Von der Papierflut zur digitalen Lagertransparenz

Die Ausgangslage: Der Warenfluss war schneller als das System

Unser Kunde ist ein operativ gewachsener Foodservice-Partner mit tiefem Sortiment-Know-how. Rund 70 Prozent der Ware kommt von internationalen Lieferanten. Die Stärke des Unternehmens ist die Nähe zur Kundschaft und die Fähigkeit, kurzfristig zu liefern.

Genau diese Geschwindigkeit war aber auch das Problem. Der Wareneingang wurde uneinheitlich erfasst, eine durchgängige Lagerplatzlogik fehlte, Mindesthaltbarkeitsdaten wurden nicht systematisch geführt. Ware bewegte sich teilweise direkt vom Wareneingang in den Versand, ohne dass eine Buchung entstand.

Die Folgen kannte im Betrieb jeder:

• Fehlende Echtzeit-Transparenz. Die Frage „Was liegt wo und wie lange noch?" ließ sich nur durch Nachsehen und Nachfragen beantworten.
• MHD- und Qualitätsrisiken. Abgelaufene Ware konnte den Betrieb verlassen. Reklamationen, Gutschriften und Vertrauensverluste waren die Folge.
• Hohe Personenabhängigkeit. Prozesswissen steckte in Köpfen, nicht in Abläufen. Urlaub und Nachtschicht waren damit ein echtes Risiko.
• Keine Steuerungsgrundlage. Kritische Fragen zu Bestand, Verderb und Lieferqualität ließen sich nicht belegen.

Die Lücke zwischen realem Warenfluss und digitalem Bestand kostet täglich Marge, Qualität und Steuerungsfähigkeit.

Der Startpunkt: zwei Tage im Lager, nicht im Konferenzraum

Bevor eine Zeile Code entstand, war das Lognow Team vor Ort. An zwei Tagen ging es den kompletten Warenfluss ab: Rampe, Wareneingang, Kühl- und Tiefkühlbereich, Kommissionierung, Packbereich, Abholmarkt. Gesprochen wurde mit denen, die den Prozess täglich machen.

Das Leitprinzip war von Anfang an klar: Die Lösung soll zum Unternehmen passen, nicht umgekehrt. Aus der Prozessaufnahme entstand ein Fachkonzept, das heute die verbindliche Grundlage für die Entwicklung ist — vom Artikelstamm über Lagerbereiche und Sperrgründe bis zu den MHD- und FEFO-Regeln je Warengruppe.

Warum maßgeschneidert wieder die wirtschaftlichere Wahl ist

Über Jahre gab es ein Argument, gegen das schwer anzukommen war: Individualsoftware ist zu teuer. Nicht in der Entwicklung, sondern in der Wartung. Also nimmt man Standard und passt die eigenen Abläufe an. Was dabei verloren geht, sind genau die Prozesse, die ein mittelständisches Unternehmen von seinen Wettbewerbern unterscheiden.

Bei Lognow hat sich diese Rechnung verschoben, aus zwei Gründen.

Wir bauen mit AI und für AI. Viele reden über AI. Wir arbeiten damit. AI ist bei uns nicht das Feature am Ende der Roadmap, sondern die Art, wie wir entwickeln: maschinenlesbare Fachspezifikationen als verbindliche Quelle, AI-gestützte Implementierung und Testerstellung, automatisch mitlaufende Dokumentation, self-healing Workflows im Betrieb. Und wir bauen unsere Systeme so, dass AI sie auch bedienen kann: klare Domänenmodelle, sauber versionierte Verträge, dokumentierte Regeln statt implizites Verhalten. Das senkt die Kosten dort dramatisch, wo Individualsoftware klassisch teuer wird — bei jeder Änderung nach dem Go-Live.

Wir kombinieren das mit unserer Offshore-Erfahrung. Lognow arbeitet mit eingespielten Offshore-Teams und etablierten Übergabeprozessen. Zusammen mit der AI-gestützten Entwicklung entsteht ein Kostenniveau, das Entwicklung und langfristige Wartung einer maßgeschneiderten Lösung wirtschaftlich tragbar macht — auch für Unternehmen, die bislang nur zwischen „Standard" und „gar nicht" wählen konnten.

Unser Prinzip daraus: Standard überall, wo Standard ohne Verlust von Identität und Stärken möglich ist. Buchhaltung, Authentifizierung, Rollenmodell, Infrastruktur — dafür gibt es bewährte Bausteine, und die nutzen wir. Maßgeschneidert überall dort, wo die eigentliche Stärke des Unternehmens in Prozess und Organisation liegt. Diese Stärken werden unterstützt, nicht eingeebnet.

Genau das ist der Grund, warum in diesem Projekt kein Standard-WMS eingeführt wurde, sondern Fresh CoreAI entsteht.

Die Lösung: Fresh CoreAI

Fresh CoreAI ist kein weiteres ERP. Gebraucht wurde schnelle Transparenz dort, wo der Schmerz am größten ist: im Warenfluss. Der MVP startet deshalb gezielt mit Wareneingang, Einlagerung, MHD-Steuerung und Warenausgang, parallel zum bestehenden ERP.

Technische Basis ist die CoreAI Plattform von Lognow, auf der auch Guard CoreAI und Clean CoreAI laufen. Authentifizierung, Rollenmodell, Mandantenfähigkeit, Monitoring und Security-Layer sind damit ab Tag 1 vorhanden. Auf dieses Fundament setzt Lognow die fachlichen Module eines Foodservice-Großhändlers.

Vier Prinzipien, die den Unterschied machen

Keine Ware ohne digitalen Eingang. Jede eingehende Lieferung wird erfasst, bevor sie sich weiterbewegen darf: Artikel, Menge, MHD, Qualitätsstatus, Foto. Auch der kontrollierte Direktversand aus dem Wareneingang ist abgebildet, weil er im Alltag vorkommt und deshalb nicht verboten, sondern buchbar sein muss.

MHD-Ampel mit fünf Stufen. Grün, Gelb, Orange, Rot, Schwarz. Warnstufen und Mindestrestlaufzeiten werden je Warengruppe gepflegt, nicht je Artikel. Tiefkühlware bekommt andere Regeln als Trockenware oder Verpackung. Abgelaufene Ware wird automatisch gesperrt.

FEFO statt FIFO. Beim Picking schlägt das System die Ware mit dem frühesten Ablaufdatum vor. First Expired, First Out wird damit vom guten Vorsatz zur geführten Anweisung.

Bedienbar in der Nachtschicht. Die App ist für ungelernte Mitarbeitende gebaut: große Flächen, Icon-first, klare Farblogik, Scan statt Tippen. Lagerplätze tragen QR-Codes, jeder Statuswechsel entsteht durch einen Scan und ist im Bewegungsjournal nachvollziehbar.

Hinzu kommen Sperr- und Klärgründe aus einer festen Auswahlliste statt Freitext. Das klingt nach einem Detail, macht aber Auswertungen möglich: Welche Lieferanten liefern häufig beschädigte Ware? Welche Warengruppe verursacht die meisten Klärfälle?

AI im Prozess, nicht als Aufsatz

Die AI-Fähigkeiten der Plattform arbeiten dort, wo sie messbar Arbeit abnehmen: bei Klassifikation und Anreicherung der rund 3.000 Artikel im Erstimport, bei der Anomalieerkennung im Wareneingang und bei der geführten Prozessführung für neue Mitarbeitende. Für den Wareneingang entsteht zusätzlich eine Erfassung, die Barcodes, MHD-Daten und Packmengen direkt auf dem Gerät aus Fotos erkennt.

Co-Creation statt Lizenzvertrag

Der Kunde ist im Projekt mehr als Auftraggeber. Als Co-Creation Partner gestaltet er die fachlichen Module von Fresh CoreAI aktiv mit und erhält im Gegenzug Zugriff auf Funktionen, die Lognow für weitere Partner der Branche entwickelt.

Für den Kunden heißt das: eine Lösung, die die eigenen Abläufe kennt, ohne die Kosten einer reinen Individualentwicklung allein zu tragen. Für Lognow heißt es: Fresh CoreAI wird aus der Praxis heraus gebaut, mit echten Paletten, echten Kühltruhen und echten Nachtschichten als Maßstab.

Das Vorgehen: fünf Phasen, kein Stillstand

1. Discovery & Setup — Prozessaufnahme, Lagerzonen definieren, ERP-Datenexport, Pilotwarengruppe auswählen, Architektur-Blueprint, CoreAI Plattform aufsetzen
2. MVP Phase 1: Wareneingang & Lager — Mobile App, Scan-Erfassung, MHD-Logik, Einlagerung, Pilotbetrieb mit TK-Ware
3. MVP Phase 2: Warenausgang & Versand — FEFO-Picking, Packing, Versandprozess, Verladecheck, ERP-Rückmeldung
4. MVP Phase 3: Abholmarkt & Cash & Carry — Ladenbestand, Umlagerung, Tagesabgleich, Admin-Oberfläche, Rollenmodell
5. Go-Live & Hypercare — Rollout über alle Warengruppen, KPI-Messung, Key-User-Schulung, Performance-Tuning

Umgesetzt wird in kurzen Sprints, parallel zum laufenden ERP-Betrieb. Kein Big Bang, kein Stillstand im Tagesgeschäft, und ein Pilotbetrieb, der mit einer Warengruppe beginnt statt mit dem ganzen Lager.

Der erwartete Nutzen

Der Business Case wurde gemeinsam konservativ gerechnet. Die Amortisation liegt im Bereich von zwei bis drei Jahren, mit steigendem Effekt bei höherem Nutzungsgrad und weiteren Ausbaustufen.

Zielkorridor der operativen Effekte:¹

¹ Zielwerte auf Basis vergleichbarer Projekte und öffentlich verfügbarer Benchmarks. Nach Go-Live werden sie durch gemessene Werte ersetzt.

Wichtiger als jede einzelne Kennzahl ist der strukturelle Effekt:

• Skalierbare Betriebsbasis. Digitale Prozesse ermöglichen Wachstum, ohne dass die Personalkosten proportional mitwachsen.
• Transparenz in Echtzeit. Bestand, MHD-Risiken und Warenbewegungen sind jederzeit sichtbar, ohne Rückfragen im Lager.
• Höhere Lieferqualität. Weniger Verderb und weniger Reklamationen stärken die Position als zuverlässiger Foodservice-Partner.
• Zeit für Menschen. Wer nicht mehr sucht, zählt und nachträgt, kann sich um Kunden und Ware kümmern.

Der Ausblick

Der MVP ist bewusst der erste Baustein. Auf demselben Fundament sind Leergut- und Mehrwegmanagement, Retourenabwicklung, Tourenplanung, eine Fahrer-App und ein Kundenportal als nächste Ausbaustufen vorgesehen. Weil alles auf der CoreAI Plattform läuft, sind das Erweiterungen und keine neuen Projekte.