IFOY Audit
Finalisten durchlaufen im Rahmen des IFOY Audit, das im Rahmen des TEST CAMP INTRALOGISTICS stattfindet, das dreistufige IFOY Audit. Dieses besteht aus dem wissenschaftlichem IFOY Innovation Check, dem IFOY Test und dem Jurytest.
AI2RampOptimizer
AI2Connect
AI2Connect ist eine Fabrik für spezialisierte KI-Agenten in der Logistik. Der erste Agent – AI2RampOptimizer – kombiniert Predictive Learning, Reinforcement Learning und regelbasierte Logik in einem selbstlernenden Multi-Agenten-System für Rampenoptimierung. Ergebnis: 30 % kürzere Wartezeiten, 60 % weniger Standgelder, 15 % CO₂-Reduktion. Das Plug-&-Play-System ist in zwei bis drei Wochen ohne IT-Integration einsatzbereit, der Return-on-Invest liegt bei acht bis zwölf Wochen.
Produktname und Firma
AI2RampOptimizer – AI2Connect
Beschreibung
Die Herausforderung
Europas Logistikzentren kämpfen mit Fachkräftemangel, steigender Komplexität und ineffizienten Rampenprozessen. Disponenten verbringen 60 % ihrer Zeit mit manueller Koordination.
Die Folge: lange Wartezeiten, hohe Standgelder, Stress beim Personal. Das erste Multi-Agenten-System, AI2RampOptimizer, automatisiert die Rampen- und Dock-Disposition.
Es kombiniert drei KI-Ansätze:
- Predictive Learning für präzise Ankunftsprognosen,
- Reinforcement Learning für dynamische Optimierung und
- regelbasierte Logik für Compliance-Anforderungen.
Das System analysiert Echtzeitdaten aus TMS/WMS, ETA-Signale und historische Muster, um dynamische Empfehlungen zu geben.
Die Lösung
AI2Connect entwickelt eine modulare KI-Agenten-Architektur für die Logistik. Fünf spezialisierte Agenten arbeiten zusammen mit einem zentralen Orchestrator – von Datenbereinigung und Mustererkennung bis zu Echtzeit-Scoring und intelligenter Orchestrierung. Jeder Agent lernt kontinuierlich aus Ergebnissen.
Messbare Erfolge
30 % kürzere LKW-Wartezeiten, 60 % niedrigere Standgeldkosten, 20 % höhere Rampenauslastung, 15 % CO₂-Reduktion. Ein mittelständisches Logistikunternehmen mit acht Rampen spart über 20.000 € monatlich – bei einem ROI von acht bis zwölf Wochen.
Plug-&-Play-Implementierung
Integration via REST-API oder CSV-Upload in zwei bis drei Wochen, DSGVO-konform, ohne IT-Mammutprojekt. Intuitives Dashboard mit Echtzeit-KPIs, CO₂-Tracking und Szenario-Simulation. Jede Entscheidung ist transparent nachvollziehbar (Explainable AI).
Die Vision
Eine Logistik in der KI-Agenten den Menschen nicht ersetzen, sondern entlasten – effizient, nachhaltig und fair.
Der Factory-Ansatz ermöglicht rasche Skalierung auf Yard Management, Routenoptimierung und weitere Domänen.
Innovationen
AI2RampOptimizer ist ein Multi-Agenten-System für Dock-Optimierung, das vollständig autonom lernt und sich kontinuierlich verbessert.
Die fünf Kern-Innovationen von AI2RampOptimizer
- Multi-Agent Factory Architecture: Fünf spezialisierte KI-Agenten (Daten-, Feature-, Frame-Builder-, Trainings-, Empfehlungs-Agent) arbeiten mit einem zentralen Orchestrator modular zusammen. Jeder Agent hat eine definierte Aufgabe und kommuniziert über standardisierte Schnittstellen. Die Architektur ermöglicht flexible Anpassungen ohne Systemumbau.
- Kontinuierliches Self-Learning: Nach jedem Planungszyklus analysiert das System Abweichungen zwischen Prognose und Realität, trainiert parallel mehrere ML-Modelle und wählt automatisch das beste Modell (Champion Selection). Die Optimierung erfolgt vollständig autonom – ohne manuelle Modell-Updates oder Rekonfiguration.
- Explainable AI als Kernprinzip: Jede Empfehlung enthält eine nachvollziehbare Begründung, einen Konfidenz-Score (0 bis 100%) und alternative Szenarien. Disponenten können What-if-Simulationen durchführen und verstehen, warum das System eine bestimmte Entscheidung trifft. Transparenz schafft Vertrauen.
- Plug-&-Play-Integration: Das System integriert sich via REST-API oder CSV-Upload in bestehende IT-Landschaften. Deployment-Zeit: zwei bis drei Wochen von Vertragsabschluss bis Go-Live. Keine aufwändigen Anpassungen der Bestandssysteme erforderlich.
- Hybrides Preismodell mit Erfolgskomponente: Das Preismodell kombiniert Setup-Gebühren mit erfolgsbasierten Komponenten. Kunden zahlen für messbare Effizienzsteigerungen anhand definierter KPIs (Wartezeiten, Standgelder, Durchsatz). Diese Struktur schafft Partnerschaft und gemeinsames Interesse am Projekterfolg.
Marktrelevanz
AI2Connect adressiert die Kernakteure der Logistik: Distributionszentren, Speditionen, 3PL/4PL-Dienstleister sowie Produktions-, FMCG- und Automotive-Logistik. Diese Unternehmen kämpfen europaweit mit akutem Fachkräftemangel, steigender Komplexität und ineffizienten Rampenprozessen. Diese Situation führt zu massivem Produktivitätsverlust und steigenden Betriebskosten.
Marktgröße und Wachstum: Der globale Markt für KI in der Logistik wächst mit 46 % CAGR und erreicht bis 2030 ein Volumen von 37 Mrd €. AI2Connect fokussiert sich auf ein europäisches Nischensegment von etwa 8 Mrd. € – spezialisiert auf mittelständische Logistik- und Speditionsunternehmen (500 – 5.000 Sendungen/Tag), die flexible, schnell implementierbare Lösungen ohne IT-Mammutprojekte benötigen.
Skalierungsstrategie – White-Label-Modell: Durch strategische Partnerschaften mit TMS-, WMS- und YMS-Anbietern können die KI-Agenten als integrierte Module vertrieben werden. Dieser B2B2C-Ansatz erschließt ein breites Kundennetzwerk über etablierte Softwarepartner – ohne eigenen Direktvertrieb. Softwareanbieter erhalten ein innovatives Differenzierungsmerkmal, AI2Connect gewinnt dadurch skalierbaren Marktzugang.
Marktvalidierung: Setlog: Kooperation seit August 2025, Integration in Testphase; Prologistics: Pilotstart geplant für Februar 2026. Weitere Interessenten: Aktive Gespräche mit Logistikdienstleistern und TMS-Anbietern.
Die starke Resonanz aus der Branche bestätigt: Adaptive, selbstlernende KI für operative Logistikprozesse trifft einen echten Bedarf.
Als junges Unternehmen (gegründet März 2025) hat AI2Connect bereits konkrete Kooperationen und eine solide Pipeline aufgebaut.
Kundennutzen
Messbare Wirtschaftlichkeit
AI2RampOptimizer liefert nachweisbare Effizienzgewinne:
25 – 30 % kürzere Lkw-Wartezeiten – weniger Leerläufe, zufriedenere Fahrer.
60 % niedrigere Standgeldkosten – ein mittelständisches Unternehmen spart über 20.000 € monatlich.
20 % höhere Rampenauslastung – maximaler Durchsatz ohne zusätzliche Infrastruktur.
15 % CO₂-Reduktion – verbesserte ESG-Bilanz.
ROI in acht bis zwölf Wochen – schnellste Amortisation der Branche.
Operative Exzellenz
Plug-&-Play-Deployment: Integration via REST-API oder CSV in zwei bis 3 Wochen – keine IT-Mammutprojekte, keine SAP-Anpassungen.
Volle Transparenz: Intuitives Dashboard mit Live-KPIs und CO₂-Tracking. Explainable AI liefert jede Empfehlung mit Begründung und Konfidenz-Score – keine Black-Box.
Kontinuierliche Optimierung: System lernt autonom und verbessert Vorhersagen nach jedem Zyklus.
Menschen im Mittelpunkt
Disponenten gewinnen 2,5 Stunden täglich für strategische Aufgaben.
Lager- und Rampenpersonal profitiert von planbaren Prozessen.
Fahrer erleben 30 % kürzere Wartezeiten.
Risikoarmes Geschäftsmodell.
Hybrides Preismodell
Setup-Gebühr plus erfolgsbasierte Komponente – Bezahlung für messbare Ergebnisse statt pauschaler Fixkosten.
Ergebnis
Planbare, nachhaltige Logistikprozesse mit messbarem Business Impact.
IFOY Innovation Check
Funktionalität / Art der Umsetzung
Der AI2RampOptimizer von AI2Connect ist ein leistungsfähiges, KI-assistiertes Empfehlungssystem für Disponenten zur optimierten Zuteilung von eintreffenden Lkw auf die Rampen eines Lagers. Hierbei greifen sechs technisch hochwertig und dem Stand der Technik entsprechend umgesetzte Agentensysteme ineinander: vom Datenimport und semantischer Analyse, über Ankunfts- und Belegungszeitprognosen, bis hin zu situativen Rampenzuweisungsempfehlungen und kontinuierlichem Verbessern des Systems auf die kundenindividuellen Arbeitsprozesse. Auch verschiedenste Live-Daten wie Verkehrslage, Routenwahl oder Wetter werden in die Analysen über Standard-Interfaces einbezogen.
Das System lieferte im Test in unter 200 ms stets sinnvolle Empfehlungen für die Rampenzuteilung und konnte dabei auch Blockaden erkennen und vermeiden. Die eingesetzten Dashboards visualisieren die aktuelle Situation sowie die Empfehlungen für Rampenzuteilungen übersichtlich, leicht verständlich und nachvollziehbar zusammen mit einem Zuverlässigkeitsgrad sowie Vor- und Nachteilen der jeweiligen Entscheidung. Das umfangreiche Lernsystem ist technisch plausibel umgesetzt und lernt kontinuierlich mit anhand der Kundendaten, der Auswahl und dem Feedback des Operators und der Retrospektive auf tatsächliche Betriebsdaten. Dabei stellen Techniken wie Driftvermeidung, der kompetitive Vergleich mehrerer ML-Modelle und Unit-Tests sicher, dass die aktualisierten Modelle tatsächlich eine Verbesserung darstellen (Hinweis: konnte noch nicht mit Realdaten belegt werden). Die Lösung weist eine hohe Konformität mit aktueller Regulatorik wie etwa Cyber Security Act, AI Act (Erklärbarkeit und Auditierbarkeit), Datensicherheit, Softwareentwicklungsqualität auf.
Neuheit / Innovation
Das schlanke, flexible und modulare Multiagentensystem besticht im Vergleich zu anderen Marktlösungen vor allem durch seine Selbstadaption auf den Kunden sowie die Lernfunktionen und föderative Verbesserung durch einen Datenpool anonymisierter Kundenbetriebsdaten. Besonders innovativ ist die ganzheitliche Prozessoptimierung für Spediteur und Lagerbetreiber, die auf beiden Seiten Ressourcen optimiert und zum Umweltschutz beiträgt. Der AI2RampOptimizer bietet sehr intuitive Erklärungen zu den Empfehlungen an den Operator, welcher letztlich eine gut informierte Entscheidung treffen kann. Durch die Einbindung des menschlichen Erfahrungswissens und Feedbacks in den Prozess anstelle vollautomatischer, potenziell suboptimaler Entscheidungen, kann sich das System kontinuierlich an den kundenindividuellen Betriebsmodus anpassen. Auch das hybride, erfolgsbasierte Preismodell ist innovativ und trägt zur Kundenakzeptanz bei.
Kundennutzen
Im Effekt bewirkt das System wesentlich effizientere Dockprozesse (-30 Prozent Lkw-Wartezeiten, +30 Prozent Rampenauslastung, kürzeren Durchlaufzeiten, -40 Prozent Fehlallokationen) und signifikante Kosteneinsparungen von bis zu 60 Prozent. Zudem besteht eine deutlich höhere Flexibilität bei der situativen Planung gegenüber herkömmlichen manuellen, Slot- oder regelbasierten Lösungen bei gleichzeitig sehr kurzen Störungsreaktionszeiten (< 5 min). Das Selbsteinrichtungssystem basierend auf den Kundendaten führt zu einer schnellen und kostengünstigen Inbetriebnahme von zwei bis drei Wochen, der Return on Investment (ROI) stellt sich zügig in zwei bis drei Monaten ein.
Marktrelevanz
Der AI2RampOptimizer adressiert einen relevanten, mittelgroßen Markt, mit spezifischem Fokus auf kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die oft den kostenintensiven Einsatz herkömmlicher großer Softwarelösungen vermeiden. Hier ist ein Marktanteil von 2,5 Prozent unter den 85.000 Firmen in Deutschland anvisiert. Hierfür wählt AI2Connect mit dem Direktvertrieb an Endkunden und White-Label-Kooperationen sinnvolle Optionen für den Marktzugang. Die bisher noch geringe Zahl an Pilotkunden soll sich in den nächsten 12 Monaten auf bis zu zehn erhöhen und parallel laufen Tests mit Spediteuren mit bis zu 50 Piloten.
IFOY Fazit
Die Lösung von AI2Connect hat das Potenzial, seinen Kunden eine deutlich höhere Effizienz bei der Rampenzuteilung zu ermöglichen und damit Kosten, Durchsatz und Wartezeiten deutlich zu optimieren sowie den Fachkräftemangel zu reduzieren. In der Skalierung und Marktdurchdringung des Systems besteht die aktuell größte Herausforderung.
| Funktionalität / Art der Umsetzung | ++ |
| Neuheit / Innovation | + |
| Kundennutzen | ++ |
| Marktrelevanz | + |
| ++ sehr gut / + gut / Ø ausgeglichen / − weniger / −− nicht vorhanden | |
Videos
Playlist
1 Videos
Playlist
3 Videos
Quellennachweis für Bilder/Videos: AI2Connect
Auch interessant
Statuten
In den Statuten sind die Grundwerte und die Standards des IFOY AWARD festgelegt, nach denen die Organisation handelt. Dazu gehören unter anderem Gremien, Wahlomodus, Bewertungskriterien sowie der Code of Conduct.
Gremien
Der International Intralogistics and Forklift Truck of the Year verfügt über drei Gremien: Jury, Träger und Fachbeirat.