Startseite Use Cases FMCG · Tor-Tracking & Real-Time Digital Twin
FMCG · Verladung

Keine Scans mehr am Tor —
jede Palette eindeutig verbucht.

FMCG-Lager verladen täglich hunderte Paletten gegen enge Zeitfenster. KI-gestütztes Kamera-Tracking verfolgt jede Palette und jede Charge auf ihrem Weg durchs Lager und auf den Transport — nach einer einzigen initialen Identifikation, ohne weitere manuelle Scans, ohne Handterminal, ohne Papier.

30.000+ Nutzer 500+ Projekte 15+ Jahre
Verladerampe · Live-Status Live LAGER · KOMMISSIONIERZONE RAMPE TOR 1 TOR 2 TOR 3 TOR 4 LÄDT · 18/24 PAL LÄDT · 9/22 PAL ! PRÜFEN · SKU-Abweichung FREI NÄCHSTE ABFAHRT 14:20 14:07 · PAL P-83241 → LKW-218 · TOR 1 14:08 · WARNUNG TOR 3 · SKU ≠ LIEFERSCHEIN
Fehlverladungen
nahe
0

Kein Scanner-Fehlgriff mehr — jede Palette eindeutig per Kamera erfasst.

Rückverfolgbarkeit
in
Sekunden

Statt Minuten oder Stunden bei Reklamationen und Audits.

Scan-Aufwand
bis
100%

Keine Handterminals, keine Barcode-Etiketten, kein manuelles Buchen.

Kommt Ihnen bekannt vor?

Sätze, die wir an FMCG-Rampen immer wieder hören.

Fünf typische Situationen an der Verladerampe — Sie werden mindestens eine davon erkennen.

Dann reklamiert der Kunde und keiner weiß, was wirklich drauf war

LKW raus, Reklamation rein. Scan-Protokolle sind lückenhaft, der Fahrer kann sich nicht erinnern, und am Ende gibt es eine Gutschrift, die eigentlich keine hätte sein müssen.

Der Scanner liegt wieder irgendwo, und die Leute tippen drumherum

Akku leer, WLAN weg, Barcode unleserlich — und schon wird geschätzt, gebucht oder gar nicht erfasst. Jeder Workaround ist ein Datenleck, das erst nach der Verladung auffällt.

Uns fehlt die Übersicht, welches Tor gerade eigentlich was macht

Vier Tore, drei LKW im Slot, einer wartet auf dem Hof — und die Dispo ruft alle fünf Minuten an. Ohne Live-Sicht ist jede Verladung eine Blackbox, bis der LKW wieder wegfährt.

Nach jeder Verladung fehlt ein Stück der Geschichte

Welche Palette bzw. welche Charge ging wann, auf welchem Transport, zu welchem Kunden? Die Antwort liegt in drei Systemen, zwei Excel-Tabellen und einem Kopf. Wenn der Kunde anruft, sucht jemand — und findet oft nur Bruchstücke.

Bei jedem Audit fangen wir das Dokumentieren wieder von vorne an

Rückverfolgbarkeits-Anforderungen der Handelsketten, Lebensmittelstandards, interne Compliance — die Daten existieren irgendwo, aber nicht beieinander. Wochenlang werden Tabellen zusammengesucht, die ein Live-System einfach ausgeben könnte.

Typische Zielsetzungen

Worüber Werkleiter und Logistikchefs mit uns sprechen.

  • Fehlverladungen eliminieren — jede Palette der richtigen Sendung zuordnen
  • Verlade- und Versandprozess lückenlos dokumentieren
  • Scan-Prozesse abschaffen und trotzdem lückenlos erfassen
  • Live-Übersicht über alle Tore und aktiven Verladungen
  • Lückenlose Rückverfolgbarkeit für Reklamation und Audit
  • Verladungsvorgänge dokumentieren — von der Palette bis zum Transport
  • Verladedaten als Basis für weitere Prozessoptimierungen nutzen
Unser Vorgehen

Vom Tor zur kompletten Shopfloor-Transparenz.

Fünf Schritte, die sich in vergleichbaren Projekten bewährt haben. Übliche Projektlaufzeit: 3 bis 6 Monate — Einstieg mit Tor-Tracking, schrittweiser Ausbau in die gesamte Halle.

01
Monat 1

Rampe erfassen & Kameras installieren

Aufnahme der Verladeprozesse, Positionierung der AI-Kameras über den Toren, Anbindung an den W2MO Real-Time Digital Twin. Kein Eingriff in bestehende Prozesse.

02
Monat 1–2

Konfiguration & Kalibrierung

Das System wird auf Ihr Setup zugeschnitten — Gebindearten, LKW-Typen, Torkonfiguration, Schnittstellen zu WMS/ERP. Parallelbetrieb mit bestehendem Scanner-Workflow zur Validierung.

03
Monat 2–4

Scans ablösen & Dashboard aktivieren

Wenn die Trefferquote belastbar ist: Scanner-Workflow wird abgelöst, Live-Dashboard für Dispo und Schichtleitung geht online. SAP EWM- oder ERP-Anbindung bringt Daten sofort zurück.

04
ab Monat 4

Auf Verladedokumentation erweitern (optional)

Neben dem Tracking der Bewegungen kann auch der Zustand der Paletten und die Ladungssicherung im LKW dokumentiert werden. Bei Reklamationen sind Fotos und Videos sofort verfügbar — jederzeit als Nachweis verwendbar.

05
ab Monat 4

Auf Shopfloor erweitern (optional)

Wenn Tor-Tracking läuft, ergänzen wir Stapler-Tracking, Laufwege-Heatmaps und Auslastungsanalysen. Die Kameras sind bereits da — der Nutzen wächst mit jedem zusätzlichen Bereich.

Das Ergebnis ist nicht nur eine genauere Verladung, sondern ein lückenloses Live-Bild Ihrer Logistikprozesse — direkt im Digital Twin, und jederzeit erweiterbar vom Tor bis in die letzte Gasse.

Über die Tore hinaus

Wenn die Kameras hängen, sehen Sie das ganze Lager.

Tor-Tracking ist oft der Einstieg — weil die Wirkung sofort sichtbar ist und der Business Case eindeutig. Die gleiche AI-RTL&RS-Infrastruktur liefert dann die Grundlage für deutlich mehr:

  • Stapler-Tracking: Positionen, Geschwindigkeiten, Leerfahrten, Idle-Zeiten — als Heatmap direkt auf Ihrem 3D-Modell.
  • Auslastungsanalysen: Welche Gassen sind überlaufen, welche Zonen unterausgelastet, wo entstehen Staus.
  • Warentracking: Wo liegt welche Palette — auch ohne festen Lagerplatz, ohne Scan.
  • Arbeitssicherheit: Gefahrenzonen, Mensch-Maschine-Abstände, Echtzeit-Warnungen.
  • Datenbasis für Optimierung: Alles, was getrackt wird, steht für Slotting, Tour-Bildung und Simulation zur Verfügung.
Shopfloor-Heatmap mit Stapler-Aufenthaltszeiten in den Lagerzonen
GenAI im Produktiveinsatz

Fragen Sie Ihren Twin — nicht Ihren Aktenordner.

Die Kamera-Daten landen im Digital Twin — und von dort aus fragen Sie das System direkt. Keine Report-Templates, keine Excel-Filter.

Fragen statt Reports

„Zeig mir alle Verladungen von gestern mit Abweichungen." „Welche Paletten gingen diese Woche an Kunde Müller?" — Antworten in Sekunden, direkt aus den Live-Daten, ohne IT-Ticket.

MCP-Server als Brücke

Die MCP-Architektur von W2MO erlaubt KI-Modellen direkten Zugriff auf Tracking-Daten, Verladeprotokolle und Twin-Modelle — ohne manuelle Schnittstellenarbeit.

Audits auf Knopfdruck

„Gib mir den Rückverfolgbarkeits-Nachweis für Charge X von Montag" — die KI generiert das Dokument direkt aus Tracking-Historie, Zeitstempeln und Torzuordnungen.

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. Kein Vendor-Lock-in.

Was früher Tage dauerte — Rückverfolgbarkeit prüfen, Verladungen nachweisen, Auditdaten zusammenstellen — läuft jetzt in Minuten per Gespräch.
Bandbreiten

Größenordnungen, die wir regelmäßig beobachten.

nahe 0

Fehlverladungen — jede Palette eindeutig per Kamera erfasst.

−100%

Scanner-Aufwand — keine Handterminals, keine Barcode-Klebearbeit.

Sekunden

Rückverfolgbarkeit statt Minuten oder Stunden bei Reklamationen.

24/7

Live-Transparenz über Tore, Paletten und Verladungsvorgänge.

Rechenbeispiel

FMCG-Lager mit 4 Rampentoren und 300 Paletten Tagesverladung

Bei 5–10 Sekunden manuellem Scan pro Palette fallen täglich 25–50 Minuten reine Scanzeit weg — mal vier Tore, mal sieben Tage die Woche. Dazu kommt, was eine einzige vermiedene Fehlverladung kostet: Retourentransport, Neuversand, Kundenstrafen — schnell im vier- bis fünfstelligen Bereich pro Vorfall. Und bei der nächsten Reklamation liegt der Nachweis in Sekunden vor statt im Aktenordner.

Die genannten Größenordnungen hängen stark von Rampengröße, Verladevolumen und bestehender IT-Infrastruktur ab. Ein Proof-of-Concept an einem einzelnen Tor ist in wenigen Wochen möglich.

Trust

Logivations — Vertrauen auf Zahlen.

30.000+
Professionelle W2MO-Nutzer
500+
Consulting-Projekte
15+
Jahre Praxis
FMCG Getränke Handel Produktion Automotive Pharma E-Commerce
Häufige Fragen

Was Kunden uns vor dem Projekt fragen.

Wie zuverlässig erkennt die Kamera-KI eine Palette?

Die Kamera erkennt nicht die Palette selbst, sondern den Transport — also die Bewegung einer Palette durch das Tor, auf den LKW, von einer Zone in die andere. Die Zuordnung zu einer konkreten Palette erfolgt über eine initiale Identifikation, etwa durch Scan am Start der Bewegungskette. Ab diesem Punkt verfolgt das System die Palette lückenlos weiter, ohne dass es einen weiteren Scan braucht. Die Parallelphase mit bestehenden Scannern dient genau der Validierung dieser Tracking-Kette vor dem Umstieg.

Was ist mit Datenschutz — Kameras in einem Arbeitsbereich?

Kein Randthema, sondern ein Kernpunkt. Die Live-Ansicht verpixelt Personen automatisch für den Persönlichkeitsschutz. Die Tracking-Auswertung läuft auf Objektebene (Paletten, LKW, Stapler), nicht auf Personenebene. Betriebsrat und Datenschutzbeauftragte binden wir standardmäßig früh im Projekt ein — das kennen wir aus vielen Einführungen.

Muss bestehende Hardware (Scanner, MDE) ersetzt werden?

Nicht notwendigerweise. Sie können Scanner als Fallback behalten, parallel fahren oder schrittweise ablösen. In der Praxis werden die Handterminals an der Rampe oft als erstes überflüssig, während sie in der Kommissionierung zunächst weiterlaufen.

Wie bindet sich das an SAP EWM oder andere WMS?

Über den W2MO SAP-Connector oder RESTful APIs. Verladebuchungen, Sendungsabschlüsse und Rückverfolgbarkeitsdaten fließen direkt ins führende System. Für die Sachbearbeitung ändert sich der gewohnte Workflow nicht — nur die Datenquelle.

Wie lange dauert so ein Projekt üblicherweise?

Ein erstes Tor mit produktiver Erkennung ist in wenigen Monaten realistisch. Die volle Rampenausrüstung plus Integration in bestehende Systeme liegt typischerweise bei 3 bis 6 Monaten. Danach kann der Roll-out auf Shopfloor-Tracking in zusätzlichen Ausbaustufen erfolgen.

Was passiert, wenn die Kamera ausfällt?

Das System arbeitet redundant — mehrere Kameras decken jedes Tor ab, Ausfälle werden sofort gemeldet. Bei einem Totalausfall kann kurzfristig auf Scanner-Backup-Modus umgeschaltet werden; die Infrastruktur dafür bleibt erhalten.