Automatisches Werkstor-Check-in
ANPR erkennt das Kennzeichen, gleicht es mit dem TMS ab und weist den Rampenslot digital zu.
Wareneingang ohne Abtippen: 90 Sekunden statt 20 Minuten je Lieferschein.
Materialflüsse vom Wareneingang bis zum Warenausgang gestalten und Lagerautomation mit Ihren SAP-Prozessen verbinden.
Der Auftrag beginnt am Materialfluss — Wareneingang, Einlagerung, Kommissionierung, Warenausgang — und an den Belegen, die jeden dieser Schritte begleiten. CMR, Avis und Zollpapiere liest die Dokument-KI, prüft sie gegen SAP und markiert nur die Abweichung; Barcodes und Etiketten werden ohne Handscanner erfasst. Was heute an Papier durch die Halle getragen und abgetippt wird, läuft als Buchung durch SAP EWM.
Am Ende steht die Buchung in SAP EWM statt eines Papierstapels auf dem Tisch. Der Prüfschritt bleibt beim Menschen — aber nur noch dort, wo die Dokument-KI eine Abweichung markiert.
Die Einfahrt von 30 Minuten auf 1 Minute — gemessen, nicht geschätzt.
Zeitfenster, Speditionskoordination, Check-in, Torzuweisung und Check-out zu einem durchgängigen Standortprozess verbinden.
Zeitfenster, Check-in, Torzuweisung und Check-out sind heute drei Systeme und ein Telefon. Zusammengelegt werden sie zu einem Vorgang: Die Kamera liest das Kennzeichen, das Tor öffnet, der Eingang wird gebucht, der Fahrer bekommt seine Anweisung — in seiner Sprache, ohne Anruf. Manuell kostet das 30 Minuten je Einfahrt, teilautomatisiert 6, vollautomatisiert eine.
Der Unterschied ist gemessen, nicht geschätzt: 30 Minuten je Einfahrt manuell, 6 teilautomatisiert, eine vollautomatisiert — bei gleicher Belegschaft und ohne zweites System neben SAP.
Engpässe erkennen, bevor sie den Takt kosten.
Produktionsplanung, Maschinendaten, Verpackung und Materialversorgung mit ERP und Lagerprozessen verbinden.
Produktionsplanung, Maschinendaten, Verpackung und Materialversorgung hängen an denselben Ressourcen wie der Hof: Stapler, Fahrer, Rampen. Wo diese Ressourcen laufend bewertet werden, entstehen Prognosen statt Meldungen — Kapazität, Engpass, Nachfrage. Und das System sagt, welches Fahrzeug oder Gerät morgen ausfällt, solange heute noch repariert werden kann.
Wer den Engpass eine Schicht früher sieht, verlegt Aufträge, statt sie zu verlieren. Und die Instandhaltung erfährt heute, was morgen ausfällt — solange noch Zeit zum Reparieren ist.
Erster Use Case in 4 Wochen, messbarer Nutzen im ersten Quartal.
Anforderungen in Systemkonzepte, Customizing und Erweiterungen übersetzen und Standardmodule sowie Add-ons in Betriebsabläufe integrieren.
Bevor ein Agent etwas ausführt, muss das ERP es können: Stufe 2 des Fahrplans prüft die vorhandenen Backend-Funktionen und baut auf, was zur Ausführung fehlt. Erweiterungen entstehen dort, wo der Standard endet — direkt in EWM, TM und YL, ohne Datenexport und ohne Middleware-Projekt. Kein Jahresprojekt: Einstieg mit einem Use Case, Nutzen ab dem ersten Quartal.
Kein Jahresprojekt: Der Einstieg ist ein Use Case, der Nutzen steht im ersten Quartal, und was gebaut wird, bleibt im Standard erweiterbar.
Kameras und Geräte buchen direkt in SAP — ohne Handscanner.
Geräte wählen, beschaffen und Terminals, Schranken, Waagen und Lager mit Ihrer SAP-Landschaft synchronisieren.
Terminals, OCR- und Kennzeichenkameras, Schranken, Waagen und Regallager werden nicht nebeneinander betrieben, sondern an denselben Prozess gehängt. Die Kamera erkennt den Schaden bei der Ankunft, und die Reklamation entsteht automatisch — mit Foto, Datum und Lieferschein. Die Rechenleistung dafür steht im eigenen Serverraum: kein Cloud-Abo, kein Datentransfer, Betriebskosten in Höhe des Strompreises.
Die Kamera erkennt den Schaden bei der Ankunft, und die Reklamation entsteht von selbst — mit Foto, Datum und Lieferschein. Die Betriebskosten dafür sind der Strompreis.
Autonomie wird verdient, nicht vorausgesetzt — in sechs Stufen.
Geeignete Prozesse identifizieren, Entscheidungsgrenzen definieren und die kontrollierte KI-Ausführung vom Piloten aus erproben.
Zuerst wird der Prozess aufgeschrieben und freigegeben, dann wird getrennt: was regelbasiert automatisiert werden kann und was Urteilsvermögen braucht. Die ersten Agenten laufen mit Pflicht-Freigabe und voller Überwachung; ihre Autorität wächst erst, wenn die Genauigkeit gegen KPIs belegt ist. Die Prozesshoheit bleibt dabei im Fachbereich — wer den Prozess kennt, entscheidet auch über die KI.
Autonomie wird verdient: Die Autorität eines Agenten wächst erst, wenn seine Genauigkeit gegen KPIs belegt ist. Die Prozesshoheit bleibt im Fachbereich — wer den Prozess kennt, entscheidet auch über die KI.
KI versteht, kommuniziert und priorisiert — in jeder Sprache, rund um die Uhr.
Aus 200 E-Mails werden 20 priorisierte Aufgaben.
200 Mails werden zu 20 priorisierten Aufgaben. Sie sehen nur, was heute entscheidend ist — alles andere sortiert die KI vor.
90 Sekunden statt 20 Minuten je Lieferschein. CMR, Avis, Zoll — die KI liest, prüft und markiert die Abweichung.
Sonderfall erkannt, die richtige Person in Sekunden informiert. Keine verlorene E-Mail, kein Missverständnis.
Gate-Anweisungen, Verzögerungen, Statusmeldungen — automatisch, in jeder Sprache, rund um die Uhr.
KI bewertet, analysiert und empfiehlt — statt Berichte zu erzeugen.
Antworten auf echte Fragen statt monatlicher Reports.
Kein Monatsbericht mehr, sondern: „Welche Carrier haben diese Woche schlechte ETA-Treue?“ — Sofortantwort.
Strukturierte Prüfberichte für die Leitungsebene, automatisch erstellt — mit Abweichungen, Trends und Handlungsbedarf.
Lieferquote, Rampenauslastung, Störungsquote — laufend bewertet, Abweichungen sofort sichtbar.
Keine Zahl, sondern eine Empfehlung: „Carrier X heute meiden — Alternativen verfügbar.“ Entscheiden bleibt beim Menschen.
Kameras sehen zuverlässig, was kein Mensch dauerhaft erfassen kann.
Gate-Check-in in 8 Sekunden statt 8 Minuten.
8 Sekunden statt 8 Minuten: Die Kamera liest das Kennzeichen, das Tor öffnet, das System bucht den Eingang in SAP EWM.
Fahrer kommt, Kamera scannt, System bucht. Kein Tor-Personal, keine Wartezeit, kein Papier.
Die Kamera erkennt den Schaden bei der Ankunft, die KI erstellt die Reklamation — mit Foto, Datum und Lieferschein.
Barcodes, QR-Codes und Etiketten werden bei der Einfahrt gelesen — ohne Handscanner, ohne manuellen Scan.
KI baut Abläufe und automatisiert SAP-Prozesse — ohne IT-Ticket.
70 % aller Logistik-Routinen sind vollständig automatisierbar.
CMR, Wareneingangsbuchung, Avisierung — vollautomatisch über SAP EWM abgewickelt. Kein manuelles Eintippen.
Tagesabschluss, Schichtbericht, KPI-Zusammenfassung — erzeugt statt zusammengetragen.
Einfahrt, Positionierung, Rampe, Ausfahrt — koordiniert ohne Funkspruch und ohne Missverständnis.
Das System erkennt, welches Fahrzeug oder Gerät morgen ausfällt — heute reparieren statt morgen stillstehen.
GPS, ETA, Carrier-Analyse
OCR, CMR, Zoll, Avis
Kennzeichen, Check-in, Slots
Kapazität, Engpässe, Nachfrage
E-Mail, Routing, Chat-Agent
Stapler, Fahrer, Rampen
Schäden, Fotos, Carrier-Wertung
Abschluss, KPIs, Trends
Direkt in EWM, TM und YL — kein Datenexport, kein Middleware-Projekt.
Kein Jahresprojekt: Einstieg mit einem ersten Use Case.
Messbarer Nutzen ab dem ersten Quartal, nicht erst nach dem Roll-out.
Die KI läuft im Unternehmen. Daten bleiben im Haus. DSGVO by Design.
Von einem Modul bis zur autonomen Hofsteuerung — auf einer Plattform.
ANPR erkennt das Kennzeichen, gleicht es mit dem TMS ab und weist den Rampenslot digital zu.
ETA-Prognose trifft Rampenbelegung: Slots werden in Echtzeit vergeben, JIT-Lieferungen automatisch priorisiert.
Die KI steuert alle Fahrzeugbewegungen über den Hof in Echtzeit und hält die Rampen frei.
Modelle rechnen die wahrscheinliche Ankunft aus Historie, Verkehr, Wetter und bekannten Engpässen.
Abweichungen in GPS und ETA werden zwei bis vier Stunden vor der Eskalation erkannt.
Touren werden während der Fahrt weiter optimiert; neue Aufträge, Zeitfenster und Verkehr fließen laufend ein.
Optimale Pickpfade, ähnliche Aufträge gebündelt — kürzere Wege, mehr Durchsatz je Schicht.
Slotting nach Kommissionierfrequenz und Warenbewegung, mit Blick auf die saisonale Verschiebung.
Nachfrageprognose je SKU, Bestellmengen und Sicherheitsbestände dynamisch gerechnet.
MES und Logistik in Echtzeit gekoppelt: Produktionsänderungen lösen sofort Transportanpassungen aus.
Netzwerkmodelle rechnen Hub-Strukturen, finden Umwege und empfehlen die Carrier-Konsolidierung.
Der Assistent sieht alle laufenden Transporte, priorisiert selbst und legt dem Disponenten die Fälle vor.
Definierte Entscheidungen laufen vollständig ohne Eingriff; die Reaktionszeit fällt von Minuten auf Sekunden.
Ein virtuelles Abbild des Netzwerks simuliert Szenarien in Echtzeit, bevor sie real werden.
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Was passiert, wenn wir ein Unternehmen heute völlig neu denken – nicht mehr rund um feste Software, Dashboards und standardisierte Workflows, sondern rund um künstliche Intelligenz?
Mit der intec.ai GmbH, dem ersten deutschen Unternehmen ohne Personal, gehe ich genau dieser Frage nach. Meine These ist radikal einfach: Ein AI-native Unternehmen braucht nicht mehr für jede Aufgabe einen Mitarbeiter, nicht mehr für jeden Prozess eine eigene Anwendung und nicht mehr für jede Entscheidung ein Dashboard. KI wird zur operativen Steuerungsebene des Unternehmens. Sie versteht Ziele, trifft Entscheidungen und führt Prozesse innerhalb klar definierter Grenzen selbst aus.
Damit verändert sich auch die Rolle von Unternehmenssoftware grundlegend. Statt starrer Anwendungen mit fest definierten Oberflächen entsteht eine flexible Systemlandschaft, die sich laufend an die Anforderungen von Nutzern und Unternehmen anpassen kann. Fachanwender beschreiben zunehmend direkt, was sie erreichen wollen, während KI daraus Funktionen, Abläufe und Anwendungen ableitet.
Meine Masterclass zeigt praxisnah, unter anderem anhand von Beispielen aus der Logistik, wie der Weg vom ERP-geprägten Unternehmen zum AI-native Unternehmen aussehen kann und welche technischen, organisatorischen und wirtschaftlichen Potenziale daraus entstehen.
Am Ende steht deshalb weniger die Frage, ob Unternehmen KI einsetzen werden. Entscheidend ist, wie lange klassische Organisationen noch konkurrenzfähig bleiben, wenn AI-native Unternehmen dieselbe Wertschöpfung mit deutlich weniger Menschen, höherer Geschwindigkeit und einer völlig neuen Kostenstruktur realisieren können.
Das AI-native Unternehmen, die Ökonomie intelligenter Ausführung und die neue Rolle des Menschen.
Logistics AI, die Zukunft der Dashboards und die Verbindung von SAP mit handlungsfähigen Prozessen.
Die Mission ins eigene Betriebsmodell, einen ersten Prozess und einen konkreten Fahrplan übersetzen.
Nicht das Projekt — der erste laufende Prozess. Messbarer Nutzen im ersten Quartal.
EWM, TM und Yard Logistics direkt bespielt. Keine zweite Plattform, die mitgepflegt werden muss.
Jeder Use Case stammt aus einem echten Go-live — mit Hardware am Tor, nicht aus einer Folie.
Wer den Prozess baut, hält ihn am Laufen: ein Ansprechpartner für Software, Hardware und SAP.
Rechenbeispiel mit den genannten Annahmen — keine Zusage. Ihre Zahlen rechnen wir in der Bestandsaufnahme mit Ihren Mengen.
Markus J. Kaiser verbindet SAP, Logistik und künstliche Intelligenz: Mit INTECIO bringt er intelligente Systeme in physische Lieferketten, mit intec.ai untersucht er den AI-nativen Unternehmensaufbau von Grund auf.
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INTECIO ist Ihr Partner für ganzheitliche IT- und SAP-Beratung mit standardisierten und individuellen Komplettlösungen für die Digitalisierung der gesamten Supply Chain.
Sie wollen Ihre Lager-, Logistik-, Produktions- und Transportprozesse automatisieren? Dann sind wir Ihr Ansprechpartner.
Wir vereinfachen Ihre Prozessketten für Logistik, Produktion, Lager und Transport mit passender Software und Hardware.
Beratung, Schulung, Software, Hardware und Implementierung vor Ort – alle Lösungen im Haus.
Geschäftsführer · INTECIO GmbH
office@intecio.com
Prokurist · Kaufmännischer Leiter
+49 (0) 341 989 846 50
INTECIO GmbH
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Markus Kaiser · Christian Holzmann (Prokurist)
SAP und andere hier genannte SAP-Produkte sind Marken der SAP SE.
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