From-Scratch statt Legacy:

Warum wooms das Warehouse Management neu denkt

(IINews) - 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

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Datum: 31.10.2025 - 09:00 Uhr
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