LogTech Podcast

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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In dieser Folge des LogTech Podcasts sprechen Jannik und Steffen mit Matthias Schanze. Als Mitgründer von Rethink Ventures, einem VC-Fonds, der rein auf Transport und Logistik fokussiert ist, sucht er nach den besten frühphasigen Start-ups in Europa. Durch seinen familiären Speditions-Hintergrund im Ruhrgebiet verbindet er operatives Verständnis mit der Perspektive eines Risikokapitalgebers.

Wir diskutieren, wie sich der Markt für LogTech-Start-ups verändert hat. Geld ist nicht mehr so billig wie noch 2021 oder 2022, weshalb Investoren genauer prüfen, ob Teams und Produkte wirklich skalieren können.

Außerdem erfahrt ihr in dieser Episode:

• Was VCs wirklich suchen: Risikokapitalgeber suchen keine kleinen Prozessverbesserungen von 10 Prozent, sondern Start-ups, die den Markt disruptieren und große Probleme lösen.

• Der KI-Effekt auf Kapitalbedarf: Durch Künstliche Intelligenz ist der Kapitalbedarf für Softwareentwicklung bei Start-ups in der Seed-Phase dramatisch gesunken.

• Das Hardware-Comeback: "Physical AI" rückt in den Fokus der Investoren. Start-ups im Bereich Robotik und Teleoperation (wie z. B. EnableTec mit ferngesteuerten Gabelstaplern) sind hochattraktiv, da sie in der echten Welt die nötigen Trainingsdaten für zukünftige Automatisierungslösungen sammeln.

• Wendepunkt E-LKW: Die Elektrifizierung des Schwerlastverkehrs steht an einem "Inflection Point", der nun stark von Kosten und Faktoren wie Mautbefreiungen angetrieben wird.

Große Investitionen, Mammutaufgaben und die Frage, wie viel Tech die Logistik wirklich verträgt: In dieser News-Folge kommentieren Jannik und Steffen die spannendsten Themen der letzten zwei Wochen.

Den Anfang macht das Start-up NextDash: Gegründet vom Grover-Macher Michael Cassau, tritt das Unternehmen als „Neo Carrier“ an, kauft klassische Speditionen auf und will diese über ein eigenes Flottenbetriebssystem (Next-OS) elektrifizieren und profitabler machen. Wir diskutieren die enorme Komplexität dieses "Buy and Build"-Ansatzes und die realen Hürden der E-Mobilität im Mittelstand – denn oft scheitert die Umstellung schlicht an den fehlenden Stromkapazitäten der lokalen Stadtwerke für die Ladeinfrastruktur auf dem Hof.

Außerdem im Fokus dieser Episode:

• Agentic AI bei Trimble: Ein Blick auf die Entwicklungen rund um Transporion und Trimble. Weg von Single-Prompt-Agents hin zu Systemen geht, die eigenständig passende "Skills" auswählen und ausführen.

• Exotec auf Erfolgskurs: Warum der Name Skypod aktuell in den Pressemeldungen von DSV bis Renault auftaucht und wie die Kassen beim französischen Automatisierer klingeln.

• Der Humanoide im Härtetest: Die TU München und Neura Robotics forschen gemeinsam an humanoiden Robotern für die Industrie. Doch macht die menschliche Form im Lager überhaupt Sinn oder ist sie am Ende ineffizient?

  
  

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Im dritten Teil unserer Serie mit Hellmann Worldwide Logistics und dem KI-Startup Zauber verlassen wir die Theorieebene und schauen uns an, wie Agentic AI im echten Speditionsalltag funktioniert. Zur Verstärkung haben sich Dominik und Erik diesmal Jacqueline (Hellmann) und Sebastian (Zauber) mitgebracht.

Der Rollout nimmt massiv an Fahrt auf: Inzwischen arbeiten über 500 Kolleginnen und Kollegen mit der neuen Spot-Quote-Version, was aufs Jahr hochgerechnet in die Millionen Transaktionen geht. Wir diskutieren, wie der Agent mit zu 80 % unstrukturierten E-Mails umgeht und den Mitarbeitern lästige "Data Entry"-Aufgaben abnimmt, sodass mehr Zeit für die echte Kundenbetreuung bleibt.

Außerdem im Fokus dieser Episode:

• Lustige KI-Fails: Warum der Agent plötzlich eine SOP (Standard Operating Procedure) für Hellmann selbst anlegen wollte.
• Guardrails & Compliance: Wie man den "Blast Radius" einer KI kontrolliert. Während einfache Milestone-Updates komplett autonom laufen, gilt bei sensiblen Quotierungen weiterhin die strenge "Human in the Loop"-Regel.
• Change Management: Wie man erfahrene Operator davon überzeugt, alte Copy-Paste-Gewohnheiten abzulegen und der KI zu vertrauen.
• Der Ausblick: Wie in Zukunft auch nicht-technische Mitarbeiter ihre eigenen KI-Agenten bauen sollen und warum die holistische Orchestrierung von Agenten der nächste große logistische Schritt ist.

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Wenig Hype, aber ein paar umso spannendere Signale:

In dieser Folge LogTech News schauen wir auf eine eher ruhige News-Woche und picken genau die Themen raus, die trotzdem echten Impact haben können.

Im Fokus stehen drei Stories aus dem LogTech Pulse Newsletter: Starbucks rollt ein KI-/Computer-Vision-Projekt zur Bestandsverwaltung wieder zurück (weil reale Store-Bedingungen wie Lichtverhältnisse die Technologie ausbremsen) – ein gutes Beispiel dafür, wie schnell „AI-first“ in der Praxis an Grenzen stoßen kann.

Danach geht’s in den Schienengüterverkehr, wo wir diskutieren, warum die (seit Jahrzehnten nahezu unveränderte) Schraubenkupplung und Rangierprozesse jetzt durch automatisierte, digitale Zugbildung modernisiert werden sollen.

Zum Schluss: Der Bund startet eine Plattform für Lkw-Parkplätze, die Daten aus u. a. Maut- und Navigationssystemen bündeln soll – mit der Frage, wie sich das zu Lösungen wie Park Your Truck oder Aparkado verhält und ob eine „staatliche Plattform“ den Alltag von Fahrer:innen wirklich verbessert.

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Sehr lange war Robotik in der Intralogistik vor allem eins: hart verdrahtete Regeln.

Sobald sich ein Behälter minimal verschiebt, ein Artikel anders liegt oder Licht und Staub dazwischenfunken, kippt das System von „läuft“ zu „Stillstand“.

Sereact will genau diesen Käfig sprengen – mit Robotik, die nicht mehr stumpf programmiert, sondern lernt.

In dieser Folge spricht Jannik mit Louis von Sereact darüber, was „Intelligenz“ in Robotik wirklich bedeutet: Warum die Kombination aus moderner Kameratechnik (als „Augen“) und KI‑Modellen (als „Gehirn“) Greifen in chaotischen Lagerumgebungen erst möglich macht – und weshalb Performance in der Robotik nicht „nice to have“, sondern Millisekunden‑Business ist.

Wir klären, warum klassische Ansätze bei E‑Commerce mit Millionen wechselnden Artikeln zwangsläufig scheitern, wie Sereact mit Zero‑Shot‑Picking arbeitet (also Artikeln, die das System noch nie gesehen hat) und warum die wertvollsten Daten nicht aus Labor oder Open Source kommen, sondern aus dem realen Betrieb via Flottenlernen.

Außerdem werfen wir einen Blick auf die jüngst verkündete Series B über 110 Mio.: Wofür hilft dieses Kapital beim Sprung von der starken Demo zur skalierbaren, produktiven Installation – und welche Grenzen heute weniger Software-, sondern vor allem Physik- und Greifer‑Grenzen sind.

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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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