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.
DeepCargo
Koiotech
DeepCargo ist das erste KI-Frachtvermessungssystem, das mehrere Frachtstücke vollautomatisiert am fahrenden Gabelstapler vermisst und Barcodes scannt – ohne Prozessunterbrechung. Unsere proprietäre Deep-Learning-Software vermisst alle Materialien, scannt Barcodes und ordnet sie automatisch zu. Diese Innovation eliminiert Prozessstopps und bringt Logistikern sofortige Umsatzsteigerungen, drastische Kostensenkungen sowie erstmals vollständigen Stammdaten für datengetriebene Prozessoptimierung.
Produktname und Firma
DeepCargo – Koiotech
Beschreibung
DeepCargo ist ein stationäres Drive-Through-Gate an zentralen Knotenpunkten oder Wareneingangstoren von Lager- und Umschlagshallen. Es löst das Kernproblem der Logistik: fehlende, qualitativ hochwertige Stammdaten. Bis zu 50 % aller Frachtmaße sind falsch angegeben oder fehlen, was zu Milliardenverlusten durch falsche Tarifierung, ineffizienter Lkw-Auslastung und Disposition führt.
Das DeepCargo-Gate kombiniert die proprietäre KI-Software von Koiotech, modernste 3D-Sensorik und Barcode-Scanner. Passiert der Gabelstapler das Gate selbst bei voller Fahrtgeschwindigkeit (bis 17 km/h), identifiziert und unterscheidet die KI zwischen dem Stapler, den Paletten und den Frachtstücken, vermisst präzise die Frachtmaße (Länge, Breite, Höhe) und ordnet jedem Packstück den korrekten Barcode zu – selbst bei Multi-Fracht-Transporten mit komplex geformten Frachtstücken. Die erfassten Stammdaten (Dimensionen, Barcode, Symbole) werden in Echtzeit an die Lager- und Transportmanagementsysteme (WMS/TMS) des Kunden übertragen. Der Prozessfluss bleibt ununterbrochen, während die Stammdatenqualität enorm verbessert wird.
Innovationen
DeepCargo erzielt durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz einen technologischen Durchbruch bei der Frachtvermessung für die Intralogistik. Der Markt bietet aktuell keine zufriedenstellenden Lösungen, da bestehende Systeme fundamental limitiert sind: Sie basieren auf analytischen Algorithmen, die den hohen prozesstechnischen Ansprüchen der Logistik nicht gerecht werden.
Diese Systeme erzwingen erhebliche Prozessstörungen: Gabelstapler müssen anhalten oder stark verlangsamen (oft auf 2,5-7 km/h). Sie sind limitiert hinsichtlich Formen (oft nur rechteckig), Materialien (schwarze Folierungen) und Frachtgrößen (keine Übergrößen). Zudem scheitern alle an der simultanen Vermessung mehrerer Frachtstücke inklusive der korrekten Barcode-Zuordnung.
Die Folge sind massive Prozessstörungen: Frachten müssen vereinzelt werden, was zu Mehrfahrten bei gleichzeitig langsamerer Geschwindigkeit führt und die zeitkritischen Umschlagsprozesse zusätzlich belastet.
DeepCargo basiert als erstes und einziges Vermessungssystem auf einer proprietären, selbstlernenden KI-Technologie. Die Lösung erfüllt damit erstmalig alle branchenrelevanten Anforderungen: DeepCargo vermisst mehrere, komplex geformte Frachtstücke aller Größen (inkl. Übergrößen) und Materialien (inkl. schwarzer Folie) gleichzeitig auf dem Gabelstapler bei voller Fahrt (bis 17 km/h) mit einer Präzision von unter 3 Zentimetern.
Diese dynamische Multi-Fracht-Technologie erfasst nicht nur Dimensionen und Barcodes in Bewegung, sondern ordnet als erstes System jeden Barcode exakt dem korrekten physischen Frachtstück zu. DeepCargo ermöglicht damit erstmals höchste Stammdatenqualität ohne Prozesskompromisse.
Marktrelevanz
Die Marktrelevanz von DeepCargo ist enorm, da ein zentrales, bislang ungelöstes Kernproblem der Intralogistik adressiert wird. In der Logistikbranche wird seit über zehn Jahren nach einer praxistauglichen Lösung gesucht, da bestehende Systeme anderer Anbieter an den prozesstechnischen Anforderungen scheitern. Der Markt ist weitgehend ungesättigt, obwohl globale Märkte im Bereich Smart Logistics eine CAGR (durchschnittliche jährliche Wachstumsrate) von 21,7 % und Smart Warehousing eine CAGR von 14,2 % aufweisen und exponentiell wachsen.
Für die primäre Zielgruppe, die Stückgutlogistik, ist der Bedarf nach einer solchen Technologie besonders hoch. Gründe dafür sind ein stark heterogenes Frachtaufkommen, der Zwang zur Konsolidierung sowie große Unsicherheiten in den Stammdaten, die sich direkt auf den Umsatz auswirken. Mit dieser Zielgruppe werden potenziell rund 4.000 Logistikhallen in der EU adressiert, an denen jeweils mehrere DeepCargo-Systeme pro Standort zum Einsatz kommen können.
Sekundäre Zielmärkte sind die Luftfracht, die Kontraktlogistik sowie Unternehmen mit eigener Lagerlogistik (1PL, First-Party-Logistics). Der Einsatzfokus liegt auf Prozessen, die mit Gabelstaplern abgewickelt werden und bei denen die Frachtstücke heterogene und weitgehend unbekannte Formen aufweisen.
Insgesamt repräsentieren alle Zielgruppen knapp 50 % des europäischen Logistikmarktes.
Kundennutzen
Der Kundennutzen von DeepCargo ist unmittelbar, messbar und strategisch. Die Lösung transformiert die Lagerprozesse durch drei zentrale Hebel:
- Sofortige Umsatzsteigerung (Revenue Capture): DeepCargo schließt die fatale Datenlücke, da bis zu 50 % der Sendungsmaße fehlen oder fehlerhaft sind. Durch die lückenlose, präzise Erfassung ist sichergestellt, dass jede Sendung korrekt tarifiert und abgerechnet wird. Pilotprojekte und Branchenanalysen bestätigen eine durchschnittliche Gewinnsteigerung von 3 bis 5 %.
- Drastische Kostensenkung (Cost Reduction): Das System eliminiert die manuelle, fehleranfällige Vermessung, Dateneingabe und die zusätzliche, zeitaufwendige manuelle Barcode-Scannung. Dies reduziert den Personalaufwand für diese Tätigkeiten um circa 95 %, was 2 bis 3 Vollzeitäquivalenten pro Schicht entspricht. Teure Fehlverladungen werden vermieden.
- Maximale Effizienz & Zukunftsfähigkeit: Als einziges System erhält DeepCargo den Prozessfluss ohne Unterbrechung. Abmessungen (L/B/H) und Barcodes (auch 2D/QR-Codes) werden im Vorbeifahren erfasst und von der KI automatisch dem korrekten Packstück zugeordnet. Die Daten, inklusive Fotodokumentation zur Qualitätssicherung, sind sofort im WMS/TMS verfügbar.
DeepCargo liefert die korrekte, digitale Datengrundlage in Echtzeit. Diese ist das Fundament für zukünftige KI-Optimierungen (z.B. Lkw-Auslastung, Tourenplanung) und führt zu massiven Kosteneinsparungen sowie einer deutlichen Reduzierung der Umweltbelastung.
Die nahtlose Integration und der schnelle Return on Investment (ROI) von typischerweise unter 12 Monaten machen DeepCargo zur entscheidenden Investition für die digitale Transformation.x
Testbericht
DeepCargo ist nach Angaben von Koiotech das erste stationäre Frachtvermessungssystem mit künstlicher Intelligenz.
Das System besteht aus zwei 3D-Kameras, der eigenen Deep-Learning-Software von Koiotech sowie mehreren Barcode-Scannern. Die Anzahl der Barcode-Scanner hängt von der Größe und Auflösung der zu lesenden Barcodes ab.
Während der Gabelstapler das Gate ohne Abbremsen durchfährt, identifiziert und unterscheidet die KI den Stapler und die Ladung auf den Gabeln. Laut Hersteller ist dies bei einer Geschwindigkeit von 17 km/h möglich.
Die Abmessungen der Ladung (Länge, Breite, Höhe) werden mit einer Genauigkeit von weniger als drei Zentimetern ermittelt. Bei geringerer Geschwindigkeit des Staplers ist das System noch genauer.
Ein wesentlich innovativer Aspekt von DeepCargo ist der Einsatz von Deep Learning in Kombination mit 3D-Sensortechnologie und Barcode-Scannern. Während andere Vermessungssysteme auf analytische Algorithmen setzen und häufig an Grenzen bei Geschwindigkeit, Formerkennung und Materialhandhabung stoßen, nutzt DeepCargo selbstlernende KI zur Verarbeitung komplexer Situationen. Das System kann sogar mehrere Ladungen gleichzeitig, komplexe Formen sowie Paletten mit schwarzer Stretchfolie vermessen.
DeepCargo scannt zudem alle Barcodes, auch bei Mischladungen oder unregelmäßig geformter Fracht. Dadurch werden Objekterkennung und Datenverknüpfung in einem integrierten Prozess durchgeführt, was einen konsistenten und zuverlässigen Datensatz ergibt. Manuelle Nachbearbeitungen sind nicht mehr erforderlich.
Für eine präzise Messung ist keine „zwingende“ Fahrspur erforderlich. Das Gate kann aus allen Richtungen angefahren werden. Auch diagonales Durchfahren ist möglich.
Die erfassten Daten werden in Echtzeit an das Warehouse-Management-System (WMS) oder Transport-Management-System (TMS) des Kunden übertragen. Erste Projekte sind bereits im laufenden Betrieb, unter anderem bei Rhenus Logistics in Göttingen.
Der verbesserte Datenfluss bietet dem Kunden vor allem operative Effizienz. Durch die in Echtzeit verfügbaren und direkt integrierten Daten können Prozesse besser gesteuert werden. Zudem werden Tätigkeiten wie Vermessung, Dateneingabe und Barcode-Scanning weitgehend automatisiert. Dies reduziert das Risiko menschlicher Fehler, und Mitarbeitende können für andere Aufgaben eingesetzt werden.
IFOY Testfazit
DeepCargo ist eine technologisch fortschrittliche Lösung, die zuverlässige Stammdaten bereitstellt. Das Vermessen und Identifizieren von Fracht ist nicht neu, aber die Kombination aus KI, Echtzeitdatenverarbeitung und Prozessintegration macht diese Lösung einzigartig. Die Multi-Cargo-Technologie erfasst nicht nur Abmessungen und Barcodes in einem einzigen schnellen Vorgang. DeepCargo verknüpft zudem jeden Barcode präzise mit der richtigen physischen Fracht. Und das alles bei voller Geschwindigkeit, ohne Prozesse zu unterbrechen.
IFOY Innovation Check
Funktionalität / Art der Umsetzung
Das Vermessungsportal DeepCargo von Koiotech hat im Test zuverlässig verschiedenste, auch mehrere und komplex geformte Frachtstücke auf einem schnell fahrenden Stapler erkannt, vermessen und dem jeweiligen Barcode zugeordnet. Im Pilotkundeneinsatz konnte auch die erfolgreiche Frachtvermessung auf mehreren, simultan durchfahrenden Staplern nachgewiesen werden. Diese Funktion wird durch die Kombination mehrerer RGB-D-Sensoren zur Überwachung des Durchfahrbereichs und die Fusion mehrerer State-of-the-Art-Ansätze für die semantische Segmentierung in Farbbild- und 3D-Sensordaten erreicht. Durch das Bild-zu-Bild-Tracking der Segmentierungsergebnisse mit zehn Bildern pro Sekunde und die zeitliche Akkumulation des Sensordatenstroms erfolgt die abschließende Vermessung sehr präzise im Genauigkeitsbereich von drei Zentimetern. Dabei ist das System weitgehend unabhängig von externer Beleuchtung. Das Vermessungssystem bindet sich nahtlos in vorhandene WMS-Systeme ein und ist konform mit wesentlicher Regulatorik wie etwa AI Act, Cybersecurity Act oder DSGVO (durch Verpixelung von Personen). Die Lösung ist ausgelegt, Sensordaten aus dem Betrieb zur kontinuierlichen Modellverbesserung einzubinden. Hierbei werden vor allem fehlgeschlagene Auswertungen manuell nachannotiert, in das Training der Modelle einbezogen und mit Unit-Tests abgesicherte Modellupdates an alle Kunden ausgeliefert. Im IFOY Audit musste auf diese Weise auch ein neuer Stapler zügig eingearbeitet werden, was in Zukunft bei wachsender Datenbasis immer seltener der Fall sein dürfte.
Neuheit / Innovation
Auf dem Markt der Vermessungsportale ist DeepCargo die erste und einzige Lösung, die State-of-the-art Foundation Models für die semantische Segmentierung von Frachtstücken auf dem Stapler verwendet und daher auch die simultane Vermessung mehrerer, auch komplex geformter Frachtstücke bei voller Staplergeschwindigkeit (17 km/h) beherrscht, inklusive der jeweils korrekten Barcode-Zuordnung. Selbst anspruchsvolle Materialien (schwarze Folien, Reflexionen) und übergroße Frachtstücke bis hin zu Lkw-Größe, die den Sichtbereich der Kameratechnik übersteigen, können aufgrund des Tracking-Systems über die Bildsequenz fusioniert und vollständig verarbeitet werden.
Kundennutzen
Der Kundennutzen ist sehr hoch, einerseits durch eine signifikante Steigerung der Datenqualität von oftmals weniger als 50 Prozent auf 85 bis 90 Prozent korrekt vermessener Frachtstücke und andererseits durch die daraus resultierenden Kosteneinsparungen von drei bis fünf Prozent durch die korrekte Abrechnung. Zudem werden durch die automatische Erfassung bis zu 95 Prozent der Personalkosten gegenüber einer manuellen Vermessung und Eintragung ins Warehouse-Management-System (WMS) eingespart. Durch die konsequent kostengünstig ausgelegte Hardware des Systems wird ein Return on Investment (ROI) beim Kunden bereits unter 12 Monaten erreicht, wobei maximal zwei Scan-Tore pro Halle benötigt werden. Mit der Inbetriebnahme innerhalb eines Tages und einem Fine-Tuning auf die neue Arbeitsumgebung in wenigen Tagen ist das System zügig beim Kunden einsatzbereit.
Marktrelevanz
DeepCargo adressiert ein bisher nicht gelöstes Problem in der Stückgutlogistik: die Vermessung und korrekte Zuordnung zum jeweiligen Frachtdatensatz bei mehreren Packstücken auf einem Stapler. Die Marktrelevanz ist sehr hoch, denn das Produkt wurde aktiv auf Anfrage und in Zusammenarbeit mit zwei Pilotanwendern (Rhenus, Zufall Logistik) für diesen Marktbedarf entwickelt und der erfolgreiche Einsatz in vier bezahlten Proof of Concepts (PoCs) nachgewiesen. Über Logistiknetzwerke wird nun eine starke Skalierung angestrebt. Der adressierbare Markt für den Einsatz in Lager- und Umschlagshallen (circa 4000 Logistikhallen in der EU) sowie in Sekundäranwendungen wie Luftfracht, Kontraktlogistik und Unternehmen mit eigener Lagerlogistik ist signifikant.
IFOY Fazit
Das technisch sehr hochwertig mit aktuellen Auswertemethoden umgesetzte Vermessungssystem DeepCargo von Koiotech eröffnet mit seiner marktgerechten Funktionalität und Lernfähigkeit einen praxistauglichen Einsatz von automatischer Frachtvermessung in deutlich weitgefassteren Anwendungsbereichen. Das signifikante Skalierungspotenzial kann durch bestehende Pilotkunden und Logistiknetzwerke zügig umgesetzt werden.
| Funktionalität / Art der Umsetzung | ++ |
| Neuheit / Innovation | + |
| Kundennutzen | ++ |
| Marktrelevanz | ++ |
| ++ sehr gut / + gut / Ø ausgeglichen / − weniger / −− nicht vorhanden | |
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Quellennachweis für Bilder/Videos: Koiotech
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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.