W2MO integriert Claude, ChatGPT und Gemini

Im Rahmen der LogiMAT 2026 (24. – 26. März, Halle 4, Stand F05, Messe Stuttgart) präsentiert die Logivations GmbH, internationales Technologie- und Consultingunternehmen aus München, neueste Innovationen und Anwendungen ihrer W2MO Logistics Suite. Im Mittelpunkt steht ein Technologiesprung: Generative KI wird durchgängig im Digitalen Zwilling nutzbar – sicher, steuerbar und direkt integriert in operative und planerische Workflows.

Neu: W2MO durchgängig erweitert um MCP-Server – LLMs als integrierter Baustein des Digitalen Zwillings

Mit der Erweiterung um einen MCP-Server (Model Context Protocol) werden alle Anwendungen der W2MO Logistics Suite um generative KI ergänzt. W2MO setzt Large Language Models (LLMs) wie Claude, ChatGPT oder Gemini in klar definierten Rollen ein – für Analyse, Modellierung, Optimierung, Dokumentation und Entscheidungsunterstützung.

Ein wesentlicher Bestandteil ist die Datensicherheit: Es kann granular gesteuert werden,
• welche Informationen an das LLM übermittelt werden,
• und was das LLM im Digitalen Zwilling ändern darf (z. B. nur Vorschläge erzeugen, Parameter variieren, Szenarien anlegen, Regeln formulieren – oder explizit keine Modelländerungen).

Zudem können Best Practices in natürlicher Sprache hinterlegt werden. Der Digitale Zwilling verwendet diese Vorgaben anschließend automatisch in Analyse- und Optimierungsläufen – ohne dass dafür tiefes Simulations- oder Programmier-Know-how erforderlich ist.

Key Benefits
• Bessere Entscheidungen: Datenvalidierung reduziert Modellierungsfehler; Blind Spots & Bottlenecks werden schneller erkannt.
• Booster für Non-Professionals: Simulationen werden in natürlicher Sprache bedienbar.
• Höhere Transparenz: Nachvollziehbare Begründungen zu Ergebnissen und Empfehlungen.
• Schnellere und kostengünstigere Projekte: Einsparungen von 50–80 % der Projektzeit möglich.
• Bessere Ergebnisse: Optimierungsansätze passend zu realen Restriktionen (Flächen, Prozesse, Personal, Service-Level).
• Effizientere Projekte: Weniger Datenaufbereitung und Modellierungsaufwand; Expertenkapazität wird frei.

Integration der neuen Technologien in die Module der W2MO Logistics Suite

Logivations Supply Chain Engineering: Szenario-Manager + LLM Assistenz via MCP

Benutzerfreundlich und hoch interaktiv: Szenarien lassen sich leicht aufsetzen, vergleichen und bewerten.
Neu: LLM Assistenz über den MCP-Server, z. B. um
• Szenario-Varianten in natürlicher Sprache zu erzeugen („Was passiert bei +15 % Volumen und geändertem Cut off?“),
• Eingabedaten zu plausibilisieren sowie Ergebnisse zu erklären und Management-tauglich aufzubereiten.

Objekterkennung mit KI: Automatische Identifizierung reduziert manuellen Aufwand

KI identifiziert Waren, Packstücke und Ladungsträger und reduziert den Arbeitsaufwand um ca. 30 %. Je nach Datenlage erfolgt die Identifizierung über Barcode, QR Code, Text/Beschriftungen, Dimensionen oder visuelles Erscheinungsbild – vollautomatisch und sicher.

Neu: Erkennungslogik, Zuordnungsregeln und Ausnahmebehandlungen können in natürlicher Sprache definiert und dokumentiert werden (z. B. „bei unleserlichem Code nutze Dimension + Bildmerkmal, sonst Barcode first“).

Lagerkapazitäts- und Strukturoptimierung: Mehr Platz durch KI-gestützte Layoutplanung

Die optimierte Anordnung von Flächen, Fahrwegen oder Regalen kann die Lagerkapazität unter Nutzung moderner KI Algorithmen oft um über 20 % erhöhen. Der Digitale Zwilling unterstützt die praxisgerechte Platzierung von Spuren, Regalen, Flächen und Fahrwegen.

Aktuell: Groß-Rollouts mit über 180 Distributionszentren.
Neu: Restriktionen und standortspezifische Regeln (z. B. „Brandschutzabstände“, „Sperrflächen“, „Durchfahrtsbreiten“) lassen sich durch LLM Assistenz über den MCP-Server einfacher formulieren und pflegen; Layout-Alternativen werden effizienter samt Begründung abgeleitet.

KI-Algorithmen für alle logistischen Herausforderungen: LLM kann Algorithmen im Digitalen Zwilling direkt einbeziehen

Das Portfolio an KI Algorithmen umfasst u. a. Produktplatzierung, Flächenmanagement, Rundgangsbildung, Sequenzoptimierung, 3D-Packen, Personaleinsatz u.v.m.
Szenarien lassen sich interaktiv vergleichen und Layouts sowie Prozesse können so kontinuierlich verbessert werden.

Neu: Über den MCP-Server kann das LLM die im Digitalen Zwilling verfügbaren Algorithmen direkt einbeziehen – passende Optimierer vorschlagen, Parameter ableiten, Ergebnisse interpretieren und Iterationen gezielt steuern.

Digitaler Echtzeit-Zwilling, Staplerleitsystem, Flottenmanagement, RTL&RS: Regeln in natürlicher Sprache, Entscheidungen nachvollziehbar

Ereignisse aus der Realität werden erkannt und in den Digitalen Zwilling gespiegelt. Echtzeit-Digitalisierung führt zum perfekten, digitalisierten Abbild der Realität: Positionen von Beständen, Flächenbelegungen, Personen und Staplern sind bekannt, Buchungen können automatisiert werden. So wird ein ganzheitliches Leitsystem für Stapler sowie AGVs und AMRs unterschiedlicher Hersteller möglich.

Neu: Individuelle Regeln lassen sich in natürlicher Sprache definieren und über den MCP-Server in den Digitalen Zwilling überführen (z. B. Priorisierungslogiken, Ausnahmebehandlungen, Service-Level-Regeln) – inklusive verständlicher Erklärungen (Transparenz/Begründbarkeit).