Wie entwickeln Sie produktionsreife KI-Systeme für Logistik, Supply Chain & Mobilität?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Herausforderung: Komplexität in Echtzeit
Logistik- und Mobilitätsunternehmen stehen unter konstantem Druck: volatile Nachfrage, strikte Lieferfenster, knappe Kapazitäten und fragmentierte IT-Landschaften. Planungsfehler führen direkt zu Kosten, verzögerten Lieferungen und unzufriedenen Kunden. Viele Unternehmen kämpfen damit, aus Daten verlässliche operative Entscheidungen in Echtzeit zu generieren.
Die zentrale Frage ist nicht nur, ob KI möglich ist, sondern wie man produktionsreife Systeme baut, die Skalierbarkeit, Sicherheit und echte Integration in bestehende Workflows liefern — nicht nur Prototypen, sondern nachhaltige Produktionslösungen.
Warum wir die Branchenexpertise haben
Unser Team kombiniert Deep-Tech-Engineering mit praktischer Erfahrung aus industriellen Kundenprojekten: Wir bauen nicht nur Modelle, wir liefern produktionsreife Pipelines, Copilots und Self-Hosted-Infrastrukturen, die in TMS-, WMS- und ERP-Umgebungen integriert werden. Dabei denken wir von Beginn an in SLAs, Latenzgrenzen und Sicherheitszonen — so, wie es in der Logistik nötig ist.
Unsere Co-Preneur-Arbeitsweise bedeutet, dass wir wie Mitgründer Verantwortung für die Ergebnisse übernehmen: Wir messen an KPIs wie Forecast-Genauigkeit, Laufzeit pro Request, Kosten pro Vorhersage und Ausfallzeiten. Geschwindigkeit und Ownership sorgen dafür, dass Modelle nicht in der Proof-of-Concept-Schublade verschwinden.
Unsere Referenzen in dieser Branche
Für Automotive- und Mobilitätskonzerne haben wir praxisnahe Conversational-AI-Lösungen entwickelt: Mit Mercedes Benz arbeiteten wir an einem NLP-basierten Recruiting-Chatbot, der rund um die Uhr Kandidaten vorqualifiziert — ein gutes Beispiel dafür, wie Chatbots HR- und Service-Prozesse in großem Maßstab entlasten können.
Im E‑Commerce-Umfeld unterstützten wir Internetstores beim Venture-Building und der Entwicklung der ReCamp-Plattform, die Logistikprozesse für Gebrauchtware, Qualitätsinspektion und Rückführungslogistik berücksichtigt. Solche Projekte zeigen unsere Erfahrung in komplexen Fulfillment‑ und Reverse‑Logistik-Use‑Cases.
Für Beratungs- und Forschungsprojekte im Dokumenten- und Wissensmanagement haben wir mit FMG an KI-gestützter Dokumentenrecherche gearbeitet — eine Erfahrung, die direkt in Vertrags-Copilots und Compliance-Tools für Lieferketten übertragbar ist. Zudem fließen Erkenntnisse aus Projekten mit Eberspächer und BOSCH zu Produktionsdaten und Sensorintegration in unsere Lösungen ein.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, um Unternehmen nicht nur zu beraten, sondern ihnen die Fähigkeit zu geben, von innen heraus neue Systeme zu bauen — wir nennen das: rerupt. Unsere Kernbereiche sind AI Strategy, AI Engineering, Security & Compliance sowie Enablement. Diese Kombination stellt sicher, dass Lösungen technisch tragfähig, rechtlich sauber und operativ nutzbar sind.
Unser Co‑Preneur-Ansatz bedeutet: Wir integrieren uns in Ihre P&L, bringen schnelle Prototypen in Produktion und übergeben robuste Systeme inklusive Monitoring, Runbooks und Wissens-Transfer. Für Logistik- und Mobilitätsunternehmen liefern wir damit nicht nur Technologie, sondern echte betriebliche Hebel für Planung, Routing und Vertragsautomation.
Möchten Sie ein AI PoC für Ihre Logistik-Use-Cases?
Starten Sie mit einem schnellen, technischen Proof-of-Concept, das Forecasting, Routing oder Vertragsanalyse validiert. Wir liefern innerhalb weniger Wochen konkrete Ergebnisse.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
AI Transformation in Logistik, Supply Chain & Mobilität
Die Wertschöpfung in Logistik und Mobilität entsteht durch optimierte Flusssteuerung, präzise Prognosen und robuste Entscheidungsunterstützung. KI kann hier nicht nur einzelne Prozesse verbessern, sondern ganze Planungs- und Steuerungszellen neu denken: von Demand Forecasting über Routenoptimierung bis hin zu Vertrags‑ und Risiko‑Copilots. Entscheidend ist, dass Lösungen produktionsreif sind — mit Monitoring, Versionierung, Daten-Governance und einer sicheren Infrastruktur.
Industry Context
Regionale Besonderheiten prägen die Anforderungen: Der Raum Stuttgart und das süddeutsche Automotive‑Ökosystem erfordern Lösungen, die nahtlos mit etablierten OEMs und Zulieferern kommunizieren. Logistikdienstleister wie DHL und DB Schenker betreiben globale Netzwerke mit lokalen Besonderheiten; kleinere Mobilitätsanbieter und E‑Mobility-Cluster benötigen dagegen flexible, kosteneffiziente Systeme, die sich schnell skalieren lassen.
Operativ heißt das: Integration in Transport Management Systeme, Echtzeit‑Telemetrie von Flotten, Forecasting auf SKU-Ebene und die Fähigkeit, plötzliche Nachfrageverschiebungen zu antizipieren. Technisch bedeutet es, dass Modelle mit heterogenen Datenquellen arbeiten müssen — Telematik, TMS-Logs, ERP-Daten, Wetterdaten und externe Nachfrage-Indikatoren — und diese Daten in robuste ETL‑Pipelines überführt werden müssen.
Die Komplexität zeigt sich auch in Compliance- und Datenschutzanforderungen: Routing-Entscheidungen und Personalplanung enthalten Sensordaten und personenbezogene Informationen, die in vielen Regionen strengen Regeln unterliegen. Deshalb ist eine private, kontrollierbare Infrastruktur oft die bessere Wahl gegenüber reinen Cloud-Blackboxes.
Key Use Cases
Demand Forecasting Engines: Präzise Bedarfsprognosen auf SKU- und Route-Ebene verringern Bestandskosten und Über- bzw. Unterversorgung. Mit Forecasting-Engines lassen sich Bestellmengen, Lagerstandorte und Transportkapazitäten dynamisch anpassen. Genauigkeit, Explainability und schnelle Retraining-Zyklen sind hier entscheidend.
Routen-Optimierung: Kombinieren Sie klassische OR-Verfahren mit lernfähigen Komponenten, die Verkehrs- und Nachfrageprognosen einbeziehen. Unsere Module für Routen‑Optimierung verknüpfen LLM-basierte Copilots für Planer mit Optimierungsbackends, sodass Disponenten Empfehlungen erhalten, die sowohl Kosten als auch Service-Level berücksichtigen.
Risiko-Dashboards & Risiko-Modellierung: Lieferketten sind anfällig für Störungen — von Zulieferausfällen bis zu Wetterextremen. KI‑gestützte Risiko-Modelle aggregieren interne und externe Signale, quantifizieren Impact-Szenarien und liefern handelbare Insights über Risiko‑Dashboards und Alerting‑Systeme.
Vertrags-Copilots & Compliance: Vertragsprüfung in Frachtdienstverträgen, SLAs und Incoterms ist zeitaufwändig. Ein Vertrags-Copilot liest Dokumente, extrahiert kritische Klauseln, erkennt Abweichungen von Standards und unterstützt Verhandlungen mit klaren Handlungsempfehlungen.
Fleet Management AI: Telematik‑Daten, Wartungs-Logs und Fahrerverhalten werden zu prädiktiven Wartungsplänen, smarten Dispositionsregeln und CO2-optimierten Routen kombiniert. Dadurch sinken Ausfallzeiten und TCO der Flotte.
Implementation Approach
Unsere KI-Engineering‑Projekte folgen einem klaren Pfad: Scoping und Metrikdefinition, Machbarkeitsnachweis mit einem AI PoC, schnelles Prototyping, Performance-Evaluierung und Produktionseinführung mit einem klaren Roadmap-Plan. Das PoC-Angebot (9.900€) stellt sicher, dass technische und betriebliche Annahmen innerhalb weniger Wochen validiert werden.
Technisch bauen wir modulare Architekturen: robuste ETL-Pipelines, Feature Stores auf Basis von Postgres + pgvector für semantische Suche, model-agnostische Chatbot-Schichten und Self-Hosted-Infrastruktur (z. B. Hetzner, MinIO, Traefik) für Datensouveränität. Für Integrationen liefern wir API-Backends, die mit OpenAI, Groq oder Anthropic interoperabel sind.
Für Copilots und Multi-Step Agents designen wir sichere Gesprächsprotokolle, Chain-of-Thought-Logging und Audit-Trails, damit Entscheidungen nachvollziehbar bleiben. Wir implementieren Role-Based Access Control, Input-Sanitization und Red-Teaming-Prozesse, um Fehlverhalten frühzeitig zu erkennen.
Operationalisierung umfasst Monitoring (Latenz, Fehlerraten, Drift), automatisches Retraining-Pipelines, Canary-Releases und Runbooks für Incident-Response. Außerdem sorgen wir für MLOps‑Standards: Model Registry, CI/CD für Modelle und Datenqualitätsscans.
Success Factors
Erfolgreiche Projekte benötigen klare KPIs: Forecast‑MAE, Cost-per-Route, SLA‑Erfüllung, Mean Time To Repair (MTTR) für Modelle und Einsparungen in Frachtkosten. Wir arbeiten von Anfang an mit diesen KPIs, um Business-Impact nachweisen zu können.
Change Management ist zentral: Disponenten, Planer und operative Teams müssen in die Entwicklung eingebunden werden. Nur wenn die Copilots tatsächlich die täglichen Entscheidungen erleichtern, werden sie genutzt. Deshalb liefern wir nicht nur Technologie, sondern Schulungen, Playbooks und Hands-on-Coaching.
Skalierung gelingt, wenn Dateninfrastruktur und Governance stimmen. Eine saubere Data Lineage, Versionierung und eine modulare Infrastruktur sind Voraussetzung dafür, KI-Lösungen von Piloten auf globale Rollouts zu bringen.
Zeithorizonte: Ein belastbares PoC ist typischerweise in Wochen erreichbar; ein produktionsreifes System inklusive Monitoring, Integrationen und Governance benötigen 3–9 Monate, abhängig von Datenlage und Integrationsaufwand. ROI lässt sich oft innerhalb der ersten 6–12 Monate messen, wenn Forecasting- und Routing-Verbesserungen direkt zu geringeren Transport- und Lagerkosten führen.
Bereit, produktionsreife KI-Systeme einzuführen?
Lassen Sie uns einen Fahrplan für Produktion, Monitoring und Infrastruktur erstellen — inklusive Security- und Governance-Plan.
Häufig gestellte Fragen
Ein AI PoC für Logistik lässt sich typischerweise innerhalb weniger Wochen liefern, wobei der erste Liefergegenstand ein technisch validierter Prototyp ist, der konkrete Metriken wie Forecast-Genauigkeit oder Routing-Laufzeit demonstriert. Der Fokus liegt darauf, Annahmen zu testen: Datenverfügbarkeit, Latenz-Anforderungen und Integrationsaufwand.
Wir strukturieren PoCs so, dass sie sofortige Erkenntnisse liefern: Datenaufnahme, Modell- und Architekturtests, eine einfache UI/Demo und Metriken. Dies erlaubt es Entscheidungsträgern, die technische Machbarkeit und den geschätzten Implementierungsaufwand realistisch einzuschätzen.
Wichtig ist die Vorarbeit: klare KPI-Definitionen, Zugänge zu relevanten Datenquellen (TMS, Telematik, Sales) und ein Testbereich, in dem Modelle gegen historische und Live-Daten validiert werden können. Ohne diese Grundlagen verlängert sich die Validierungsphase erheblich.
Nach dem PoC folgt eine Produktionsplanung mit Aufwandsschätzung für Transfer in Produktivumgebungen, inkl. Infrastruktur, Monitoring und Compliance. Typischerweise sehen unsere Kunden nach einem erfolgreichen PoC eine klare Roadmap für einen 3–9-monatigen Produktionsrollout.
Eine robuste Demand Forecasting Engine verlangt eine Kombination aus internen Transaktionsdaten (Aufträge, SKU-Level-Sales), Bestands- und Lieferdaten, sowie externen Signalen wie Wetter, Saisonalität, Marktdaten und Promotion-Plänen. Für Mobilitätsanwendungen kommen Telematik- und Nutzungsdaten hinzu.
Datenqualität wird durch mehrere Schichten sichergestellt: automatisierte ETL-Checks, Missing-Value-Handling, Anomaly-Detection während des Ingests und Feature-Validierung vor Modelltraining. Ein Feature Store und eine strikte Data Lineage helfen, Reproduzierbarkeit und Auditierbarkeit sicherzustellen.
Praktisch arbeiten wir mit periodischen Datenprofilings, Validierungs-Suites und Backtests gegen historische Saisonalitäten, um sicherzustellen, dass die Forecasts unter realen Bedingungen stabil bleiben. Außerdem implementieren wir Retraining-Trigger basierend auf Drift-Detection.
Governance-Aspekte sind ebenfalls zentral: Berechtigungsmanagement, Maskierung personenbezogener Daten und Protokollierung der Datenzugriffe sind Pflicht, insbesondere wenn personenbezogene Fahrerdaten oder Kundeninformationen involviert sind.
Private Chatbots und Vertrags-Copilots müssen nach Enterprise-Standards betrieben werden: das beginnt bei isolierter Infrastruktur (z. B. Self-Hosted auf Hetzner oder in privaten VPCs), verschlüsselter Speicherung (MinIO oder verschlüsselte Postgres-Backends) und endet bei rollenbasiertem Zugriff und Audit-Logs. Dadurch wird sichergestellt, dass vertrauliche Vertragsdaten nicht in Open-API-Logs oder Drittanbieter-Diensten landen.
Technisch setzen wir model-agnostische Architekturen ein, die entweder lokal gehostete Modelle oder kontrollierte API-Integrationen mit Data-Filtering verwenden. Sensitive Inputs können vor der Model-Interaktion maskiert oder tokenisiert werden; Outputs werden geprüft, um Datenlecks zu verhindern.
Zusätzlich implementieren wir Explainability-Mechanismen: Der Copilot liefert nicht nur Vorschläge, sondern auch Quellenangaben und Confidence-Scores, sodass Juristen und Einkäufer Entscheidungen nachvollziehen können. Audit-Trails dokumentieren alle Änderungs‑ und Frage-Antwort‑Sequenzen für Compliance-Zwecke.
Regelmäßige Sicherheitsprüfungen, Red-Teaming und Datenschutz‑Impact-Analysen (DPIA) sind verpflichtend, bevor ein Vertrags-Copilot in einer produktiven Umgebung freigegeben wird. Nur so wird Vertraulichkeit und regulatorische Konformität gewährleistet.
Für skalierbare Fleet und Routing-Lösungen empfehlen wir eine hybride Infrastruktur: Self‑Hosted Komponenten für Datenhoheit (z. B. Hetzner, MinIO, Traefik) kombiniert mit optionalen Cloud-Diensten für spezialisierte Rechenlasten. Eine Kubernetes-basierte Plattform oder orchestrierte Docker-Stacks (z. B. Coolify) liefern die nötige Skalierbarkeit und Resilienz.
Wichtig ist eine klare Trennung von Storage, Compute und Netzwerk: Telemetriedaten landen in kosteneffizienten Object‑Stores; Features und Vektor-Indices in Postgres + pgvector; Modelle laufen in separaten Inferenz-Services mit Autoscaling. So lassen sich latenzkritische Pfade (z. B. Echtzeit-Routing) priorisieren.
Zur Integration empfehlen wir standardisierte API-Gateways, Observability‑Stacks (Prometheus, Grafana, zentrale Logs) und Alerting‑Pipelines. Das erlaubt ein schnelles Troubleshooting und klare SLAs für Disponenten und Dispatcher‑Interfaces.
Schließlich unterstützen wir auch die Implementierung von Canary‑Releases und Blue/Green‑Deployments für Modelle, damit neue Modellversionen kontrolliert eingeführt und bei Problemen schnell zurückgesetzt werden können. Das reduziert Ausfallrisiken im operativen Betrieb erheblich.
Die Kombination aus klassischen Operation Research (OR) Algorithmen und lernfähigen ML-Komponenten ist besonders mächtig: OR liefert garantiert gute, constraints‑konforme Lösungen für Vehicle Routing Problems, während ML-Module Prognosen für Nachfrage, Verkehrsbedingungen und Servicezeiten liefern, die die OR-Modelle füttern.
Unser Ansatz trennt Vorhersage- und Optimierungs‑Layer: Zuerst generiert ML präzise Input-Signale (z. B. erwartete Ladezeiten, Verkehrsverzögerungen), dann optimiert ein OR‑Backend basierend auf diesen Signalen unter Berücksichtigung von Kapazitäten, Prioritäten und SLAs. Diese Trennung bewahrt Nachvollziehbarkeit und erlaubt gezielte Verbesserungen.
In operativen Umgebungen führen wir zudem Receding Horizon-Strategien ein: Routings werden in kurzen Intervallen neu optimiert, um auf Echtzeit‑Abweichungen zu reagieren. Hierbei ist Performanz entscheidend — die Optimierungs-Engine muss innerhalb der betrieblichen Zeitfenster Antworten liefern.
Für die Validierung nutzen wir Backtesting mit historischen Ereignissen und Stresstests mit simulierten Störungen (z. B. Sperrungen, plötzliche Nachfragewellen), um die Robustheit der hybriden Lösung sicherzustellen. Nur so entsteht ein System, das im Live-Betrieb dauerhaft Mehrwert liefert.
Die Zeit- und Kostenrahmen hängen stark von Datenlage, Integrationskomplexität und Compliance-Anforderungen ab. Ein technisch tragfähiger PoC ist innerhalb von 4–6 Wochen möglich (unser AI PoC-Angebot: 9.900€). Dieser PoC validiert Kernannahmen und liefert die Basis für Aufwandsschätzungen.
Für eine vollständige Produktionseinführung inklusive Integrationen in TMS/ERP, Monitoring, Security und Change Management kalkulieren wir typischerweise 3–9 Monate. Kleinere, klar abgegrenzte Module (z. B. ein Vertrags-Copilot oder ein Demand-Model für eine Produktgruppe) können schneller umgesetzt werden als unternehmensweite Plattformen.
Kostenseitig variieren die Aufwände: Infrastruktur, Data Engineering, Modell-Entwicklung, Integrationen und organisatorische Maßnahmen schlagen unterschiedlich zu Buche. Wir liefern stets eine transparente Roadmap mit Meilensteinen, Aufwandsschätzungen und erwarteten Einsparungen, sodass Entscheidungsträger den ROI innerhalb von 6–12 Monaten bewerten können.
Wichtig ist die iterative Umsetzung: Kleine Releases mit messbarem Business Impact sichern die Finanzierung und Akzeptanz für Folgephasen und reduzieren Risiko gegenüber einem big-bang-Ansatz.
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