Sensorik trifft auf smarte Logistiksteuerung

Transparente Bestände - Effiziente Schüttgutlogistik Sensorik trifft auf smarte Logistiksteuerung

11.03.2026 Quelle: Pressemitteilung Sachtleben Technology 2 min Lesedauer

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Wird sensorbasierte Materialerfassung mit einer digitalen Werkslogistiklösung kombiniert, führt dies zu mehr Transparenz, Effizienz und Automatisierung in der Schüttgutlogistik.

Owl eye bietet volle Transparenz über die Materialbestände im Schüttgutwerk. Nun werden diese Daten in den digitalisierten und automatisierten Lieferworkflow Axians IAS integriert.(Bild: Sachtleben Technology) — Owl eye bietet volle Transparenz über die Materialbestände im Schüttgutwerk. Nun werden diese Daten in den digitalisierten und automatisierten Lieferworkflow Axians IAS integriert.
(Bild: Sachtleben Technology)

In der Baustoffindustrie ist Effizienz in der Werkslogistik ein bedeutender Wettbewerbsfaktor. Gerade in Schüttgutwerken – etwa in Kies-, Sand- oder Mischwerken – sind dazu präzise Materialflüsse, transparente Lagerbestände und reibungslose Beladungsprozesse essenziell. Doch vielerorts dominieren noch manuelle Prozesse, ungenaue Bestandsdaten und ineffiziente Abläufe. Eine weitere Schwachstelle sind Insellösungen, so dass z. B. Infos zu Materialbeständen, wenn sie überhaupt digitalisiert erfasst werden, oft nicht in einer Werkslogistiklösung verfügbar sind, bzw. manuell in diese Systeme eingepflegt werden müssen.

Owl eye bietet volle Transparenz über die Materialbestände im Schüttgutwerk. Es handelt sich um eine automatisierte Lösung zur Volumenmessung von Haufenlagern sowie zur Materialflussmessung auf Förderbändern. Die Technologie basiert auf Lidar-Sensoren, die kontinuierlich und in Echtzeit Materialmengen zwei- und dreidimensional erfassen – stationär oder mobil (etwa auf Radladern). Die Lidar-Sensoren liefern die Datenbasis, die es der intelligenten Softwarelösung erlaubt, präzise Materialbestandsinformationen zu ermitteln. Selbst Laien können dank des benutzerfreundlichen Dashboards die aufbereiteten 3D-Daten exakt analysieren, z. B. welche Materialcharge zu welchem Zeitpunkt auf welchem Bereich einer Halde eingelagert wurde.

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Stand: 08.12.2025

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