Warum wooms das Warehouse Management neu denkt
Das Berliner Startup wooms entwickelt ein Warehouse-Management-System ohne Altlasten – komplett neu gebaut für Echtzeit, AI und Skalierbarkeit. Im Mittelpunkt steht der MCP (Model Control Point): die Schaltzentrale für alle KI-Prozesse. Zusammen mit sauberen Webhooks und modernen Datenbanken entsteht ein System, das klassische WMS-Architekturen hinter sich lässt. Legacy war gestern – Echtzeit ist Pflicht Batch-Prozesse und XML-Dateien waren einmal Standard, heute sind sie ein Bremsklotz. wooms setzt stattdessen auf Event-basierte Kommunikation, idempotente APIs und Shopify-Webhooks – direkte IT-Stack-zu-IT-Stack-Integration ohne Polling oder Zwischenlayer. Das Ergebnis: Echtzeitprozesse, weniger Fehler, keine doppelten Bestellungen und ein System, das bei steigenden Volumina mitwächst. MCP – das Gehirn hinter der Automatisierung Der Model Control Point koordiniert alle KI-Modelle in wooms. Er sorgt dafür, dass Entscheidungen reproduzierbar, prüfbar und auditierbar bleiben – ein Punkt, der bei AI-Anwendungen im operativen Umfeld entscheidend ist. Modell-Auswahl pro Aufgabe (Klassifizierung, Forecast, Anomalie-Erkennung), Policy-Layer für autonome vs. bestätigungspflichtige Aktionen, Feedback-Schleifen für kontinuierliches Lernen und Nachvollziehbarkeit jeder AI-Entscheidung. So wird AI von einer Spielerei zur verlässlichen Operations-Komponente. Von der API bis zum Dashboard – ein konsistenter Stack Der wooms-Stack kombiniert mehrere Datenebenen: OLTP für Transaktionen, In-Memory/Cache für Live-UI und Dashboards sowie einen Analytics Store für BI, Forecasts und AI. Dieses Design sorgt für niedrige Latenzen im Alltag und analytische Tiefe in den Reports – ohne Replikationsprobleme oder Performanceeinbußen. wooms setzt konsequent auf Observability by Design: jedes Event ist messbar, jede Abweichung nachvollziehbar. AI-basierte Picklisten-Analyse: Fair, messbar, lernend Die Picklisten-Auswertung in wooms bewertet jede Liste nach Menge, Gewicht, Volumen und Laufweg. Ein statistisches Modell (“ELS-Modell”) berechnet eine erwartete Sollzeit, aus der Effizienzwerte und Ausreißer erkannt werden. Praxisnutzen: Fairer Effizienz-Score (A+ bis D) pro Pick, Re-Slotting-Kandidaten werden automatisch vorgeschlagen, Root-Cause-Analyse zeigt Engpässe und schwere Artikel, D-Ratings triggern automatisch Coaching-Tasks. So entstehen dynamische Optimierungen im laufenden Betrieb – datenbasiert, reproduzierbar, fair. Feature-Drops im Wochenrhythmus Neue Funktionen erscheinen regelmäßig: Zeiterfassung für Mitarbeitende, Lieferschein 2.0 oder verbesserte Cart-Picking-Flows sind nur Beispiele für das hohe Release-Tempo. Das Team arbeitet AI-first und tool-agil: Neue Plattformen wie Atlas Browser, Gemini oder Anthropic werden getestet, integriert, verworfen oder verbessert – je nach tatsächlichem Nutzen. “Wir bauen kein altes System nach – wir definieren, wie operative Prozesse mit AI wirklich funktionieren. Schnell, transparent, skalierbar.” – Ansgar, Mitgründer & Software-Architekt Fact Box – Produkt: wooms – AI-first WMS für E-Commerce & 3PL – Core: MCP – AI Orchestration & Governance – Integration: Shopify Webhooks idempotent realtime – Daten: OLTP + Cache + Analytics Store – Features: Cart Picking, Retouren mit Video, Dashboards – Neue Drops: Zeiterfassung, Lieferschein 2.0 – Unternehmen: wooms WMS GmbH Berlin © 2025 wooms WMS GmbH – de.wooms.io – AI-first Warehouse Management System
Advantage: WMS Next Level – startklar in Minuten, scan-sicher im Betrieb, messbar in jeder KPI.
Kontakt wooms WMS GmbH wooms Presse Goerzallee 311 14167 Berlin 01747211813 https://de.wooms.io/
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