06.08.2025
HEYLOG

Schmitz Cargobull holt Logistik-Award mit Lösung von Wiener Startup

LKW-Abwicklung via WhatsApp: Das Wiener Startup Heylog vereinfacht die Vorgänge nicht nur bei Logistik-Unternehmen. Schmitz Cargobull bekam für den Einsatz der Lösung nun den eLogistics Award 2025.
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Schmitz Cargobull Fuhrpark - Schmitz Cargobull holt Award mit Heylog-Lösung
(c) Schmitz Cargobull

„Hoflogistik“, so nennt man die Steuerung der Vorgänge direkt am Betriebshof von Logistik- oder Industrieunternehmen. Diesem Feld widmet sich das 2022 gegründete Wiener Startup Heylog. Dieses war als eine Art Hybrid aus klassischem und Corporate-Startup von Beginn an eng mit Branchen-Größen verzahnt. So war vom Start weg KUBIKx, der Venture Builder der Schmitz Cargobull Gruppe, an Bord – brutkasten berichtete damals. Später kam WaVe-X, der Corporate-VC von LKW Walter, als Investor hinzu. Auch whataventure war von Beginn an dabei.

Kommunikation via WhatsApp, Login via QR-Code

Heylog will diese „Hoflogistik“ für die Beteiligten deutlich vereinfachen. Dabei setzt das Unternehmen auf Kommunikation ausschließlich über WhatsApp und andere ausgewählte Standard-Messenger, die auf einer SaaS-Anwendung im Hintergrund aufsetzt. Diese wiederum bindet die vorhandenen genutzten Systeme ein. Es brauche also keine neuen und teuren Terminals und Apps für die Lösung, betont man beim Startup. Die Implementierung verspricht man innerhalb weniger als 48 Stunden.

„Die Logistikbranche braucht keine neuen Hardware-Zyklen, sondern pragmatische Lösungen, die sofort funktionieren“, meint Heylog-Geschäftsführer Johannes Leitner. „Wir haben verstanden, dass die beste Technologie, die ist, die bereits jeder Fahrer in der Tasche hat: sein Smartphone mit WhatsApp.“ Konkret müssen die Fahrer:innen nur einen QR-Code einscannen, um sich ins System einzuloggen – der Rest läuft automatisert.

Award für Zeit- und Geld-Ersparnis mit Heylog-Lösung

Das Ergebnis: Am Schmitz-Cargobull-Standort Vreden in Deutschland seien die Wartezeiten durch den Einsatz der Heylog-Lösung um mehr als 20 Minuten pro LKW gesunken, die Standgeldkosten hätten sich um bis zu 80 Prozent reduziert. Mit diesen Zahlen überzeugte das Logistik-Unternehmen nun auch die Jury des eLogistics Awards 2025.

Der elogistics award wird seit 2000 der Jury des AKJ Automotive vergeben. Die Organisation versammelt Expert:innen und Führungskräfte aus der Automobilindustrie, die Abkürzung AKJ steht für „Arbeitskreis für Just-in-Time“.

Als weitere Referenz nennt das Startup in einer Aussendung den Kunststoffrohrhersteller Egeplast. Dort komme man auf 50.000 Euro Jahresersparnis, einen ROI von 250 Prozent und eine deutliche Entlastung von Mitarbeiter:innen, wird der Logisitk- und Versand-Leiter zitiert. Auch LKW Walter, Austrian Pet Food und die Schweitzer Spedition sind unter den Referenzkunden des Startups.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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