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Logistik-KI aus Berlin

KI in der Logistik

KI in der Logistik plant Touren, prognostiziert Nachfrage, steuert Lagerbestände und sagt Lieferzeiten voraus – damit Speditionen, Händler und Fulfillment-Anbieter Kosten senken und zuverlässiger liefern. Context Studios, ein KI-natives Entwicklungsstudio aus Berlin, entwickelt solche Systeme und bindet sie an Ihre WMS- und TMS-Landschaft an.

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Containerbrücken über gestapelten Containern in einem Hafen, ein Container türkis, unter bedecktem HimmelKI-generiertes Bild
RoutenoptimierungNachfrageprognoseEchtzeit-TrackingIntegration in WMS und TMS
  1. Workshop
  2. Setup
  3. Sprint
  4. Build & Begleitung

Festpreis nach Scoping · Angebot in 48 h

Stand:

(01)

Was ist KI in der Logistik?

KI-Anwendungsbereich

KI in der Logistik umfasst Machine Learning, Operations Research und Computer Vision zur Optimierung der Lieferkette – von Nachfrageprognose und Lagerverwaltung über Tourenplanung bis zur letzten Meile. Dazu gehören auch Frühwarnsysteme, die Risiken in der Supply Chain erkennen und Alternativen vorschlagen.

Spezialisierung
Routenoptimierung, Nachfrageprognose, Lagerverwaltung, Sendungstracking
Technologien
OR-Tools, Prophet, TensorFlow, Apache Kafka, Apache Airflow, Redis
Zielgruppe
Speditionen, Logistikdienstleister, Handelsunternehmen, Fulfillment-Anbieter
Projektdauer
Einzelmodul typischerweise 4–8 Wochen, Plattform 3–6 Monate
Compliance
ISO 28000, AEO, DSGVO, ADR (Gefahrgut), Zollvorschriften

Predictive Analytics mit KIKI-DatenanalyseKI-Workflow-AutomatisierungComputer Vision Entwicklung

(02)

Welche KI-Lösungen gibt es für die Logistik?

Schnellere Lieferung, niedrigere Kosten, höhere Resilienz

(01)

Intelligente Routenoptimierung

Die Tourenplanung berücksichtigt Verkehr, Wetter, Zeitfenster und Fahrzeugkapazitäten in Echtzeit. Dynamische Umplanung bei Störungen und Priorisierung nach Kundenanforderungen senken die Transportkosten.

(02)

Nachfrageprognose

Machine-Learning-Modelle prognostizieren die Nachfrage auf Artikelebene unter Berücksichtigung von Saisonalität, Aktionen, Wetter und Markttrends. Genauere Prognosen reduzieren Überbestände und Fehlmengen.

(03)

KI-gesteuerte Lagerverwaltung

Optimierte Lagerplatzvergabe, Kommissionierreihenfolge und vorausschauende Nachschubsteuerung: Die Modelle lernen aus historischen Bewegungsdaten und verbessern die Lagernutzung.

(04)

Supply-Chain-Resilienz

Frühwarnsysteme bewerten Lieferanten, beobachten Risiken und identifizieren alternative Beschaffungswege, damit Engpässe früher erkannt und Gegenmaßnahmen rechtzeitig eingeleitet werden.

(05)

Computer Vision für die Qualitätskontrolle

Kameras erkennen Schäden an Paketen und Ladung, lesen Barcodes und QR-Codes und messen Volumen. Bildanalyse an Förderbändern und Rampen reduziert manuelle Kontrollen.

(06)

Echtzeit-Tracking & Lieferprognose

Ankunftszeiten werden aus GPS-Daten, Verkehrslage und historischen Lieferdaten vorhergesagt; Kunden werden bei Verzögerungen proaktiv mit aktualisierten Zeiten informiert.

(03)

Wie läuft ein Logistik-KI-Projekt ab?

  1. (01)

    Erstgespräch

    Kostenloses 30-Minuten-Gespräch per Video-Call mit Michael Kerkhoff. Wir verstehen Ihr Vorhaben, prüfen die KI-Potenziale und geben eine erste Einschätzung zu Machbarkeit, Aufwand und Zeitrahmen.

    Schritt 1
  2. (02)

    Angebot & Planung

    Detaillierte Aufschlüsselung der Funktionen, technischer Architekturplan und ein schriftliches Angebot mit Umfang, Zeitplan und Festpreis.

    Schritt 2
  3. (03)

    KI-beschleunigte Entwicklung

    Agile Entwicklung mit wöchentlichen Demos und produktionsreifem Code mit automatisierten Tests. Ziel: ein funktionsfähiges MVP in ca. 4 Wochen.

    Schritt 3
  4. (04)

    Launch & Betrieb

    Produktions-Deployment mit vollständiger Dokumentation und Übergabe. 30 Tage kostenlose Fehlerbehebung ab der finalen Lieferung; Wartung und Weiterentwicklung nach Vereinbarung.

    Schritt 4

Häufige Fragen zur KI in der Logistik

(01)Wie viel können wir durch KI in der Logistik einsparen?
Typische Hebel sind niedrigere Transportkosten durch Routenoptimierung, weniger Überbestände durch bessere Prognosen und effizientere Abläufe im Lager. Das konkrete Einsparpotenzial hängt von Ihrer Ausgangslage, Datenqualität und den gewählten Modulen ab. Wir schätzen es gemeinsam im Scoping anhand Ihrer eigenen Zahlen ab, statt mit pauschalen Versprechen zu arbeiten.
(02)Funktioniert die KI auch bei unvorhersehbaren Ereignissen?
Ja, dafür ist sie besonders nützlich. Resilienz-Modelle erkennen Muster, die auf Störungen hindeuten – etwa Hafenüberlastung, Wetterextreme oder Lieferantenprobleme. Bei akuten Ereignissen plant das System Touren und Bestände dynamisch um und zeigt Disponenten Handlungsoptionen, die letzte Entscheidung bleibt beim Menschen.
(03)Welche Daten werden für Logistik-KI benötigt?
Grundlage sind historische Auftrags- und Lieferdaten, Stammdaten zu Artikeln und Standorten sowie aktuelle Bestandsdaten. Für die Routenoptimierung kommen GPS-Daten und Verkehrsinformationen hinzu. Externe Daten wie Wetter, Feiertage oder Veranstaltungen verbessern die Prognosequalität zusätzlich. Wir prüfen zu Beginn, welche Daten vorhanden und nutzbar sind.
(04)Kann die KI in unser bestehendes WMS oder TMS integriert werden?
Ja. Wir integrieren über APIs in gängige Warehouse- und Transport-Management-Systeme wie SAP TM, Oracle TMS, Blue Yonder oder Manhattan sowie in individuelle Systeme. Die KI ergänzt Ihre bestehenden Prozesse, ohne sie zu ersetzen, und liefert ihre Vorschläge dort, wo Disponenten und Lagerteams ohnehin arbeiten.
(05)Wie schnell lassen sich erste Ergebnisse erzielen?
Ein Pilotmodul, etwa eine Nachfrageprognose für eine Produktkategorie, ist typischerweise nach 4–8 Wochen einsatzbereit. Im anschließenden Pilotbetrieb vergleichen wir die Ergebnisse systematisch mit Ihren bisherigen Prozessen und Kennzahlen, damit Sie auf Basis echter Daten entscheiden, ob und wie das Modul auf weitere Standorte ausgerollt wird.
(06)Ist die Lösung auf internationale Standorte skalierbar?
Ja. Unsere Architekturen sind auf den Betrieb in mehreren Regionen ausgelegt: verschiedene Zeitzonen, unterschiedliche Regeln wie Maut, Lenkzeiten oder Zoll, verschiedene Carrier und lokale Infrastruktur. Die Skalierung auf neue Märkte erfordert vor allem die Anbindung lokaler Datenquellen und die Anpassung an landesspezifische Vorgaben.
(07)Wie geht die KI mit Saisonalität um?
Unsere Modelle erkennen saisonale Muster wie Weihnachtsgeschäft, Ferienzeiten, Black Friday oder lokale Ereignisse und lernen sie aus Ihren Daten. Durch die Kombination mehrerer Prognosemodelle, sogenannte Ensembles, erreichen wir auch in stark saisonalen Branchen stabile Prognosen und zeigen die Unsicherheit jeder Vorhersage an.
(08)Was kostet KI für die Logistik?
Die Kosten hängen von den gewählten Modulen, der Datenlage und den Integrationen in Ihre Systeme ab; eine Nachfrageprognose für einen Standort ist deutlich schneller umgesetzt als eine Plattform für ein ganzes Netzwerk. Festpreis nach Scoping, Angebot in 48 Stunden. Zum Einstieg eignet sich ein Workshop zur Priorisierung der Anwendungsfälle.
(09)Brauchen wir IoT-Sensoren für Logistik-KI?
Nicht zwingend. Viele Anwendungen wie Routenoptimierung und Nachfrageprognose funktionieren bereits gut mit den vorhandenen Daten aus ERP, WMS und TMS. Zusätzliche IoT-Sensoren erweitern die Möglichkeiten später deutlich – etwa um Echtzeit-Standortdaten, Temperaturüberwachung in der Kühlkette und Zustandsmonitoring von Fahrzeugen und Anlagen.
(04)

Technologie-Stack für Logistik-KI

(01)

AI & ML

Google OR-Tools (Tourenplanung)Prophet, LightGBM & TensorFlow (Prognosen)YOLO & OpenCV (Bilderkennung)Apache Kafka & AirflowAnthropic Claude & OpenAI GPT (Dokumente, Kommunikation)Redis & PostgreSQLWMS-/TMS-Konnektoren
(02)

Web & Mobile

Next.js & ReactTypeScriptReact Native & ExpoTailwind CSSshadcn/uiVercel Edge Runtime
(03)

Backend & Data

Node.js & HonoPythonPostgreSQL & SupabaseConvex (Real-Time DB)RedistRPC & GraphQLOpenAPI
(04)

DevOps & Infrastructure

Vercel & AWSDocker & KubernetesCI/CD (GitHub Actions)OpenTelemetry & GrafanaLangfuse (LLM Monitoring)
(05)

Logistik-KI nach Segment

KEP-Dienste

Tourenoptimierung für viele tägliche Stopps, dynamische Zustellzeitfenster und Modelle, die fehlgeschlagene Zustellversuche reduzieren helfen.

Spedition & Fernverkehr

Ladungsoptimierung, Frachtkostenprognose und multimodale Routenplanung für eine bessere Auslastung der Flotte über Straße, Schiene und Wasser.

Lager & Fulfillment

Optimierte Pickwege, automatisierte Bestandsführung und vorausschauender Nachschub – mit dem Ziel, mehr Aufträge bei weniger Fehlern zu bearbeiten.

Supply Chain Management

Transparenz über alle Stufen, Bewertung von Lieferantenrisiken und Bestandsoptimierung, die Engpässe früh sichtbar macht.

Kühlkette & Pharmalogistik

Temperaturüberwachung per IoT, vorausschauende Analyse der Kühlkette und GDP-konforme Sendungsverfolgung, die Abweichungen früh meldet.

E-Commerce-Logistik

Dynamische Versandkostenberechnung, Retourenprognose und automatische Carrier-Auswahl im Gleichgewicht aus Tempo, Kosten und Kundenzufriedenheit.

(06)

Logistik-KI: Projektbeispiele

Beispiele, die wir umsetzen können

Handel

Nachfrageprognose für einen Großhändler

Ein Prognosemodell sagt den Bedarf je Artikel und Standort voraus und schlägt Bestellmengen vor, die Einkäufer prüfen und freigeben.

Prognose je Artikel und Standort · Menschliche Freigabe · Ziel: weniger Fehlmengen
Spedition

Dynamische Tourenplanung

Ein Optimierer plant Touren unter Zeitfenstern und Kapazitäten und passt sie bei Staus oder Ausfällen automatisch an.

Echtzeit-Umplanung · TMS-Integration · Ziel: geringere Transportkosten
Fulfillment

Schadenserkennung an der Rampe

Kameras an der Verladerampe erkennen beschädigte Pakete und dokumentieren sie automatisch mit Foto im Lagerverwaltungssystem.

Bilderkennung · Automatische Dokumentation · WMS-Anbindung
(07)

Logistik-KI – Beratung in Berlin

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