👋 Willkommen zum LogTech Pulse vom 03.02.2026.
Willkommen im Februar! Wir sehen heute, dass die Grenzen zwischen physischer und digitaler Welt endgültig verschwimmen: Fabriken werden erst digital gebaut, bevor der Beton fließt, und Roboter lernen durch "Physical AI" das Greifen neu. Dazu starten wir eine besondere Podcast-Reihe.
Agenda 📋
Editorial: Simulation ist das neue "Go Live" (PepsiCo & NVIDIA)
Deep Tech: NoMagic sammelt Series B für Physical AI
Operative AI: C.H. Robinson nutzt Agenten für Problemfälle
Digital Twin: PepsiCo optimiert Werke im Omniverse
Standards: GS1 macht RFID web-fähig
Strategy: OpenAI baut US-Supply-Chain
Spotlight: Live-Projekt mit Hellmann & Zauber (Agentic AI)
Editorial: Simulation ist das neue "Go Live"
Erinnerst du dich an das "Editorial" vor zwei Wochen zur Otto Group? Es war keine Eintagsfliege. Diese Woche zieht PepsiCo nach und verkündet den massiven Einsatz von digitalen Zwillingen auf Basis von NVIDIA Omniverse und Siemens-Technologie.
Das Muster ist eindeutig: Wir erleben das Ende von "Trial and Error" in der Logistikplanung. PepsiCo nutzt die Simulation nicht für hübsche 3D-Bildchen, sondern um Änderungen an Produktionslinien und Lagerprozessen virtuell zu testen, bevor die Linie stillsteht.
Warum ist das ein Paradigmenwechsel? Weil der "Digital Twin" vom Monitoring-Tool (Was passiert gerade?) zum Simulations-Tool (Was passiert, wenn...?) wird. In einer Zeit, in der Hardware teuer und Ausfallzeiten tödlich sind, wird die Simulation zur Versicherungspolice. Wer heute noch physisch umbaut, ohne es vorher digital validiert zu haben, geht ein Risiko ein, das sich kaum noch ein CFO leisten will. Das "Industrial Metaverse" ist da – und es spart echtes Geld.
Hier sind die wichtigsten Entwicklungen der letzten zwei Wochen, kuratiert für dich:
Funding: NoMagic erhält Series B für "Physical AI"
Das Robotik-Startup NoMagic hat eine Series-B-Finanzierung abgeschlossen. Ihr Fokus liegt auf "Physical AI" – Software, die Robotern beibringt, mit der unendlichen Varianz von Objekten im Lager umzugehen.
Warum das wichtig ist: Es zeigt, dass das Geld nicht mehr in reine Hardware fließt, sondern in das "Gehirn" der Roboter. Ohne intelligente Software bleiben Roboter dumme Maschinen; mit Physical AI werden sie zu adaptiven Mitarbeitern.
Operative KI: C.H. Robinson nutzt Agenten für "Missed Pickups"
Der US-Logistikriese setzt KI-Agenten ein, um den Prozess bei verpassten Abholungen zu automatisieren. Statt endloser Telefonate koordiniert die KI Alternativen.
Der Trend: Weg vom Hype, hin zum "Boring Problem". Hier löst KI einen konkreten, schmerzhaften Prozess (Exception Management) und spart tausende Arbeitsstunden. So sieht produktive KI heute aus.
Standards: GS1 macht RFID "web-native"
GS1 hat einen neuen Standard verabschiedet, der RFID-Daten besser ins Web integriert.
Insight: Das klingt technisch, ist aber fundamental. Wenn physische Objekte (Paletten, Jeans, Pakete) eine native Web-Adresse haben, wird das "Internet of Things" endlich skalierbar – ohne komplexe Middleware-Höllen.
Supply Chain Strategy: OpenAI sucht US-Zulieferer
OpenAI baut eine eigene Supply Chain für KI-Hardware auf und sucht gezielt US-Partner.
Der Kontext: Die Lieferkette für KI wird zum geopolitischen Schachbrett. Wer die Chips und die Rechenzentren kontrolliert, kontrolliert die Zukunft. Resilienz steht hier klar vor Kosten.
Sustainability: Kaufland & Milence eröffnen Charging-Hub
Ein neuer Ladepark für E-LKW mit 100% Ökostrom ist ans Netz gegangen.
Signal: Die Infrastruktur zieht nach. Pilotprojekte sind gut, aber dedizierte Hubs an Logistik-Hotspots sind die Voraussetzung für die echte Dekarbonisierung der Schwerlast.
German Deep Tech: Zolitron erhält Förderung
Das Bochumer IoT-Startup Zolitron erhält 200.000 Euro aus dem ZIM-Förderprogramm des BMWK.
Die Lösung: Energieautarke Sensoren, die Füllstände von Abfallcontainern durch Vibrationsanalyse messen und so "Logistik nach Bedarf" ermöglichen. Statt fester Routen wird nur geleert, wenn voll.
Insight: Ein starkes Beispiel für KI-gestütztes Retrofitting – bestehende "dumme" Assets werden durch Sensoren smart gemacht, um Transportkosten und CO2 zu sparen.
Hafen-Tech: Neue Brücken für den CTA
Die HHLA investiert in neue Containerbrücken am Terminal Altenwerder (CTA), um die Abfertigung weiter zu automatisieren und effizienter zu gestalten.
Somit stehen jetzt die ersten ferngesteuerten Containerbrücken kurz vor der Inbetriebnahme.
📚 Lesenswert am Rande
What buyers actually mean by Supply Chain AI: Ein hervorragender Artikel darüber, warum Verkaufsgespräche oft scheitern. Anbieter reden über Algorithmen, Käufer über Business-Probleme. Ein Plädoyer für weniger Tech-Sprech und mehr Value-Fokus.
Link zum Artikel
Spotlight: Die neueste Podcast-Folge
Startschuss für die Agentic AI mit Hellmann & Zauber – Der Build-up Report, Ep. 1
Gäste: Dominik Schindler (Hellmann Worldwide Logistics) & Erik Muttersbach (Zauber)
Normalerweise hört man im Podcast nur von abgeschlossenen Erfolgsgeschichten und polierten Case Studies. Doch wie sieht die Realität während der Implementierung aus? In dieser besonderen Auftaktfolge starten wir eine Serie, die ein laufendes Projekt live begleitet: Die Einführung von AI Agents beim Logistikriesen Hellmann in Zusammenarbeit mit dem Startup Zauber.
Wir sprechen über den Startschuss, warum klassische Automatisierung an der E-Mail-Flut scheitert und warum "Agentic AI" der Durchbruch sein könnte. Am Use-Case der "Spot Quotation" zeigen Dominik und Erik, wie KI-Agenten schon heute Preise ermitteln, E-Mails verstehen und antworten.
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Key Takeaways aus der Episode:
Reality Check statt Success Story: Wir begleiten das Projekt "live". Das bedeutet: Wir sprechen auch über Hürden, Lernkurven und den Unterschied zwischen 80% MVP und 99% Production-Ready.
E-Mail ist das Interface der Zukunft: Statt krampfhaft alle Partner auf Portale zu zwingen, akzeptiert Agentic AI die Realität: E-Mail ist der Standard. Der Agent strukturiert das Chaos im Posteingang.
Onboarding für KI: Ein KI-Agent wird nicht "installiert", er wird "eingearbeitet" wie ein neuer Mitarbeiter. Er braucht Feedback, Korrektur und Training on the Job, um die feinen Nuancen (z.B. Wetterwarnungen bei Avisen) zu lernen.
Zitat aus der Folge:
"Früher mussten wir den Stein den Berg hochrollen (Daten strukturieren). Heute rollt der Stein den Berg runter – die AI kann mit unstrukturierten Daten umgehen. Aber steuern müssen wir ihn trotzdem."
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