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KI im WMS: Business Case oder Buzzword? Mit Sebastian Kirbus von Manhatan A

KI im WMS: Business Case oder Buzzword? Mit Sebastian Kirbus von Manhatan A

LogTech Podcast vor 2 Wochen

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KI im Warehouse Management System (WMS) ist längst kein reines
Buzzword mehr – doch wo liegen die echten Business Cases jenseits
von simplen Chatbots? In dieser Episode diskutieren wir mit
Sebastian Kirbus von Manhattan Associates über den Wandel von
reaktiver GenAI hin zu autonom handelnden KI-Agenten.

Sebastian erklärt konkrete Anwendungsfälle: Von Agenten mit
OCR-Fähigkeiten, die Lieferavise aus E-Mails auslesen und im
System anlegen, bis hin zu "Labor Management Agents", die bei
unerwarteten Engpässen proaktiv Personal aus dem Wareneingang
abziehen und umplanen. Auch bei der komplexen Fehleranalyse von
unvollständigen Auftragswellen sparen die Agenten wertvolle Zeit,
da sie nicht nur das Problem, sondern direkt den Lösungsweg
aufzeigen.

Außerdem erfahrt ihr in dieser Folge:

Warum Monolithen ein KI-Problem haben: Warum es
fehleranfällig ist, Daten erst in einen externen Data Lake zu
replizieren, um KI darauf aufzubauen, und warum Manhattan auf
eine Architektur setzt, bei der KI-Agenten als eigene
Microservices ("Honigwaben") direkt im System leben.

Die Angst vor Halluzinationen: Warum KI in der
determinierten Logistik (anders als bei klassischen
ChatGPT-Abfragen) durch klar definierte "Skills" nicht
halluziniert.

Do It Yourself mit Vibe Coding: Wie Kunden mit
der sogenannten "Agent Foundry" über Vorlagen oder Vibe Coding
eigene KI-Agenten für ihr WMS bauen können.

Die Systemfrage: Wo leben die KI-Agenten der
Zukunft, wenn Prozesse sowohl WMS- als auch TMS-Daten benötigen?
Sebastian plädiert für getrennte Agenten pro System, die in
Zukunft über "Agent to Agent" (A2A) Protokolle miteinander
kommunizieren.

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