Franz Mathi, Vorstandsmitglied von Knapp, beschreibt KI daher nicht als denkende Instanz, sondern als etwas anderes: als Reflexe. Reflexe, die auf Basis großer Datenmengen autonome Reaktionen ermöglichen – schnell, situationsabhängig und lernfähig. Sie trifft keine Entscheidungen aus dem Bauch heraus, sondern auf Basis von Erfahrung. Allerdings nur dann, wenn diese Erfahrung in Form qualitativ hochwertiger Daten auch tatsächlich vorhanden ist.
Weniger Hype, mehr Wirkung
Viele Anbieter sprechen über KI. Knapp positioniert sich bewusst anders. Nicht als reiner Technologie- oder Algorithmuslieferant, sondern als verantwortungsvoller Partner für funktionierende Wertschöpfungsketten. KI entsteht bei Knapp nicht losgelöst vom operativen Alltag, sondern direkt aus den realen Logistikprozessen heraus – aus Materialflüssen, Beständen, Durchsatzschwankungen und operativen Entscheidungen. Ein zentrales Missverständnis will Knapp dabei klar vermeiden: KI ist kein Selbstläufer und „kein Breitbandantibiotikum“, das jedes Problem automatisch löst, „aber richtig eingesetzt hilft KI sensationell gut“, so Mathi. Ihr Mehrwert entfaltet sich nur dort, wo Prozesse sauber definiert, Systeme ganzheitlich gedacht und Daten über einen langen Zeitraum strukturiert erfasst werden.
KI ist kein Business Case, aber ein strategischer Hebel
Ein weiteres bewusst gesetztes Statement lautet: KI ist kein eigenständiger Business Case. Sie ist kein Produkt, das sich isoliert rechnen muss. Vielmehr ist sie ein strategischer Hebel, um bessere Annahmen zu treffen, Risiken zu minimieren und Systeme resilienter zu machen. Die größte Herausforderung der Logistik liegt aus Sicht von Knapp darin, dass Unternehmen stets nur einen Ausschnitt sehen, etwa die Lagerautomatisierung oder die Materialversorgung. Gleichzeitig bleibt ungewiss, wie sich Märkte, Volumen oder Kundenbedürfnisse entwickeln werden. „Wir wissen heute nicht, was Endkunden in drei Monaten machen oder wollen“, sagt Mathi. Genau hier liegt das Potenzial von KI: in der intelligenten Voraussage auf Basis langfristiger, konsistenter Daten.
Zuverlässigkeit braucht ein starkes Fundament
Entsprechend zentral sind die Fragen, die Kunden immer wieder stellen: Wie zuverlässig sind KI gestützte Systeme im laufenden Betrieb? Wie schnell zeigt sich der Mehrwert? Und was passiert, wenn sich Sortiment, Volumen oder sogar das Geschäftsmodell ändern? 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
Knapp begegnet diesen Fragen mit einer klaren Systemarchitektur. KI gestützte Systeme sind nur so zuverlässig wie die Daten, auf denen sie beruhen. Deshalb betreibt Knapp einen eigenen Data Hub für die langfristige Speicherung, Verknüpfung und Analyse von Logistikdaten, ergänzt durch eigene Trainingsmodelle. Diese architektonische Tiefe unterscheidet Knapp deutlich von herkömmlichen Systemen, die häufig punktuell optimieren, aber kein ganzheitliches Datenverständnis ermöglichen.
Knapp Brain
Vor diesem Hintergrund war es für Knapp folgerichtig, das Thema unter dem eigenen Begriff Knapp Brain zu bündeln. Nicht als Marketinglabel, sondern als klares inhaltliches Versprechen: KI wird bei Knapp systematisch, verantwortungsvoll und prozessorientiert eingesetzt.
Knapp Brain deckt den gesamten logistischen Prozess ab: von Forecasting über Order Management bis hin zu Robotics & Vision sowie intelligenter Routenoptimierung. Die bewusst klar gewählten Begriffe stehen für Verständlichkeit statt Buzzwords. Ziel war es nicht, zu beeindrucken, sondern Orientierung zu schaffen in einem Umfeld, in dem ‚KI‘ zunehmend zu einem unscharfen Schlagwort geworden ist.
Die Entwicklung von Knapp Brain begann mit einer internen Bestandsaufnahme. Bereits seit Jahren kamen KI-Technologien in einzelnen Lösungen zum Einsatz – allerdings fragmentiert und ohne übergreifende Klammer. Grundlage der Plattform ist eine umfassende Datensammlung, mit der Knapp bereits 2018 begann. Seitdem werden Daten aus Kundenanlagen in Echtzeit erfasst und über verschiedene Ebenen hinweg verknüpft. Diese Datenbasis bildet die Voraussetzung für messbare, operative Mehrwerte. KI gestützte Kamerasysteme reduzierten die Anzahl von Reklamationen um bis zu 60 Prozent. Intelligente Routenoptimierung half Kunden, ihre Fahrzeugflotten um rund 25 Prozent zu verkleinern. Und KI unterstützte Ressourcenplanung senkte den manuellen Planungsaufwand um bis zu 75 Prozent. Alle veröffentlichten Use Cases sind bereits im operativen Einsatz und von Kunden verifiziert – kein Konzept, sondern gelebte Praxis.
Knapp Brain adressiert also jene Herausforderungen, die klassische Automatisierung allein nicht lösen kann. Kunden, die auf solche KI-Ansätze verzichten, riskieren künftig genau eines: Entscheidungen auf einer zu schmalen Informationsbasis zu treffen und damit an Agilität zu verlieren.
Ausblick: Jetzt die Grundlage legen
In den kommenden fünf Jahren wird KI die Rolle von Logistiklösungen fundamental verändern. Systeme werden nicht nur ausführen, sondern vorausdenken, empfehlen und stabilisieren. Für Investitionsentscheidungen bedeutet das vor allem eines: Nicht länger zu warten. Wer heute beginnt, saubere Datenstrukturen aufzubauen und KI strategisch zu berücksichtigen, schafft die Grundlage für langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Dafür braucht es allerdings mehr als Technologie: klare Rahmenbedingungen, Qualifikation und ein gemeinsames Verständnis von Verantwortung. Von Politik, Industrie und Ausbildung erwartet Knapp deshalb vor allem realistische Einordnung statt Hype und die Bereitschaft, KI als langfristige Fähigkeit zu begreifen, nicht als kurzfristigen Trend.
