Case Study: Wie ein Logistik-Team 12 Stunden Routinearbeit pro Woche einsparte

Ausgangslage: E-Mail-Flut im Dispo-Team

Dieses Beispielprojekt basiert auf typischen Erfahrungen aus unserer Beratungspraxis und zeigt, wie ein Einstieg mit Fluxward konkret ablaufen kann.

Ein mittelstaendisches Logistikunternehmen mit rund 85 Mitarbeitenden in NRW stand vor einem bekannten Problem: Das Dispositions-Team verbrachte woechentlich ueber 12 Stunden damit, wiederkehrende Anfragen per E-Mail zu bearbeiten. Statusabfragen, Lieferzeitanfragen, Rueckfragen zu Lieferscheinen — alles landete im gleichen Postfach.

Die Folge: Die Disponenten kamen kaum noch zu ihrer eigentlichen Arbeit. Neue Kolleginnen brauchten Wochen, um die Antwortmuster zu verstehen. Und die Kunden warteten laenger als noetig.

Tag 1: Der AI Clarity Sprint

Im Clarity Sprint haben wir gemeinsam mit dem Dispo-Team und der Teamleitung drei Dinge erarbeitet:

• Bestandsaufnahme: Welche E-Mail-Typen kommen am haeufigsten? Welche lassen sich standardisieren?
• Priorisierung: Welcher Anwendungsfall bringt den groessten Hebel bei geringstem Risiko?
• Fahrplan: Wie sieht der konkrete naechste Schritt aus — und was brauchen wir dafuer?

Das Ergebnis war klar: Rund 70% der eingehenden E-Mails fielen in fuenf wiederkehrende Kategorien. Der groesste Hebel lag in der automatischen Kategorisierung und Vorsortierung dieser Standardanfragen.

Woche 1–3: Der Workflow Build Sprint

In den folgenden drei Wochen haben wir den Workflow aufgebaut:

• Woche 1: E-Mail-Anbindung, Kategorisierungslogik mit KI, erste Testlaeufe mit echten E-Mails aus dem Archiv
• Woche 2: Antwortvorschlaege fuer die fuenf haeufigsten Kategorien, Review-Schleife mit dem Team, Feintuning der Trefferquote
• Woche 3: Go-Live im Echtbetrieb, Team-Training, Übergabe mit Anleitung, KPI-Baseline

Der Workflow laeuft so: E-Mail kommt rein, KI kategorisiert und priorisiert, erstellt einen Antwortentwurf. Das Team prueft nur noch und klickt auf Senden — oder greift bei Sonderfaellen selbst ein.

Ergebnis nach vier Wochen

• 12 Stunden weniger Routinearbeit pro Woche im Dispo-Team
• 85% Trefferquote bei der automatischen Kategorisierung
• Antwortzeit halbiert — Kunden bekommen schneller Rueckmeldung
• Einarbeitung neuer Mitarbeiter deutlich einfacher durch dokumentierte Antwortmuster

Was dieses Projekt zeigt

Der Einstieg in KI muss nicht mit einem Grossprojekt beginnen. Ein klar abgegrenzter Anwendungsfall, ein engagiertes Team und drei Wochen reichen oft aus, um einen spuerbaren Unterschied zu machen.

Das Team hat heute die Moeglichkeit, den Workflow selbststaendig weiterzuentwickeln — neue Kategorien hinzuzufuegen, Antwortvorlagen anzupassen, die Logik zu verfeinern. Kein Vendor Lock-in, kein Blackbox-System.

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Interessiert, wie ein aehnliches Projekt bei euch aussehen koennte? Vereinbart ein kostenloses Orientierungsgespraech — wir schauen gemeinsam, wo bei euch der groesste Hebel liegt.