotte für Spitzenzeiten kurzfristig um Hunderte Roboter aufstocken und diese danach einfach wieder zurückgeben.

Außerdem erfahrt ihr in dieser Folge:
Der Irrtum der Vollautomatisierung: Warum vollautomatisierte "Greenfield"-Lösungen zwar beeindruckend sind, die Realität aber anders aussieht: Ca. 80 Prozent der knapp 48.000 Lager in den USA und Europa werden heute noch komplett manuell betrieben.

Software schlägt Hardware: Ein funktionierender Roboter ist kein reines Hardware-Wunder. Denis verrät, dass 90 Prozent des Wertesversprechens von Locus in der Software, der Navigation und der smarten WMS-Integration liegen.

Die Wahrheit über humanoide Roboter: Sind Treppensteigende, zweibeinige Roboter wirklich die Zukunft des Lagers? Denis erklärt, warum die Industrie eher auf generalistische "Alleskönner" verzichten sollte und stattdessen anwendungsbezogene (und rollende) Lösungen die Nase vorn haben.

Sicherheit vs. Performance: Warum Leichtbau-Roboter (bis 36 kg oder 272 kg Nutzlast) das Tempo im Lager vorgeben und warum der Transport tonnenschwerer Paletten noch Jahre von einer ähnlichen Autonomie entfernt ist

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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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