LogTech Pulse 2026-03-31

👋 Willkommen zum LogTech Pulse vom 31.03.2026!

Die Branche hat verstanden, dass KI entscheiden und handeln kann. Agentic AI war das Thema der letzten Wochen. Aber es gibt eine zweite Front, die gerade leise, aber konsequent aufgemacht wird: Physical AI. KI, die nicht nur rechnet, sondern sieht und damit die Lücke zwischen digitalen Systemen und physischer Realität schließt. Was das konkret für Lager, Flotten und LogTech-Anbieter bedeutet, liest du heute.

Es gibt einen Begriff, der gerade in Logistik-Kreisen auftaucht und noch nicht in jedem Strategiepapier steht, aber es bald wird: Physical AI. Nicht zu verwechseln mit Agentic AI, die wir im letzten Pulse ausführlich besprochen haben. Agentic AI handelt und entscheidet autonom in digitalen Systemen. Physical AI hingegen nimmt die physische Welt wahr (durch Sensoren, Kameras, Computer Vision) und schließt damit die Lücke zwischen dem, was im WMS steht, und dem, was im Regal tatsächlich passiert.

Warum ist das relevant jetzt? Weil Lagerhäuser bisher mit einem grundlegenden Blind Spot gelebt haben: Systeme wissen, was gebucht ist. Aber sie wissen nicht, was gerade wirklich passiert, welche Palette falsch steht, welche Ware beschädigt ankommt, wo im Kommissionierprozess Zeit verloren geht. Physical AI schließt genau diese Lücke.

Kion hat das bei der GTC 2026 (NVIDIAs KI-Konferenz) demonstriert: Zwei Leuchtturmprojekte, die KI aus der Simulation in den realen Lagerbetrieb holen. Keine Demos auf einer isolierten Testfläche, sondern Anwendungen, die in echten Lagern mit echten Warenbewegungen arbeiten. Der Schritt von der kontrollierten Umgebung in den unordentlichen Lageralltag ist der härteste überhaupt. Kion macht ihn jetzt.

Parallel dazu entwickelt sich ein zweiter Trend, der Physical AI erst skalierbar macht: Edge AI – KI, die offline passiert. Für Prozesse, die in Echtzeit in physische Abläufe eingreifen müssen - Sortierung, Greifen, Qualitätskontrolle ist eine Cloud-Verbindung zu langsam und zu unzuverlässig. Die Antwort: Verarbeitung direkt am Sensor oder Gerät. Das macht KI robuster und unabhängiger von Konnektivität – eine relevante Eigenschaft in Lagern mit schwachem WLAN oder in Logistikimmobilien, die nicht für moderne IT-Infrastruktur ausgelegt wurden.

Was bedeutet das für den Markt? Für WMS- und TMS-Anbieter steigt der Druck, sich nicht mehr nur als System of Record zu positionieren, sondern echte Sensorik-Integration anzubieten. Wer Physical AI einbinden kann, also Kameradaten, Gewichtssensoren, RFID-Signale zu verwertbaren Informationen macht, hat ein echtes Differenzierungsmerkmal. Wer das nicht kann, bleibt Buchführungssystem. Die nächste Konsolidierungswelle im WMS-Markt wird nicht nur um Funktionsumfang gehen, sondern um die Frage: Wer sieht die Realität und nicht nur die Buchung?

Quelle: MM Logistik | Logistics Management | MM Logistik

Zwei etablierte Namen verbinden sich: Here Technologies integriert seine Tracking-Lösung "Here Tracking" direkt in das TMS AX4 von Siemens Digital Logistics. Das Ergebnis ist Echtzeit-Transparenz über Transportprozesse ohne zusätzliche Middleware oder manuelle Datenpflege. Unternehmen, die AX4 nutzen, bekommen damit live Sendungsstatus, Positionsdaten und Ereignismeldungen direkt im gewohnten System. Kein Tool-Wechsel, keine Doppelpflege.

Warum das wichtig ist: Visibility ist kein Differenzierungsmerkmal mehr, wenn es als Feature-Add-on kommt. Die Integration direkt ins TMS zeigt, wohin die Reise geht: Daten dort, wo Entscheidungen getroffen werden, nicht in einem separaten Dashboard, das niemand öffnet.

Quelle: MM Logistik

PSI Software lanciert mit "PSIwms GO Retail" ein cloud-natives, standardisiertes Warehouse Management System speziell für den Einzelhandel. Statt teurer Individualimplementierungen bietet die Lösung einen vordefinierten Funktionsumfang als SaaS, schneller deployt, einfacher betrieben, kalkulierbar im Preis. Zielgruppe sind mittelgroße Handelsbetriebe, die bisher entweder auf improvisierten Eigenlösungen oder überdimensionierten Enterprise-WMS gesessen haben.

Warum das wichtig ist: Der WMS-Markt hat lange ein Luxusproblem gehabt: entweder zu komplex oder zu simpel. SaaS-WMS für klar abgegrenzte Segmente wie den Handel ist der richtige Mittelweg und ein Zeichen, dass der Markt reift. Für spezialisierte Anbieter wird das Segment attraktiver.

Quelle: MM Logistik

KI braucht Rechenleistung. Rechenleistung braucht Rechenzentren. Und Rechenzentren brauchen Logistik. Hochsensible, spezialisierte Logistik für Server, Kühlsysteme und teure Infrastrukturkomponenten. DHL hat das erkannt und baut sein Netzwerk gezielt für dieses Segment aus. Die Volumen im Bereich High-Value-Equipment wachsen rasant, getrieben durch den globalen Ausbau von Hyperscaler-Rechenzentren.

Warum das wichtig ist: Das ist ein Paradebeispiel dafür, wie KI nicht nur Logistikprozesse verändert, sondern komplett neue Logistikvolumen schafft. Wer heute Kapazitäten und Know-how in der Datacenter-Logistik aufbaut, sitzt in einem der wenigen Wachstumssegmente, die auf Jahre hinaus nicht einbrechen werden.

Quelle: Logistics Management

Das Freight-Tech-Unternehmen Freightos kündigt an, bis zu 15% der Belegschaft abzubauen. Explizit im Zuge der Adaption an KI-gestützte Prozesse. Die Meldung kommt nur wenige Wochen nach WiseTech Global, das 30% seiner Stellen abgebaut hat, ebenfalls mit KI-Effizienz als Begründung. Zwei prominente LogTech-Unternehmen innerhalb eines Monats. Das ist kein Zufall, das ist ein Muster.

Warum das wichtig ist: Wir sehen gerade, was passiert, wenn KI aus der Pilotphase in den Produktionsbetrieb übergeht. Die Effizienzgewinne materialisieren sich und sie materialisieren sich in Headcount-Reduktionen. Für die Branche ist das ein zweischneidiges Signal: produktiver, aber auch ein Vorgeschmack auf den strukturellen Wandel im LogTech-Arbeitsmarkt.

Quelle: Journal of Commerce

Die Drogeriekette Rossmann erprobt seit März den humanoiden Roboter "UBTech Walker S2" in ihrem Logistikzentrum in Burgwedel, gemeinsam mit dem Partner Terra Robotics. Der Test ist langfristig angelegt und läuft bis Ende 2026. Im Fokus steht die Frage, welche logistischen Aufgaben ein humanoider Roboter in einem realen Handelslager sinnvoll übernehmen kann.

Warum das wichtig ist: BMW testet humanoide Roboter in der Produktion, Rossmann in der Handelslogistik. Die Anwendungsfelder werden breiter. Der entscheidende Unterschied zu klassischen Industrierobotern: Humanoide Systeme sollen ohne vollständige Umrüstung der Lagerumgebung funktionieren. Sie kommen zum Regal, nicht umgekehrt. Ob das in der rauen Praxis eines Logistikzentrums hält, wird dieser Test zeigen.

Quelle: MM Logistik

"UNFI to roll out AI inventory planning tool at 12 distribution sites" – Der US-Lebensmittelgroßhändler UNFI rollt die KI-Bestandsplanung von Relex Solutions in 12 Distributionszentren aus. Ein konkretes Praxisbeispiel, wie KI-Forecasting in großem Maßstab in die operative Logistik einzieht. → Supply Chain Dive

"Uber bullish on delivery bots and drones despite 'friction'" – Uber setzt trotz regulatorischer und technischer Hürden weiter auf autonome Lieferroboter und Drohnen. Interessant ist vor allem die Ehrlichkeit, mit der das Unternehmen die bestehenden Reibungspunkte offen kommuniziert. → Supply Chain Dive

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