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Mehr Transparenz in der Kreislauflogistik

Unternehmen mit Mehrweg-Transportbehältern stehen unter Druck: Umlaufzeiten werden komplexer, Bestände schwerer planbar, und der Überblick über Zustand und Standort einzelner Assets bleibt begrenzt. Ein Praxistest in der Getränkelogistik zeigt, wie Asset-Tracking und digitales RTP Management Annahmen überprüfbar machen und Entscheidungsgrundlagen für Logistik, Planung und Qualitätssicherung liefern – umgesetzt mit einer IoT-Tracking-Plattform von BOX ID.

Der Feldversuch startete bei einer deutschen Privatbrauerei mit einer großen Mehrweg-KEG-Flotte. Wie viele Unternehmen hatte sie ein etabliertes Behältermanagement, aber keinen Echtzeitblick auf Umläufe, Standzeiten und Temperaturverläufe einzelner Gebinde. Ziel des Tests war es, den praktischen Mehrwert zusätzlicher Daten im Betrieb zu bewerten, nicht die technische Machbarkeit von IoT-Lösungen zu demonstrieren.

Im Projekt wurden mehrere Hundert Edelstahl-KEGs mit robuster Sensorik ausgestattet. Die erfassten Positions- und Temperaturdaten flossen kontinuierlich über eine IoT- und Tracking-Plattform in die bestehende Systemlandschaft ein. So ließ sich nachvollziehen, wie sich Umlaufzeiten über definierte Märkte entwickeln, wo Gebinde länger als erwartet verweilen und wie stabil Prozessbedingungen entlang unterschiedlicher Vertriebswege sind.

Die Auswertungen zeigten, dass zusätzliche Transparenz über Bewegungen und Prozesszustände neue Verbesserungsmöglichkeiten eröffnen. Auffällige Standzeiten einzelner Behälter wurden sichtbar und gezielt adressiert. Temperaturverläufe erlaubten eine differenzierte Betrachtung der Kühlkette, besonders an Übergabepunkten zwischen Logistikstufen. Die Brauerei erhielt ein präziseres Bild der realen Abläufe jenseits von Planwerten und Annahmen.

Ein weiterer Schwerpunkt des Feldtests lag auf der Integration der Daten in die bestehende IT- und ERP-Umgebung. Ziel war es zu bewerten, wie Echtzeitinformationen aus der Behälterlogistik Planungs-, Bestands- und Forecast-Prozesse unterstützen können. Erste Erkenntnisse deuten darauf hin, dass sich Rücklaufprognosen und Bedarfsplanungen verbessern lassen, wenn Bewegungen und Zustände von Mehrweg-Assets in die Disposition einfließen. Langfristig könnten Sicherheitsbestände reduziert, Schwund besser identifiziert und Suchaufwände gesenkt werden.

„Viele Unternehmen steuern ihre Mehrweg-Kreisläufe noch auf Basis von Annahmen. Der Praxistest zeigt, dass Echtzeitdaten belastbare Aussagen über Umlaufzeiten, Standorte und Prozesszustände ermöglichen. Das verändert die Qualität von Entscheidungen in Logistik und Planung grundlegend“, sagt Matthias Piekarczyk, Chief Sales Officer bei BOX ID.

Der Feldtest wurde mit dem Behälterhersteller SCHÄFER Container Systems und einem Hardware-Partner der BOX ID Systems GmbH umgesetzt. Der Praxisbezug stand im Vordergrund: Die gewonnenen Erkenntnisse fließen in die Weiterentwicklung der Lösungen und in die Bewertung konkreter Investitionsentscheidungen ein.

Die Ergebnisse sind nicht auf die Getränkebranche beschränkt. Unternehmen in Industrie, Automotive, Handel oder Pooling-Systemen stehen vor ähnlichen Herausforderungen in der Kreislauflogistik. Der Test zeigt, welchen Beitrag digitale Asset-Daten leisten können, um Mehrweg-Systeme transparenter, planbarer und wirtschaftlicher zu steuern.

Über die BOX ID Systems GmbH

Das 2018 gegründete Softwareunternehmen bietet einen Cloud-Service für die Industrielogistik, mit dem Materialflüsse sowohl innerhalb einzelner Standorte als auch über ganze Lieferketten hinweg verfolgt, automatisiert und optimiert werden können. Die Software von BOX ID ermöglicht ein transparentes und effizientes Management von Flottengütern, die mit entsprechenden Auto-ID und/oder IoT-Objekten (z.B. LPWAN, BLE, NB-IoT, QR-Code, RFID) ausgestattet sind. BOX ID bietet Kunden eine hochskalierbare Lösung für das Management und die Optimierung komplexer Supply-Chain-Prozesse in Branchen wie Automotive, Großhandel, Gesundheitswesen, Maschinenbau, Glasindustrie, Post- und Paketdienste. Mehr unter www.box-id.com

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