Logistikpodcast- Der Podcast für Logistik

Der März hatte es in sich: steigende Dieselpreise, geopolitische Spannungen rund um den Iran und erste spürbare Auswirkungen auf die Logistikbranche. In dieser Schnick & Schnack-Folge sprechen wir über aktuelle Entwicklungen im Transportmarkt – und driften dann bewusst in eine größere Frage ab: Was passiert eigentlich gerade am Arbeitsmarkt? Zwischen politischen Forderungen nach „mehr Arbeit“ und Thesen aus der KI-Welt entsteht ein Spannungsfeld, das viele Unternehmen direkt betrifft. Werden klassische Karrierewege obsolet? Welche Rolle spielen Standardwissen, praktische Fähigkeiten – und vielleicht ganz andere Denkweisen? Eine Folge zwischen Realität aus der Logistikpraxis und großen Zukunftsfragen. - Energiepreise & Logistik: Der Konflikt rund um die Straße von Hormus treibt Dieselpreise massiv – mit direkten Auswirkungen auf Transportkosten und globale Lieferketten. - Arbeitsmarkt im Wandel: Während politisch mehr Arbeitsleistung gefordert wird, zeigen Studien steigende Arbeitslosigkeit unter Akademikern und strukturelle Verschiebungen. - KI vs. Realität: Automatisierung wird Standardprozesse verändern – aber Verantwortung, Entscheidung und Umsetzung bleiben vorerst menschlich. Wie immer gilt: Diese Folge liefert keine finalen Antworten, sondern Denkanstöße. Zwischen Effizienz, Fachkräftemangel und technologischen Umbrüchen bleibt vieles offen – gerade für die Logistik. Was denkt ihr: Stehen wir vor einem echten Umbruch oder wird vieles doch langsamer passieren als gedacht? Diskutiert gerne mit uns – wir greifen eure Perspektiven in den nächsten Folgen wieder auf.

Die Logistik produziert viele Daten. Dieser Umstand lässt sich nutzen, um aus der Glaskugel eine sinnvolle Entscheidung herbei zu führen. Aber wie kann das mit KI funktionieren? Künstliche Intelligenz ist in aller Munde – doch wie sieht der konkrete Einsatz in der Logistik wirklich aus? In dieser Folge sprechen wir mit Maximilian Hahnenkamp (Scavenger AI) und Jonas Poorthuis (Wahl Unternehmensgruppe) über einen echten Anwendungsfall aus dem Controlling. Ausgangspunkt ist ein typisches Problem vieler mittelständischer Logistiker: Daten liegen verteilt in verschiedenen Systemen, Auswertungen dauern lange und sind oft manuell gebaut. Gemeinsam zeigen wir, wie daraus ein KI-gestützter Ansatz entstanden ist, der per natürlicher Sprache auf Unternehmensdaten zugreift. Dabei geht es nicht nur um Technologie, sondern vor allem um saubere Datenstrukturen, klare Prozesse und die richtige Herangehensweise. Schritt für Schritt wird erklärt, wie aus einem Problem ein Pilotprojekt entsteht – und was dabei oft unterschätzt wird. Eine Folge mit echtem Praxisbezug für alle, die KI sinnvoll einsetzen wollen. - Ausgangsproblem bei Wahl: Daten liegen verteilt in TMS, WMS, ERP, Excel & Einzellösungen – Reports müssen manuell zusammengebaut werden und dauern oft zu lange - Lösung mit Scavenger AI: Daten aus verschiedenen Quellen werden gebündelt und können per natürlicher Sprache abgefragt werden (z. B. „Welche Sendungen im letzten Quartal hatten welche Laufzeit?“) - Kritischer Schritt vor KI: Daten müssen harmonisiert werden (z. B. mehrere unterschiedliche Umsatzdefinitionen in verschiedenen Systemen klare Logik festlegen) - Projektansatz: Start mit einem klar abgegrenzten Pilot (ein System / ein Mandant), statt direkt alle Datenquellen anzubinden - Zielbild: Fachbereiche können eigenständig Analysen fahren, für die vorher Controller oder mehrere Tage Arbeit notwendig waren Die Folge zeigt sehr klar: KI ist nicht die Lösung für schlechte Daten – sie macht Probleme nur sichtbarer. Entscheidend ist der strukturierte Weg vom konkreten Problem über einen sauberen Datencheck bis hin zum Pilotprojekt. Besonders spannend ist, wie pragmatisch der Ansatz gewählt wurde: klein starten, schnell lernen und dann skalieren. Wer sich fragt, wie KI im eigenen Unternehmen wirklich sinnvoll eingesetzt werden kann, bekommt hier eine sehr greifbare Blaupause. Alle weiterführenden Links und Impulse findet ihr wie immer in den Shownotes.

Gen AI Studie 2025 – heute sprechen wir über eine KPMG-Untersuchung zur Rolle von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft und was sie konkret für Logistik und Transport bedeutet. Wir ordnen ein, warum KI für die meisten Unternehmen inzwischen als strategisch relevant gilt, die Branche aber dennoch zögerlich bleibt. Dabei wird klar, wo Chancen, Risiken und echte Umsetzungshürden liegen. Außerdem schauen wir auf den Spagat zwischen Innovationsdruck und Sicherheitsdenken. Eine Episode über Daten, Mindset und die Frage, wie zukunftsfähig die Logistik wirklich ist. Unsere Key-Learnings aus der GenAI Studie der KPMG: -> 91 % der befragten Entscheider sehen KI als zentral oder wichtig für ihr Geschäftsmodell – in der Logistik verfügen jedoch nur 47 % über eine konkrete KI-Strategie. -> Während 80 % ihre KI-Investitionen steigern wollen, nutzen in der Logistik nur rund 30 % KI tatsächlich operativ. -> Effizienz, schnellere Datenanalyse und Umsatzpotenziale sind die Haupttreiber – gleichzeitig hemmen Datenschutz-, Ethik- und Compliance-Sorgen die Umsetzung. -> Die Branche befindet sich zwischen Sicherheitsdenken und Innovationsdruck – mit großem Bedarf an praxisnahen Use Cases und kollaborativen Lösungsansätzen. Die Gen AI Studie zeigt klar: Abwarten ist keine langfristige Strategie für die Logistik. Jetzt ist der Moment, Prozesse kritisch zu hinterfragen und KI kontrolliert zu testen. Hör rein, teile die Folge und sag uns: Wo steht dein Unternehmen beim Thema Künstliche Intelligenz? ️

Die NG.networker stehen im Mittelpunkt dieser Folge und zeigen, wie moderner Austausch in Stückgutnetzwerken funktioniert. In einem Verbund mit 47 Partnern und tausenden Mitarbeitenden braucht es mehr als klassische Kommunikation. Genau hier setzen die NG.networker an: als Bindeglied zwischen Zentrale und operativen Standorten. Was als Marketingrolle gestartet ist, hat sich schnell zu einem operativen Erfolgsfaktor entwickelt. Heute treiben die NG.networker aktiv Themen aus dem Tagesgeschäft voran. Die Folge gibt exklusive Einblicke in Struktur, Arbeitsweise und echten Impact im Netzwerk. - Die NG.networker verkürzen Kommunikationswege massiv und lösen operative Themen deutlich schneller - Fokus liegt auf praxisnahen Lösungen wie One Pagern, NG Facts und klaren Standards - Echter Mehrwert entsteht durch persönlichen Austausch und enge Vernetzung der Partnerbetriebe Die NG.networker zeigen, wie entscheidend strukturierte Kommunikation für funktionierende Logistiknetzwerke ist. Sie verbinden Menschen, Prozesse und Standorte auf eine neue Art. Damit werden sie zu einem echten Qualitätstreiber im Stückgut. Wer verstehen will, wie Netzwerke heute effizient funktionieren, sollte diese Folge nicht verpassen.