27.02.2026
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Im Rahmen der LogiMAT 2026 (24. - 26. März, Halle 4, Stand F05) präsentiert die Logivations GmbH neueste Innovationen und Anwendungen ihrer W2MO Logistics Suite. Logistikprojekte scheitern selten an fehlenden Ideen. Sie scheitern an Komplexität. Zu viele Daten, zu viele Abhängigkeiten, zu viele Annahmen. Genau hier setzt die Logivations GmbH mit ihrer W2MO Logistics Suite an – und hebt den Digitalen Zwilling auf ein neues Niveau.
Generative KI als integrierter Bestandteil des Digitalen Zwillings
Im Zentrum steht ein Technologiesprung: Generative KI wird vollständig in den Digitalen Zwilling integriert. Nicht als Zusatzfunktion, sondern als steuerbarer und sicher eingebetteter Bestandteil operativer und planerischer Workflows. Grundlage ist ein MCP-Server (Model Context Protocol), über den Large Language Models wie Claude, ChatGPT oder Gemini gezielt eingebunden werden.
Diese Modelle übernehmen klar definierte Aufgaben: Sie analysieren Daten, unterstützen bei der Modellierung, schlagen Optimierungen vor, dokumentieren Ergebnisse und liefern Entscheidungsgrundlagen. Unternehmen können granular festlegen, welche Informationen an ein Sprachmodell übermittelt werden und was es im Digitalen Zwilling verändern darf. Ob nur Vorschläge erzeugt, Parameter variiert oder Szenarien angelegt werden – oder explizit keine Modelländerungen erfolgen dürfen – bleibt jederzeit kontrollierbar.
Best Practices lassen sich zudem in natürlicher Sprache hinterlegen. Der Digitale Zwilling nutzt diese Vorgaben automatisch in Analyse- und Optimierungsläufen. Simulation wird damit auch für Fachabteilungen zugänglich, ohne tiefes Simulations- oder Programmierwissen vorauszusetzen.
Effizienz, Transparenz und bessere Entscheidungen
Der praktische Nutzen ist klar messbar. Datenvalidierungen reduzieren Modellierungsfehler, Engpässe und blinde Flecken werden schneller sichtbar. Ergebnisse sind nachvollziehbar, weil die KI ihre Empfehlungen begründet. Projekte lassen sich deutlich schneller umsetzen, der Aufwand für Datenaufbereitung und Modellierung sinkt spürbar. Gleichzeitig steigt die Qualität der Resultate, weil reale Restriktionen wie Flächenverfügbarkeit, Personalressourcen oder Service-Level-Vorgaben systematisch berücksichtigt werden.
Im Supply Chain Engineering wird die Arbeit interaktiver. Szenarien können per Spracheingabe erzeugt werden: Was passiert bei 15 Prozent mehr Volumen? Wie wirkt sich ein geänderter Cut-off-Zeitpunkt aus? Die KI plausibilisiert Eingabedaten, erklärt Ergebnisse und bereitet sie managementgerecht auf. Das verkürzt Entscheidungswege und schafft Transparenz.
Auch bei der KI-gestützten Objekterkennung zeigt sich der Mehrwert. Waren, Packstücke und Ladungsträger werden automatisiert identifiziert – über Barcode, QR-Code, Textinformationen, Dimensionen oder visuelle Merkmale. Erkennungslogiken und Ausnahmebehandlungen lassen sich in natürlicher Sprache definieren und dokumentieren. Das reduziert manuellen Aufwand und erhöht die Prozesssicherheit.
Von der Layout-Optimierung zum Echtzeit-Leitsystem
Bei der Lagerkapazitäts- und Strukturoptimierung nutzt der Digitale Zwilling moderne KI-Algorithmen, um Flächen, Fahrwege und Regale neu anzuordnen. Standortbezogene Restriktionen wie Brandschutzabstände oder Durchfahrtsbreiten können sprachlich formuliert und direkt in das Modell überführt werden. Layout-Alternativen werden nicht nur generiert, sondern nachvollziehbar begründet.
Das zugrunde liegende Algorithmus-Portfolio deckt zentrale logistische Fragestellungen ab: Produktplatzierung, Flächenmanagement, Rundgangsbildung, Sequenzoptimierung, 3D-Packen oder Personaleinsatzplanung. Über den MCP-Server kann das Sprachmodell passende Optimierer vorschlagen, Parameter ableiten, Ergebnisse interpretieren und Iterationen gezielt steuern. Der Digitale Zwilling entwickelt sich so zu einem dialogfähigen System.
Im Echtzeit-Betrieb spiegelt er Ereignisse aus der physischen Welt unmittelbar wider. Bestandspositionen, Flächenbelegungen, Personenbewegungen oder Staplerpositionen werden erfasst und im Modell abgebildet. Buchungen lassen sich automatisieren, Priorisierungs- und Service-Level-Regeln sprachlich definieren und transparent dokumentieren. Daraus entsteht ein ganzheitliches Leitsystem für Stapler sowie AGVs und AMRs unterschiedlicher Hersteller – herstellerübergreifend, regelbasiert und nachvollziehbar.
Der eigentliche Fortschritt liegt nicht allein in der KI, sondern in ihrer konsequenten Integration. Wenn generative Modelle kontrolliert, erklärbar und prozessnah eingesetzt werden, wird der Digitale Zwilling zur operativen Entscheidungsplattform – und damit zu einem zentralen Baustein für robuste und skalierbare Logistikstrukturen.
(Quelle: Logivations)