Die Diskussion über künstliche Intelligenz hat einen Wendepunkt erreicht. Nachdem Unternehmen in den vergangenen Jahren mit generativer KI experimentiert und erste Produktivitätsgewinne realisiert haben, beginnt nun die nächste Entwicklungsstufe: KI wird zum aktiven Bestandteil von Geschäftsprozessen, Unternehmenswissen und physischen Systemen.
Auf der Reply Xchange 2026 in der BMW Welt in München wurde deutlich, dass sich die zentrale Fragestellung verändert hat. Ging es bislang vor allem darum, was KI leisten kann, steht heute eine andere Herausforderung im Mittelpunkt: Wie lässt sich KI sicher, wirtschaftlich und skalierbar in Unternehmen einsetzen? Besonders deutlich zeigt sich dies in der Logistik. Dort treffen geplante Aufträge auf reale Flächen, Fahrzeuge und Bestände, und dort entscheidet sich, ob aus digitaler Intelligenz operative Wirkung wird.
Vom Auftrag zur autonomen Ausführung: KI in Lager und Transport
Logistikunternehmen benötigen Systeme, die Bestands- und Echtzeitdaten nicht nur aufrufen, sondern auch interpretieren und in konkrete Handlungsempfehlungen sowie automatisierte Prozesse überführen können. Diese Verbindung von Daten, Wissen und Ausführung wurde auf der Reply Xchange greifbar, von der Kommissionierung im Lager bis zum innerbetrieblichen Transport.
In modernen Logistikzentren müssen Aufträge schnell und effizient vom System auf die Lagerfläche gelangen. Häufig entstehen dabei Verzögerungen durch manuelle Übergaben zwischen Software und operativen Prozessen. Reply hat für The Quality Group eine Lösung umgesetzt, die das Warehouse Management LEA Reply und die Lagerautomatisierung von Locus Robotics nahtlos miteinander verbindet. So entsteht ein durchgängiger, automatisierter Workflow: Eingehende Aufträge werden automatisch orchestriert, in Kommissionieraufgaben abstrahiert und direkt an die Roboter übergeben. Diese führen die Aufgaben dann selbstständig auf der Lagerfläche aus. Das Ergebnis sind kürzere Durchlaufzeiten, eine höhere operative Effizienz und eine skalierbare Logistikplattform, die Aufträge in Echtzeit in konkrete Aktionen umsetzt.
Damit solche Workflows künftig nicht nur Aufträge ausführen, sondern Zusammenhänge erfassen, gewinnen semantische Technologien wie Ontologien und Knowledge-Graphen an Bedeutung, in der Logistik ebenso wie in anderen Bereichen. Sie schaffen die Grundlage dafür, dass Agenten Beziehungen zwischen Produkten, Kunden, Prozessen und Unternehmensregeln verstehen können. Erst durch diesen Kontext wird aus KI ein System, das antwortet und fundierte Entscheidungen unterstützt. Der moderne Lagerbetrieb ist hochdigitalisiert – und produziert täglich riesige Datenmengen. Diese können Unternehmen jetzt ebenso einfach wie produktiv für die Optimierung ihrer Intralogistik nutzen. Der Schlüssel dazu: myLinde AI. ‣ weiterlesen
myLinde AI: KI-Support für die Flotte
Auf der innerbetrieblichen Transportebene hat Logistics Reply eine weitere Kooperation gestartet. Das Ziel: autonome Transportfahrzeuge nahtlos in bestehende Logistik- und Lagerprozesse zu integrieren. Die Kombination aus fahrerloser Fahrzeugtechnologie, intelligenter Flottensteuerung und der Anbindung an Warehouse-Management-Systeme ermöglicht die automatisierte Abwicklung wiederkehrender Warenbewegungen auf Werksgeländen, Industriearealen und Logistikstandorten. Kunden profitieren von höherer Flexibilität, geringeren Betriebskosten und einer Entlastung bei personellen Engpässen. Gleichzeitig gewährleistet die Lösung Datensouveränität und erfüllt europäische Sicherheits- und Compliance-Anforderungen. So entsteht die Grundlage für autonome Logistikökosysteme, in denen Fahrzeuge, Plattformen und Infrastruktur intelligent zusammenarbeiten und die Effizienz sowie Resilienz moderner Lieferketten nachhaltig steigern.
Wenn KI die reale Welt im Lager versteht: Sicherheit und Transparenz
Die nächste Entwicklungsstufe der KI wird besonders dort sichtbar, wo digitale Intelligenz auf die physische Welt trifft. Während Roboter und Transportfahrzeuge vor allem die Abläufe beschleunigen, eröffnet dieselbe Verbindung von Sensorik und KI einen zweiten Hebel: mehr Sicherheit und Transparenz auf der Fläche.
Im Rahmen des Proof of Concept Vilas (Vision-Integrated Logistics Autonomous System) entwickelt Reply gemeinsam mit Siemens einen KI-basierten Ansatz zur automatisierten Umgebungsanalyse in Logistikbereichen. Dazu werden vorhandene Fahrzeuge als mobile Sensorplattformen genutzt und mit Kameras sowie Edge-Computing-Technologie ausgestattet. Das Ziel besteht darin, Sicherheitsrisiken wie blockierte Feuerlöscher oder versperrte Erste-Hilfe-Stationen ebenso automatisiert zu erkennen wie logistische Abweichungen, beispielsweise falsch belegte Flächen. Die Bildverarbeitung erfolgt direkt auf dem Fahrzeug nach dem Prinzip ‚Privacy by Design‘, sodass sensible Daten das System nicht verlassen. Lediglich erkannte Auffälligkeiten werden zur weiteren Verarbeitung an eine Cloud-Plattform übermittelt. Im Rahmen des PoC wird validiert, wie KI-gestützte Umgebungsanalysen manuelle Kontrollprozesse unterstützen und zu mehr Sicherheit, Transparenz und Effizienz in Logistikumgebungen beitragen können.
Einen weiteren Baustein für Physical AI in der Logistik bilden autonome Drohnen. Reply kombiniert sie mit künstlicher Intelligenz, um Inventur- und Sicherheitsprozesse in Industrie- und Logistikumgebungen zu automatisieren. Die Lösung kombiniert Drohnen, Lidar-Technologie und KI-gestützte Bildanalyse, um Lagerbestände zu erfassen, Außenflächen zu überwachen und potenzielle Sicherheitsrisiken in Echtzeit zu erkennen. Durch autonome Flugmissionen entstehen aktuelle Einblicke in Bestände, Flächennutzung und den Zustand kritischer Bereiche, effizient, präzise und ohne zusätzlichen manuellen Aufwand. Die erfassten Daten werden nahtlos in bestehende Warehouse-Management-Systeme wie SAP oder LEA Reply integriert, sodass Unternehmen von automatisierten Prozessen profitieren, ohne neue Systemlandschaften aufbauen zu müssen. Die intelligente Verknüpfung von Robotik, Sensorik und KI erhöht Transparenz und Sicherheit und begleitet Unternehmen dabei, Logistik- und Sicherheitsprozesse effizienter, skalierbarer und zukunftssicher zu gestalten.
Über die Logistik hinaus: weitere Impulse der Reply Xchange
Die Fähigkeit, Wissen, Entscheidungen und physische Prozesse intelligent zu verknüpfen, war auf der Reply Xchange auch jenseits der Logistik sichtbar. Eine auf Salesforce Agentforce basierende Multi-Agenten-Lösung automatisiert komplexe Angebotsprozesse: Sie analysiert unstrukturierte Anfragen aus E-Mails, PDFs, Formularen oder Scans, extrahiert relevante Informationen, identifiziert passende Produkte und erstellt eigenständig vollständige Angebote. Technologien wie Intelligent Document Processing (IDP) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) machen dabei Expertenwissen dauerhaft nutzbar und entlasten Vertriebsteams.
Wie sich Wissen skalieren lässt, zeigte auch der Bereich ‚AI & Creativity‘. Digital Humans und KI-gestützte Lernplattformen sorgen für personalisierte Trainingsszenarien: Mitarbeiter können Verkaufsgespräche oder Einwandbehandlungen über menschenähnliche digitale Avatare realitätsnah simulieren und individuelles Feedback erhalten. So wird Expertise unabhängig von Zeit, Ort oder verfügbaren Trainern nutzbar.
Mit dem zunehmenden Einsatz von KI rückt schließlich die Infrastruktur in den Fokus. Gemeinsam mit Ebm-Papst Neo präsentierte Reply die Plattform Nexaira, die Cloud-, IoT- und KI-Technologien kombiniert, um Lüftungs- und Kühlsysteme intelligenter zu betreiben, von Predictive Maintenance bis zur Optimierung energieintensiver Anlagen. Laut den vorgestellten Ergebnissen lassen sich bis zu 50% der Kühlenergie einsparen. Damit entwickelt sich Nachhaltigkeit vom Compliance-Thema zu einem strategischen Erfolgsfaktor der KI-Transformation.
Die nächste Evolutionsstufe der KI
Die Reply Xchange 2026 hat gezeigt, dass die Zukunft der KI nicht allein in leistungsfähigeren Modellen liegt. Vielmehr wird entscheidend sein, Wissen, Kreativität, Entscheidungen und physische Prozesse miteinander zu verbinden, ein Schritt, der in der Logistik bereits greifbar wird.
Agentensysteme machen Unternehmenswissen handlungsfähig und skalierbar. Autonome Roboter, Fahrzeuge und Drohnen verbinden digitale Intelligenz mit der realen Welt im Lager. Digital Humans schaffen neue Formen personalisierter Interaktion. Und intelligente Infrastrukturen ermöglichen die nachhaltige Skalierung von KI.
Gemeinsam markieren diese Entwicklungen den Übergang von einzelnen KI-Anwendungen zu intelligenten Systemen. Unternehmen, die ihre Daten, ihr Wissen und ihre Prozesse heute entsprechend organisieren, schaffen die Grundlage für die nächste Generation digitaler Wertschöpfung. Die zentralen Erkenntnis der Reply Xchange 2026 lautet daher: Die nächste Generation der KI wird nicht einzelne Aufgaben automatisieren. Sie wird ganze Systeme verstehen, koordinieren und optimieren, insbesondere dort, wo Logistikprozesse und physische Flüsse den Takt vorgeben.
