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E-Commerce & Omnichannel

Jeder Artikel am richtigen Platz —
jeden Tag neu berechnet.

Hohe SKU-Vielfalt, volatile Nachfrage, Retouren und enge Cut-off-Zeiten. Advanced Slotting und Dynamic Putaway bringen Ihre Artikel dorthin, wo sie heute liegen sollten — nicht dorthin, wo sie vor einem Jahr einsortiert wurden.

30.000+ Nutzer 500+ Projekte 15+ Jahre
Pickweg-Heatmap · Vorher / Nachher VORHER · CHAOTISCH Pickweg ~420 m / Tour NACHHER · OPTIMIERT A · SCHNELLDREHER B · STANDARD C · LANGSAMDREHER Pickweg ~285 m / Tour · −32 %
Pickweg
bis zu
30%

Kürzere Laufwege pro Kommissioniertour.

Kommissionier-Leistung
bis zu
+25%

Mehr Picks pro Stunde bei gleicher Mannschaft.

Fehlerrate
bis zu
50%

Weniger Pickfehler durch Look-alike-Trennung.

Kommt Ihnen bekannt vor?

Sätze, die wir immer wieder hören.

Fünf typische Situationen aus dem Alltag — Sie werden mindestens eine davon erkennen.

Die Picker laufen den halben Tag

Schnelldreher liegen verstreut über das Lager, Cross-Selling-Artikel auf verschiedenen Gassen. In der Peak-Saison merkt man jeden unnötigen Meter — und bei 3.000 Picks am Tag wird daraus eine zweite Schicht.

Das Sortiment dreht schneller, als wir umschichten können

Neue Produkte, Saisonartikel, Aktionsware: Die Top-100 von heute sind in drei Monaten andere. Das Slotting läuft hinterher — und wenn endlich umgeschichtet ist, ist das Sortiment wieder anders.

Unsere Cut-off-Zeit wird zum Nervenkitzel

Same-Day-Versand, Next-Day-Zusagen, Filialbelieferung bis 18 Uhr — jede Verzögerung kostet Umsatz oder Servicelevel. Und bei einem Engpass am Packplatz steht das halbe Lager.

Pickfehler kosten uns Retouren und Vertrauen

Zwei Artikel, die fast gleich aussehen, liegen nebeneinander. Der Picker greift das Falsche, der Kunde schickt zurück, und der Aufwand ist doppelt — plus die schlechte Rezension.

Jede Umstellung dauert Wochen und keiner weiß, ob's wirklich besser wird

Neu slotten heißt: umschichten, umlernen, umgewöhnen. Ohne vorher zu wissen, ob der neue Plan in Peak-Phasen überhaupt hält, traut sich niemand ran.

Typische Zielsetzungen

Worüber Lagerleiter mit uns sprechen.

  • Belastbaren Forecast für die Pickmengen je SKU aufbauen — als Grundlage für jede Slotting-Entscheidung
  • Pickwege verkürzen — ohne Hardware-Investition, nur durch besseres Slotting
  • Workload über Zonen und Schichten gleichmäßig verteilen
  • Cross-Selling- und Set-Artikel räumlich zusammenbringen
  • Look-alike-Artikel sauber trennen, um Pickfehler zu reduzieren
  • Dynamic Putaway einführen für chaotische Lagerhaltung
  • Slotting-Änderungen im Digital Twin simulieren, bevor umgeschichtet wird
Unser Vorgehen

Vom Digital Twin zum kontinuierlich optimierten Slotting.

Fünf Schritte, die sich bewährt haben. Übliche Projektlaufzeit: 8 Wochen bis 4 Monate — danach bleibt das Slotting dynamisch im laufenden Betrieb.

01
Woche 1–3

Digital Twin aufbauen

Layout, Regale, Pickstationen, Stammdaten und Auftragshistorie werden in W2MO zu einem begehbaren 3D-Modell — inklusive Korrelations-Analyse.

02
Woche 2–4

Forecast aufbauen

Datenquellen identifizieren und anbinden, passende Prognoseverfahren auswählen, gegen historische Daten backtesten — und die Parameter so lange tunen, bis die Prognose valide ist.

03
Woche 3–6

Slotting optimieren

Algorithmen berechnen die beste Zuordnung: ABC-Zonierung, Set-Assignments, Look-alike-Trennung, Workload-Balancing.

04
Woche 5–11

Simulieren & Changeover planen

Peak-Szenarien simulieren: Black Friday, Weihnachten, Retourenwellen. W2MO erstellt priorisierte Umschichtungslisten.

05
ab Woche 9

WMS-Anbindung & Live-Betrieb

Slotting-Ergebnisse fließen direkt ins WMS — als Umlagerungs-Transportaufträge für Fixplätze oder als Dynamic-Putaway-Empfehlung bei chaotischer Lagerhaltung. SAP EWM, WM/LES oder REST-API.

Das Ergebnis ist nicht nur ein einmalig optimiertes Lager, sondern ein kontinuierlich sich selbst anpassendes Slotting. Chaotische Lagerhaltung bleibt chaotisch — aber jeder Artikel landet dort, wo er aufgrund aktueller Bestellmuster hingehört.

GenAI im Produktiveinsatz

Sprechen Sie mit Ihrem Twin — nicht mit Ihrer PowerPoint.

Über MCP-Server greift Claude, Gemini oder ChatGPT direkt auf Ihre Lagerdaten zu — keine Datenaufbereitung per Hand mehr.

Natürliche Sprache statt Menüs

„Zeig mir die 50 Artikel mit dem längsten Pickweg." „Simuliere das Slotting für das Black-Friday-Sortiment." Direkt im Chat.

MCP-Server als Brücke

Die MCP-Architektur von W2MO erlaubt KI-Modellen direkten Zugriff auf Lagerdaten, Algorithmen und Simulationsergebnisse — ohne Schnittstellenarbeit.

Schnellere Datenintegration

KI-generierte REST-Interfaces und automatische Konsistenzprüfungen reduzieren die Setup-Zeit drastisch. Minuten statt Tage. Die LLMs stellen alle verfügbaren Prognosemodelle zur Verfügung, die sich leicht kombinieren und integrieren lassen.

Bring your own AI model

Verbinden Sie jedes LLM — Claude, ChatGPT, Gemini oder Ihr eigenes — über den W2MO-MCP-Server. Sie wählen das Modell, Sie kontrollieren die Daten.

Was früher Tage dauerte — Daten vorbereiten, Szenarien konfigurieren, Ergebnisse interpretieren — läuft jetzt in Minuten per Gespräch.
Bandbreiten

Größenordnungen, die wir regelmäßig beobachten.

−20 bis −30%

Kürzere Pickwege durch optimierte Artikel-Platzierung.

+15 bis +25%

Mehr Picks pro Stunde bei gleicher Personalstärke.

bis −50%

Weniger Pickfehler durch Look-alike-Trennung.

0Risiko

Simulativ validiert, bevor der erste Artikel umgelagert wird.

Rechenbeispiel

E-Commerce-Lager mit 3.000 Picks pro Tag

25 % kürzerer Pickweg bedeutet bei typischen 60–80 Sekunden Gehzeit pro Pick rund 2 bis 3 Mannstunden pro Tag, die für mehr Durchsatz oder Entlastung zur Verfügung stehen. Übers Jahr: eine halbe bis ganze Vollzeitstelle — oder in Peak-Wochen die zusätzliche Kapazität, die man sonst als Leiharbeit einkauft.

Die genannten Bandbreiten beruhen auf typischen Projektergebnissen. Das konkrete Potenzial hängt vom Ausgangszustand Ihres Slottings und der Auftragsstruktur ab — und ist mit einer ersten Analyse in wenigen Tagen quantifizierbar.

Trust

Logivations — Vertrauen auf Zahlen.

30.000+
Professionelle W2MO-Nutzer
500+
Consulting-Projekte
15+
Jahre Praxis
E-Commerce Omnichannel Fashion Handel & FMCG Pharma Automotive Industriegüter
Häufige Fragen

Was Kunden uns vor dem Projekt fragen.

Funktioniert Slotting auch bei chaotischer Lagerhaltung?

Ja — gerade dann. Für feste Lagerplätze optimieren wir die Artikel-Zuordnung. Für chaotische Lager kommt Dynamic Putaway zum Einsatz: Bei jedem Wareneingang berechnet der Algorithmus den besten freien Platz auf Basis aktueller und erwarteter Abrufmengen. Das Slotting entsteht dann kontinuierlich im laufenden Betrieb.

Wie gehen wir mit saisonalen Sortimentswechseln um?

Der Digital Twin rechnet auf Basis historischer und prognostizierter Auftragsdaten. Vor Saisonwechseln simulieren wir das neue Slotting im Voraus und erstellen Changeover-Listen, die nur die wirklich wirkungsvollen Umlagerungen enthalten.

Muss dafür der laufende Betrieb unterbrochen werden?

Nein. Analyse und Planung finden parallel zum Normalbetrieb im Digital Twin statt. Umschichtungen werden priorisiert nach Wirkung — oft reichen 10–20 % der möglichen Moves für 80 % des Effekts. Dynamic Putaway arbeitet komplett im laufenden Betrieb, ohne Umstellungsphase.

Wie lange dauert so ein Projekt üblicherweise?

Von der ersten Datenerhebung bis zur produktiven Slotting-Optimierung sind je nach Lagergröße und Datenverfügbarkeit typischerweise 8 Wochen bis 4 Monate realistisch. Dynamic Putaway kann danach als Dauerbetrieb laufen.

Wir haben bereits SAP EWM / ein anderes WMS im Einsatz — passt das zusammen?

Ja. Logivations ist langjähriger SAP Application Development Partner. Slotting-Ergebnisse und Umlagerungs-Transportaufträge fließen direkt in SAP EWM/WM zurück. Andere WMS binden wir über den W2MO SAP-/Datenbank-Connector oder RESTful APIs an.

Funktioniert das auch für Mischlager (manuell + Shuttle / AKL)?

Ja. W2MO entscheidet pro Artikel, ob er besser im automatischen oder manuellen Bereich liegt — unter Berücksichtigung von Volumen, Gewicht, Abrufhäufigkeit und der Auslastung der Systeme.