Warum brauchen Logistik-, Supply-Chain- und Mobilitätsunternehmen in Stuttgart eine eigene KI-Strategie?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die Herausforderung vor Ort
Stuttgarts Unternehmen stehen unter massivem Druck: steigende Komplexität in globalen Lieferketten, volatile Nachfrage und der Anspruch auf just-in-time-Exzellenz. Ohne klare KI-Strategie bleiben viele Projekte Insellösungen, die weder skaliert noch echte Rendite liefern.
Warum wir die lokale Expertise haben
Als Stuttgarter Unternehmen sind wir nicht nur beratend unterwegs — Stuttgart ist unser Hauptsitz. Wir arbeiten täglich mit lokalen Beschaffungs- und Logistikteams, besuchen Werks- und Distributionszentren und kennen die Bedürfnisse von OEMs, Zulieferern und Logistikdienstleistern in Baden-Württemberg.
Unsere Arbeitsweise ist co-preneurial: Wir treten als Mitgründer auf, übernehmen Verantwortung in P&L-Umfeldern und liefern konkrete Prototypen, keine abstrakten Roadmaps. Gerade in der Mobilität und Produktion bedeutet das: schnelle Iteration, technische Tiefe und pragmatische Integration in bestehende Prozesse.
Unsere Referenzen
Im Automotive-Umfeld haben wir für Mercedes-Benz einen NLP-basierten Recruiting-Chatbot implementiert, der 24/7 Kandidenkommunikation und Vorqualifizierung automatisiert — ein praktisches Beispiel für NLP-gestützte Automatisierung im HR- und Supply-Chain-Umfeld.
Für den E-Commerce-Bereich begleiteten wir Internetstores bei der MEETSE-Initiative (E-Bike-Subscription) und bei ReCamp, der Plattform für gebrauchte Outdoor-Equipment — beide Projekte zeigen unsere Erfahrung in Logistik, Retourenmanagement und Qualitätssicherung entlang digitaler Plattformen.
Unsere Arbeit mit Herstellern wie STIHL und Technologiepartnern wie BOSCH hat uns gezeigt, wie sich produktionsnahe Datenströme, Trainingsdaten und Digitale Zwillinge verbinden lassen, um Supply-Chain-Optimierung und predictive maintenance zu realisieren.
Über Reruption
Reruption wurde aus der Überzeugung gegründet, dass Unternehmen nicht nur reagieren, sondern sich aktiv neu erfinden sollten — wir nennen das rerupt. Unser Co-Preneur-Ansatz bedeutet: Wir arbeiten eingebettet auf Augenhöhe, bringen Engineering-Kraft und unternehmerische Verantwortung in Ihre Organisation.
Wir bieten modulare KI-Strategie-Pakete von Assessments bis Governance und Pilotdesign. Für Stuttgarter Unternehmen liefern wir nicht nur Empfehlungen, sondern lauffähige Prototypen, um schnell valide Entscheidungen zu ermöglichen.
Bereit, Ihre KI-Potenziale in Stuttgart zu identifizieren?
Wir kommen zu Ihnen ins Werk oder Büro, führen ein AI Readiness Assessment durch und zeigen erste, priorisierte Use-Cases mit wirtschaftlichem Nutzen auf.
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.
KI für Logistik, Supply Chain & Mobilität in Stuttgart — ein Deep Dive
Der Logistik- und Mobilitätssektor in Stuttgart ist durchdacht, dicht verzahnt und traditionsreich. Perspektivisch entscheidet nicht mehr allein die Hardware, sondern die Art, wie Datenflüsse, Planungssysteme und operative Entscheidungen durch KI ergänzt werden. Eine fundierte KI-Strategie beginnt mit einem ehrlichen Blick auf Daten, Prozesse und wirtschaftliche Hebel.
Marktanalyse: Baden-Württemberg ist Heimat zahlreicher OEMs, Zulieferer und Maschinenbauer. Die Nachfrage nach resilienten, effizienten Lieferketten ist hoch: Lieferzeiten müssen verkürzt, Bestände optimiert und Transportkosten reduziert werden. Gleichzeitig sorgt Urbanisierung und Mobilitätswandel für neue Anforderungen an Routenplanung und multimodale Logistiklösungen.
Konkrete Use-Cases
Planungs-Copilots: In der Produktions- und Dispositionsplanung unterstützen KI-Copilots Planer durch Simulationen, Szenario-Analysen und automatisierte Vorschläge. Sie reduzieren Planungszeiten, erhöhen Vorhersagequalität und machen Expertisen skalierbar.
Routen- & Nachfrage-Forecasting: KI-Modelle, die historische Daten, Weather-APIs, Eventkalender und Sensordaten kombinieren, liefern akkuratere Nachfrageprognosen und adaptive Routen, was Treibstoffkosten senkt und Lieferzeiten verbessert.
Risiko-Modellierung: Szenario-basierte Risikoanalysen helfen, Ausfallwahrscheinlichkeiten in Zuliefernetzwerken und Transportwegen zu quantifizieren. Unternehmen können so proaktiv Puffer aufbauen oder alternative Lieferanten priorisieren.
Vertragsanalyse: NLP-gestützte Analyse automatisiert die Prüfung von Liefervertragskonditionen, SLA-Parametern und Haftungsfragen, reduziert Rechtskosten und beschleunigt Vertragsverhandlungen.
Implementierungsansatz
Start mit einer AI Readiness Assessment: Wir prüfen Datenqualität, Integrationspunkte und Organisationsreife. Ohne saubere Data Foundations bleibt KI ein Experiment. Darauf folgen Use Case Discovery über 20+ Abteilungen, um unentdeckte Potenziale zu heben und Silos aufzubrechen.
Priorisierung & Business Case Modellierung sorgt dafür, dass erste Projekte messbare KPIs und klare wirtschaftliche Erwartungen haben. Ein typischer Fahrplan setzt auf zwei bis drei simultane Piloten: einen kurzfristig wertstiftenden (z. B. Routenoptimierung), einen mittelfristigen (Planungs-Copilot) und einen strategischen (Risk-Modellierung).
Technologie und Architektur
Technische Architektur muss modular und Cloud-agnostisch sein: APIs, Event-Streaming (Kafka), MLOps-Pipelines und ein modellzentrierter Feature-Store sind Grundbestandteile. Für Edge- und On-Prem-Anforderungen in der Produktion kommen hybride Architekturen zum Einsatz.
Modelauswahl richtet sich nach Use Case: klassische Time-Series-Modelle und Gradient-Boosting für Forecasting, Transformer-basierte Modelle und spezialisierte NLP-Stacks für Vertragsanalyse, und Graph-Modelle für Netzwerk- und Risiko-Analysen.
Integration & Daten
Datenintegration ist der größte Stolperstein: ERP-, WMS-, TMS- und Telematik-Systeme liefern unterschiedliche Formate und Latenzen. Ein pragmatisches Data-Lake-Konzept kombiniert Batch- und Streaming-Ingest mit standardisierten Schemas, um Modelle stabil zu betreiben.
Governance & Compliance: Besonders in sensiblen Bereichen wie Mitarbeiterdaten und personenbezogenen Lieferantendaten sind DSGVO-konforme Prozesse und ein transparentes AI-Governance-Framework zwingend. Wir implementieren Audit-Trails, Explainability-Module und Zugriffskontrollen als Standardkomponenten.
Change Management & Adoption
Technik allein reicht nicht. Entscheidend ist, dass Planer, Disponenten und Fahrer die Lösungen annehmen. Change & Adoption Planung integriert Schulungen, Co-Creation-Workshops und iterative Feedback-Loops, damit KI-Systeme praxisnah und vertrauenswürdig werden.
KPIs und Erfolgsmessung: Von Durchlaufzeiten über On-Time-Delivery-Raten bis zu Cost-per-Run — jede Initiative braucht klare Metriken. Wir definieren Zielgrößen, messen Baselines und reporten Fortschritt in Sprint-Zyklen.
ROI-Überlegungen und Zeitpläne
Erste messbare Effekte sind bei low-hanging-fruit Use-Cases bereits nach 8–12 Wochen möglich. Komplexere Integrationen und Organisationstransformationen benötigen 6–18 Monate. Realistischer ROI berücksichtigt Implementierungskosten, Betrieb und Change-Aufwand; typische Breakeven-Zeiten für gut priorisierte Projekte liegen zwischen 12 und 24 Monaten.
Team & Rollen: Erfolgreiche Programme kombinieren Data Engineers, MLOps-Engineers, Domänenexperten aus Logistik, Product Owner und Change-Manager. Unsere Co-Preneur-Teams ergänzen die internen Ressourcen und übergeben nach einer Übergabephase betriebsbereite Produkte.
Häufige Stolperfallen
Zu frühe Skalierung ohne stabile Pipelines, fehlende Datenownership, unrealistische KPIs und mangelnde Einbindung der Operativen sind die häufigsten Fehler. Wir minimieren diese Risiken durch klare Roadmaps, Pilot-Design mit Erfolgskriterien und eine Governance-Schicht, die Verantwortlichkeiten definiert.
Zusammenfassend: Eine KI-Strategie in Stuttgart muss lokal verankert, technisch robust und geschäftlich orientiert sein. Nur dann werden KI-Projekte zu echten Hebeln für Effizienz, Resilienz und Wachstum.
Wollen Sie einen technischen PoC starten?
Unser 9.900€ PoC liefert einen lauffähigen Prototypen, Performance-Metriken und einen klaren Produktionsfahrplan — schnell, pragmatisch und lokal begleitet.
Schlüsselbranchen in Stuttgart
Stuttgart wurde als Industrieherz geboren: Schon lange sind hier Fahrzeugbauer, Maschinenbauer und Zulieferer eng verwoben. Die Automotive-Branche bildet das Rückgrat der regionalen Ökonomie, treibt Innovationen in Produktion und Logistik und definiert Anforderungen an Lieferketten neu. KI wirkt hier als Enabler für Planungs- und Fertigungsoptimierung.
Der Maschinenbau in Baden-Württemberg steht für Präzision und Exportorientierung. Werkstückverfolgung, predictive maintenance und adaptive Produktionsplanung sind zentrale Themen, in denen KI nicht nur Effizienz, sondern auch neue Geschäftsmodelle ermöglicht.
Medizintechnik, eine hochspezialisierte Säule der Region, verlangt geprüfte, sichere und nachvollziehbare Algorithmen. KI-Strategien müssen hier strikte Compliance, Validierung und datenbasierte Qualitätskontrolle verbinden, damit Forschung & Produktion Hand in Hand gehen.
Industrieautomation ist ein weiterer Kernbereich: Roboter, Steuerungen und Automationsplattformen erzeugen kontinuierliche Telemetriedaten, die KI-Modelle nutzen können, um Stillstände zu vermeiden und Durchsatz zu erhöhen. Das Zusammenspiel von Edge-Computing und zentraler Analytik ist hier besonders wichtig.
Logistik und Supply Chain in Stuttgart sind vom Anspruch an Just-in-Time und hoher Fertigungsdichte geprägt. Lageroptimierung, Routenplanung in urbanen Korridoren und Rückverfolgbarkeit entlang komplexer Zuliefernetzwerke sind zentrale Einsatzfelder für KI.
Die Energiewende und lokale Infrastrukturprojekte beeinflussen Transport- und Logistikketten; KI kann helfen, Ladeplanung, Fahrzeugflottenmanagement und multimodale Verkehre effizient zu orchestrieren. So entsteht Platz für nachhaltige Mobilitätskonzepte.
KMU und Zulieferer bilden das Rückgrat der Region; sie brauchen pragmatische, kosteneffiziente KI-Lösungen, die ohne große Systembrüche integrierbar sind. Deshalb ist ein abgestuftenes Vorgehen — Assess, Pilot, Scale — besonders passend für die lokale Landschaft.
Insgesamt ergeben sich für Stuttgart große Chancen: Die enge Vernetzung von Forschung, OEMs und Zulieferern bietet ideale Voraussetzungen, um KI nicht als Einmalprojekt, sondern als strategischen Hebel für die gesamte Wertschöpfungskette zu etablieren.
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Wichtige Akteure in Stuttgart
Mercedes-Benz ist ein globaler Motor der Region. Die Unternehmensgruppe investiert massiv in Digitalisierung, vernetzte Mobilität und datengetriebene Produktion. Projekte in Recruiting-Automation und KI-gestützter Fertigungsoptimierung zeigen, wie Datenprozesse auf Unternehmensskalenniveau organisch wachsen.
Porsche verbindet Premium-Fahrzeugbau mit Performance-Datenanalyse. Die Marke treibt vernetzte Dienste, Flotten- und Telemetrie-Daten voran und ist ein Treiber für neue Mobilitätsdienste, bei denen KI-basierte Vorhersagen und Personalisierung zentrale Rollen spielen.
BOSCH ist in vielen Wertschöpfungsstufen aktiv — von Sensorik über Software bis zu Systemlösungen. Die Zusammenarbeit mit Technologiepartnern und Spin-offs demonstriert die Brücke zwischen Forschung und marktfähigen Produkten, besonders in Industrieautomation und Logistiklösungen.
Trumpf steht für Präzisionsmaschinen und industrielle Lasertechnik. Die Digitalisierung der Produktion und die Nutzung produktionsnaher Daten werden hier zur Grundlage für Serviceangebote und Predictive-Maintenance-Dienste.
STIHL ist ein Beispiel dafür, wie traditionelle Hersteller digitale Lernplattformen und Produkt-nahen Service kombinieren. Projekte zur Ausbildung und digitalen Tools zeigen, wie Produktion, Training und After-Sales durch KI ergänzt werden können.
Kärcher hat sich von Reinigungsgeräten zu einem Anbieter vernetzter Services entwickelt. Das Unternehmen nutzt Daten aus Geräten und Lieferketten, um Betriebszeiten, Wartung und Ersatzteilversorgung zu optimieren — ein klassisches Szenario für Supply-Chain-KI.
Festo und Festo Didactic sind zentral für die industrielle Weiterbildung und Automation. Mit digitalen Lernplattformen und Bildungsangeboten treiben sie die Skills auf dem Arbeitsmarkt voran, die notwendig sind, um KI-Lösungen in Produktions- und Logistikumgebungen effektiv zu nutzen.
Karl Storz als Medizintechnik-Unternehmen zeigt die Anforderungen an Validierung, Datenintegrität und Compliance in regulierten Märkten — wichtige Bezugspunkte für KI-Projekte, die Produktsicherheit und regulatorische Nachvollziehbarkeit sicherstellen müssen.
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Häufig gestellte Fragen
Die Geschwindigkeit hängt vom Use-Case und der Datenlage ab. Für klar umrissene, datenstarke Use-Cases wie Routenoptimierung oder einfache Nachfrageprognosen erzielen wir oft innerhalb von 8–12 Wochen erste messbare Verbesserungen. Diese Schnellgewinne dienen als Proof-of-Value und stärken interne Befürworter.
Komplexere Initiativen wie Planungs-Copilots oder Risiko-Modellierung benötigen typischerweise 3–9 Monate, um stabile Modelle, Integrationen und Governance-Strukturen aufzubauen. Der längere Zeitrahmen reflektiert notwendige Datenaufbereitung, Validierung und organisatorische Einbettung.
Wichtig ist, dass die Roadmap in Stufen geplant wird: Assess, Pilot, Scale. Durch klar definierte KPIs und Sprint-Review-Zyklen stellen wir sicher, dass jede Phase greifbare Ergebnisse liefert und Entscheidungen datenbasiert getroffen werden.
Praktische Empfehlung: Beginnen Sie mit einem Use-Case, der hohen wirtschaftlichen Hebel hat und gleichzeitig technische Machbarkeit verspricht. So kombinieren Sie schnelle Erfolge mit langfristigem Transformationspotenzial.
Priorisierung basiert auf drei Dimensionen: Impact, Machbarkeit und Risiko. Impact bewertet Einsparpotenzial, Umsatzwirkung oder Kundenzufriedenheit; Machbarkeit betrachtet Datenverfügbarkeit, Integrationsaufwand und technische Komplexität; Risiko umfasst Compliance, Datenschutz und operative Eingriffe.
Bei der Use-Case-Discovery arbeiten wir abteilungsübergreifend — häufig über 20+ Abteilungen — um Hidden Champions zu identifizieren. In Stuttgart bedeutet das, Disposition, Produktion, Einkauf und Flottenmanagement gemeinsam zu betrachten, da deren Schnittstellen oft kurzfristig Hebel bieten.
Wir modellieren Business Cases quantitativ: Kosten, erwarteter Nutzen, Time-to-Value und erforderliche Ressourcen. Dies macht Priorisierungsentscheidungen transparent und handhabbar für Führungsteams und Investitionsgremien.
Ein praxisnaher Ansatz ist, zwei bis drei Piloten gleichzeitig zu fahren — einen kurzfristigen, einen mittelfristigen und einen strategischen — um Lernkurven zu parallelisieren und frühzeitig Skalierungspotential zu identifizieren.
Qualität vor Quantität: Relevante, saubere und gut dokumentierte Daten sind Voraussetzung. Für Routen- und Nachfrage-Forecasting benötigen Sie historische Transportdaten, Auftragsvolumen, Telemetrie und externe Datenquellen wie Wetter oder Events. Für Vertragsanalyse braucht es verknüpfte Dokumente, Metadaten und annotierte Beispiele.
Ein Data Foundations Assessment identifiziert Lücken: fehlende Schemas, Inkonsistenzen, schlechte Timestamp-Qualität oder mangelnde Datenownership. Diese Analyse ist essenziell, weil viele KI-Probleme weniger mit Modellen als mit schlechter Datenqualität zusammenhängen.
Technisch setzen wir auf standardisierte Ingest-Pipelines, Data-Lakes mit klaren Schemas und Feature Stores für stabile Modellreproduktion. Für Produktionsumgebungen ergänzen wir das mit MLOps- und Monitoring-Stacks, um Drift frühzeitig zu erkennen.
Organisatorisch empfiehlt sich die Einrichtung klarer Data-Ownership-Rollen und SLAs für Datenlieferung und -pflege. Ohne diese Governance bleibt selbst der beste Algorithmus unzuverlässig.
Governance ist kein Add-on, es ist ein integraler Bestandteil der Strategie. Wir entwerfen ein AI Governance Framework, das Verantwortlichkeiten, Risikoklassen, Review-Prozesse und Audit-Trails definiert. In Stuttgart, mit starken OEMs und Zulieferern, sind nachvollziehbare Prozesse entscheidend für Akzeptanz und rechtliche Absicherung.
Compliance umfasst DSGVO, Datensouveränität und gegebenenfalls branchenspezifische Regularien. Bei medizintechnischen Anwendungen sind zusätzliche Validierungs- und Dokumentationspflichten zu beachten. Wir integrieren diese Anforderungen in das Design von Pipelines, Zugriffsmanagement und Modell-Testing.
Explainability ist insbesondere bei Entscheidungen mit operativen Auswirkungen wichtig: Warum schlägt das System eine bestimmte Routenplanung vor? Wir kombinieren post-hoc Erklärungen mit regelbasierten Validierungen und implementieren Monitoring, das ungewöhnliche Entscheidungen markiert und zur menschlichen Überprüfung sendet.
Praktisch verankern wir Governance durch Rollen, Entscheidungs-Workflows und regelmäßige Governance-Boards, in denen technische, rechtliche und operative Stakeholder gemeinsam Review und Freigaben vornehmen.
Ein nachhaltiges Programm benötigt interdisziplinäre Teams: Data Engineers für Pipeline- und Integrationsarbeit, ML-Engineers für Modelltraining und -deployment, Domänenexperten aus Logistik und Disposition für Requirements sowie Product Owner, die Business-KPIs steuern.
MLOps-Fähigkeiten sind unverzichtbar: CI/CD für Modelle, Monitoring für Drift, Versionierung und Rollback-Prozesse. Ohne diese Struktur werden Modelle im Live-Betrieb instabil und riskant.
Change-Manager und Trainingsexperten sorgen dafür, dass Endanwender die Lösungen verstehen und anwenden. Akzeptanz entsteht durch Co-Creation: Anwender sollten in Piloten eingebunden werden, damit Modelle realitätsnahe Entscheidungen treffen.
Reruption ergänzt interne Teams mit Co-Preneur-Teams, die Verantwortung übernehmen und Know-how transferieren. Nach der Übergabe bleiben klare Betriebsrollen und SLA-gestützte Prozesse als Grundlage für den nachhaltigen Betrieb.
Budgetbegrenzungen erfordern Fokus auf Quick Wins: identifizieren Sie Use-Cases mit hohem Nutzen und geringer technischer Komplexität, z. B. einfache Forecasting-Modelle, Routenoptimierer oder regelbasierte NLP-Skripte zur Vertragsvoranalyse. Solche Projekte liefern früh Wert und schaffen Vertrauen für größere Investitionen.
Ein schlanker Proof-of-Concept (PoC) ist ein effizienter Weg: Für 9.900€ bieten wir ein technisches PoC-Angebot, das die Machbarkeit prüft, Prototypen liefert und eine klare Produktions-Roadmap aufzeigt. Das reduziert Investitionsrisiken und schafft Entscheidungsgrundlagen.
Nutzen Sie vorhandene Tools und Open-Source-Stacks, um Lizenzkosten zu minimieren, und setzen Sie auf modulare Architekturen, die später skalierbar sind. Hybrid-Ansätze, bei denen kritische Daten on-prem bleiben, können zusätzliche Compliance-Vorteile bringen.
Schließlich ist Partnerschaft wichtig: Kooperieren Sie mit lokalen Forschungspartnern, nutzen Sie Förderprogramme und starten Sie mit einem iterativen, messbaren Plan — so wird jedes Budget optimal eingesetzt und der Weg zur Skalierung bleibt offen.
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Philipp M. W. Hoffmann
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