LIS Logistische Informationssysteme GmbH breidt het gebruik van kunstmatige intelligentie in haar softwareoplossingen consequent uit. Tijdens de LogiMAT 2026 presenteert het bedrijf verschillende nieuwe AI-functies die zowel in het transportmanagementsysteem (TMS) WinSped als in het LIS Warehouse Management (LWM) worden ingezet. Het doel is om operationele processen in het transport en in het magazijn doelgericht te ontlasten en besluitvormingsprocessen te versnellen door middel van geautomatiseerde gegevensverzameling, intelligente toegang tot informatie en continue gegevenscontrole.
„We integreren AI niet op individuele punten, maar in de gehele procesketen: van de orderontvangst via de planning tot en met de magazijnactiviteiten”, zegt Rob Schreurs, co-CEO van LIS, en voegt eraan toe: „Ons doel is om de transparantie van processen en gegevens te vergroten en de kwaliteit van de informatie in alle systemen te waarborgen. AI is voor ons een hulpmiddel dat concrete ondersteuning moet bieden in het dagelijkse werk.”
AI bij het vastleggen van opdrachten
Een eerste toepassingsgebied is het vastleggen van opdrachten in het transportbeheer. In het webgebaseerde TMS WinSped Web maakt optische tekenherkenning (Optical Character Recognition, OCR) het mogelijk om opdrachten automatisch vast te leggen uit PDF-documenten, gescande documenten of handgeschreven notities. De geïntegreerde AI op basis van ChatGPT leest de inhoud binnen enkele seconden en legt gestructureerde opdrachten aan in het systeem – meertalig en zonder voorafgaande training.
Taalgestuurde toegang tot magazijngegevens
Ook in het LWM zal kunstmatige intelligentie in de toekomst direct in de dagelijkse praktijk worden ingezet. Een nieuwe assistentiefunctie stelt gebruikers in staat om voorraden, bewegingsgegevens of orderinformatie op te vragen via tekstinvoer of spraakbesturing in natuurlijke taal. De AI maakt daarbij gebruik van livegegevens en opgeslagen documentatie en levert contextgerichte antwoorden in realtime. De meertalige oplossing hoeft eveneens niet te worden getraind en ondersteunt met name controlekamers, magazijnmanagement en operationele medewerkers. Naast klassieke zoekopdrachten zijn ook eenvoudige ad-hocanalyses mogelijk.
Gegevenskwaliteit en vroegtijdige risicodetectie
Als aanvulling hierop breidt LIS WinSped uit met een AI-gestuurde afwijkingsdetectie. Deze analyseert opdrachten en stamgegevens in realtime, vergelijkt historische bewegings- en opdrachtgegevens en signaleert ongebruikelijke afwijkingen in hoeveelheden of structuur in een vroeg stadium. Opvallende zaken worden automatisch gemeld, zodat potentiële fouten of risico’s sneller kunnen worden geïdentificeerd. Het doel is een hogere gegevenskwaliteit en meer proceszekerheid in het transportmanagement.
De nieuwe functies vormen daarbij slechts de eerste stappen op het gebied van AI-ondersteunde oplossingen bij LIS: het bedrijf zet de verdere ontwikkeling van innovatieve toepassingen consequent voort en zal in de loop van het jaar nog meer intelligente functies introduceren.