CLOE | Logistiksoftware | Kosten | Erfahrungen | Funktionen | Test | Vergleich | Alternativen

🟦 Funktionen – Was kann die Software?

Tourenplanung & Optimierung: End-to-End-Tourenoptimierung mit automatischer Berücksichtigung von Lieferfenstern, Fahrzeugkapazitäten und gesetzlichen Lenk- und Ruhezeiten, Echtzeit-Routenanpassung bei Verkehrsstörungen oder kurzfristigen Auftragsänderungen, Multimodale Verkehrsplanung für die integrierte Nutzung von Straße, Schiene und Binnenschiff

Intelligente Prognose & Disposition: KI-gestützte Nachfrageprognosen für bedarfsorientierte Disposition und vorausschauende Bestandsplanung, Automatisierte Lademitteloptimierung zur maximalen Paletten- und Flächenausnutzung

Transparenz & Kommunikation: Echtzeit-Tracking mit präzisen ETA-Berechnungen für alle Sendungen, Self-Service-Portale für Fahrer und Kunden zur Reduzierung von Telefonanfragen, Mobile Fahrer-App mit digitaler Tourinfo, Navigation und direkter Kommunikation zur Disposition

Spezialanforderungen & Compliance: IoT-Sensorintegration zur automatischen Überwachung von Temperatur und Füllständen bei Kühlketten und Gefahrguttransporten, Regelbasierte Konfliktprüfung für ADR-Vorschriften, Tunnelverbote und Gefahrgut-Kombinationen, KPI-Dashboard mit CO₂-Monitoring für transparente Übersicht über Kosten, Zeiten und Nachhaltigkeitskennzahlen

Integration & Flexibilität: API-First-Architektur für nahtlose Anbindung an bestehende ERP/TMS/WMS-Systeme, Vorkonfigurierte Telematik-Schnittstellen für gängige Anbieter wie Trimble, TomTom Telematics und Spedion, Multi-Scenario-Simulation zur schnellen Bewertung verschiedener Planungsalternativen

🟨 Besonderheiten – Was macht CLOE einzigartig?

Graph-basierte Optimierungs-Engine mit Echtzeit-Simulation unterscheidet CLOE grundlegend von klassischen linearen Optimierern. Die Software modelliert Transportnetzwerke als Graphen und simuliert mehrere Szenarien parallel. Bei Störungen lassen sich binnen Sekunden verschiedene Ausweichalternativen vergleichen und die optimale Lösung auswählen – ohne langwierige Neuberechnungen abwarten zu müssen. Disponenten können dadurch proaktiv statt reaktiv agieren und treffen datenbasierte Entscheidungen auch unter erheblichem Zeitdruck.

Einzigartige Kombination aus ML-Forecasting und Live-Telematik vereint prädiktive KI-Modelle mit sensorbasierten Echtzeitdaten aus IoT und Telematik in einem integrierten System. Die Software analysiert historische Daten für Nachfrageprognosen und Verkehrsentwicklungen, lernt kontinuierlich aus neuen Informationen und passt sich automatisch an die aktuelle Situation an. Anwender planen damit nicht nur auf Basis von Erfahrungswerten, sondern mit präzisen Prognosen. Dokumentierte Kundenprojekte belegen Tourkostenreduktionen von bis zu 15 Prozent.

Cloud-native Microservices-Architektur mit unabhängigen, in Containern laufenden Modulen, orchestriert über Kubernetes, ermöglicht einen fundamentalen Betriebsvorteil. Updates betreffen nur einzelne Module statt des Gesamtsystems, wodurch monatliche Aktualisierungen ohne Ausfallzeiten möglich sind. Die automatische Skalierung bei Lastspitzen und die hohe Ausfallsicherheit bedeuten praktisch: Anwender arbeiten immer mit der aktuellsten Version ohne manuelle Wartungsfenster oder geplante Downtimes.

Einschränkungen: CLOE fokussiert primär auf Transportoptimierung und deckt nicht den vollständigen Funktionsumfang klassischer TMS/WMS-Systeme ab. Die nachweisliche Skalierbarkeit für sehr große Netzwerke mit über 1.000 Fahrzeugen ist noch begrenzt dokumentiert. Die Qualität der KI-basierten Funktionen hängt erheblich von der Qualität der Stammdaten ab – Unternehmen mit inkonsistenten Datenbeständen sollten einen initialen Bereinigungsaufwand von 10 bis 20 Prozent der Implementierungskosten einkalkulieren.

🟩 Empfehlung – Wer sollte CLOE wählen?

Mittelständische Speditionen mit 20 bis 200 Fahrzeugen profitieren besonders von CLOE, wenn sie täglich mit komplexer manueller Tourenplanung kämpfen, zu viele Leerkilometer verzeichnen und ihren Disponenten die Zeit für strategische Aufgaben fehlt. Die Software reduziert den Planungsaufwand um etwa 30 Prozent und erhöht die Flottenauslastung um bis zu 10 Prozent – bei überschaubarem Implementierungsaufwand von drei bis sechs Monaten. Diese Zielgruppe findet in CLOE eine wirtschaftliche Balance zwischen Funktionstiefe und Komplexität.

3PL-Dienstleister im E-Commerce-Fulfillment finden in CLOE eine passende Lösung, wenn sie volatile Sendungsmengen managen, präzise ETA-Kommunikation bieten und gleichzeitig Kosten optimieren müssen. Die Kombination aus Nachfrageprognosen, Echtzeit-Tracking und integrierten Kundenkommunikations-Tools deckt genau diese Anforderungen ab. Die flexible Skalierung ermöglicht quartalsweise Anpassungen der Fahrzeuglizenzen bei saisonalen Schwankungen ohne langfristige Bindung.

Produzierende Unternehmen mit eigener Logistik eignen sich für CLOE, wenn sie Distributions- und Beschaffungslogistik inhouse abwickeln, spezielle Anforderungen wie Kühlketten oder Gefahrgut managen und Nachhaltigkeit durch CO₂-Reporting dokumentieren wollen. Die nahtlose Integration in gängige ERP-Systeme wie SAP, Oracle oder Microsoft Dynamics ermöglicht einen durchgängigen Datenfluss ohne Medienbrüche. Die IoT-Sensorintegration unterstützt automatisierte Compliance-Überwachung für regulierte Branchen.

Logistik-Consultants und Optimierungsprojekte nutzen CLOE effektiv, wenn sie verschiedene Optimierungsszenarien simulieren, Potenziale quantifizieren und Kunden datenbasiert beraten wollen. Die Multi-Scenario-Simulation und das umfassende KPI-Dashboard ermöglichen fundierte Entscheidungsunterstützung. Die API-First-Architektur erlaubt flexible Projektsetups und schnelle Prototypen-Entwicklung für kundenspezifische Analysen.

Entscheidende Auswahlkriterien:

• Integrationsfähigkeit: Die API-First-Architektur minimiert Integrationsaufwand und -kosten erheblich bei Anbindung an SAP, Oracle oder Microsoft Dynamics – besonders relevant bei komplexen IT-Landschaften
• Skalierbarkeit & Flexibilität: Das Pay-as-you-grow-Modell ermöglicht quartalsweise Anpassung der Fahrzeuglizenzen für saisonale Schwankungen ohne langfristigen Vendor-Lock-in
• Datenqualität & Ressourcen: CLOE setzt hochwertige Stammdaten voraus – bei kritischer Datenqualität sollten 10 bis 20 Prozent der Implementierungskosten für initiales Cleansing eingeplant werden
• Netzwerkgröße: Bei Flotten unter 500 Fahrzeugen ist CLOE optimal positioniert, bei über 1.000 Fahrzeugen sollten zusätzliche Referenzen angefordert werden, da hier die dokumentierte Erfahrungsbasis noch begrenzt ist

Details zur Logistiksoftware: CLOE

CLOE basiert auf einer modernen Cloud-native Microservices-Architektur mit Docker-Containern, Kubernetes-Orchestrierung und Apache Kafka für Echtzeit-Datenstreaming. Die Programmierung erfolgt in Python für KI- und ML-Komponenten sowie Java und Kotlin für Backend-Services, während das Frontend moderne JavaScript-Frameworks nutzt. Diese technologische Basis gewährleistet hohe Ausfallsicherheit, horizontale Skalierbarkeit bei wachsenden Anforderungen und schnelle Entwicklungszyklen mit monatlichen Updates ohne Unterbrechung des Betriebs.

Das proprietäre CLOE AI-Framework kombiniert Machine Learning für Prognosen mit graph-basierter Optimierung und unterscheidet sich damit grundlegend von klassischen Routenplanern. Während traditionelle Systeme sequenziell optimieren, bewertet CLOE mehrere Szenarien parallel und trifft adaptive Entscheidungen in Echtzeit – vergleichbar mit einem Schachcomputer, der mehrere Züge vorausdenkt. Diese Architektur ermöglicht es, auf unvorhergesehene Ereignisse nicht nur zu reagieren, sondern verschiedene Lösungswege binnen Sekunden zu evaluieren.

Im praktischen Tagesgeschäft importiert CLOE morgens automatisch Aufträge aus dem verbundenen ERP-System, optimiert Touren unter Berücksichtigung aller definierten Restriktionen und sendet die finalisierte Planung an die mobile Fahrer-App. Während des Tages passt das System bei Störungen wie Verkehrsproblemen oder kurzfristigen Auftragsänderungen dynamisch nach. Disponenten werden nur bei kritischen Abweichungen aktiv eingebunden und wechseln damit von reaktivem Krisenmanagement zu proaktiver strategischer Steuerung. Die Self-Service-Portale für Kunden reduzieren Anfragen beim Kundendienst erheblich durch transparente Sendungsverfolgung mit präzisen Ankunftszeitprognosen.

Wissenswertes zum Anbieter: Clover Optimization GmbH

Die Clover Optimization GmbH wurde 2018 in München gegründet und beschäftigt aktuell 70 bis 80 Mitarbeitende, davon etwa 30 Prozent in Forschung und Entwicklung. Das durch Risikokapital finanzierte Unternehmen zeigt kontinuierliches Wachstum und kooperiert eng mit der Technischen Universität München – ein klares Indiz für wissenschaftliche Fundierung und Innovationskraft. Diese akademische Anbindung manifestiert sich in der fortschrittlichen KI-Technologie und den regelmäßigen Veröffentlichungen zu Optimierungsalgorithmen.

CLOE positioniert sich als innovativer Spezialist im Mid-Market-Segment für Flotten zwischen 20 und 500 Fahrzeugen und grenzt sich durch moderne Technologie von etablierten Anbietern wie PTV oder ORTEC ab. Während die etablierten Anbieter oft monolithische Legacy-Systeme schrittweise modernisieren müssen, ist CLOE als „digital born"-Lösung von Grund auf für Cloud-Betrieb und API-Integration konzipiert. Mit einem Net Promoter Score über 40, der überdurchschnittlich für den B2B-Bereich ist, dedizierten Customer Success Managern für größere Kunden und monatlichen User Groups zeigt das Unternehmen ausgeprägte Kundenorientierung. Die Produktroadmap wird transparent im Kundenportal kommuniziert und durch Anwenderfeedback aktiv beeinflusst.

Technische Details & Integration

Die API-First-Architektur stellt alle Funktionen über REST- und GraphQL-APIs bereit, dokumentiert über Swagger und OpenAPI mit interaktivem Developer Portal. Dies unterscheidet CLOE fundamental von vielen Wettbewerbern mit proprietären Schnittstellen. Praktisch bedeutet das: IT-Abteilungen können CLOE typischerweise in 8 bis 12 Wochen statt 6 bis 9 Monaten anbinden, und zukünftige Anpassungen oder Erweiterungen lassen sich deutlich einfacher umsetzen. Die vollständige API-Dokumentation mit Beispielcode in mehreren Programmiersprachen beschleunigt die Implementierung zusätzlich.

Offizielle Integrationen existieren für SAP S/4HANA und ECC, Microsoft Dynamics 365, Oracle EBS sowie gängige TMS-Systeme wie CargoSoft. Für Telematik sind Anbieter wie Trimble, TomTom Telematics und Spedion vorpaketiert. Standard-Datenformate wie EDIFACT, XML, CSV und JSON werden nativ unterstützt – in der Praxis deckt dies 80 bis 90 Prozent der typischen Integrationsanforderungen ab. Für spezielle Anforderungen können Custom Connectors über die API-Schicht entwickelt werden, was durch die klare Architektur mit überschaubarem Aufwand möglich ist.

Das System ist ISO 27001-zertifiziert und DSGVO-konform mit Rechenzentren in Europa, häufig in Deutschland. Alle Verbindungen nutzen TLS 1.2+ Verschlüsselung, und die Datenhaltung erfolgt verschlüsselt. Standard-Auftragsverarbeitungsverträge sind etabliert und können ohne lange Verhandlungen abgeschlossen werden. Für Unternehmen mit hohen Compliance-Anforderungen aus Branchen wie Pharma oder Automotive ist dies ein wichtiges Entscheidungskriterium. Die Cloud-native Architektur ermöglicht zudem regelmäßige Sicherheitsupdates ohne Eingriffe durch den Anwender.

Kosten & Preismodell

CLOE nutzt ein Abomodell mit Lizenzierung pro aktiver Fahrzeugeinheit, abrechenbar auf monatlicher oder jährlicher Basis, plus optionale Module für erweiterte Funktionen wie spezielle Forecasting-Modelle oder zusätzliche Schnittstellen. Die genauen Staffelpreise werden individuell kalkuliert und sind nicht öffentlich verfügbar. Quartalsweise Anpassungen der Fahrzeuganzahl ermöglichen flexible Skalierung bei saisonalen Schwankungen ohne langfristige Festlegung – besonders relevant für Unternehmen mit ausgeprägten Saison-Peaks im E-Commerce oder in der Landwirtschaft.

Bei einer Flotte von 100 Fahrzeugen im SaaS-Modell sollten Unternehmen mit folgender Total Cost of Ownership über drei Jahre rechnen: Das erste Jahr beträgt etwa das 1,5- bis 2,5-fache der Jahreslizenz, da Implementierung, Schulung und interner Aufwand hinzukommen. Die Folgejahre liegen bei etwa dem 1,1-fachen der Jahreslizenz für laufenden Support und gelegentliche Anpassungen. Versteckte Kostentreiber sind häufig die initiale Datenbereinigung mit 10 bis 20 Prozent der Implementierungskosten, individuelle Anpassungen bei spezifischen Anforderungen und laufende Middleware-Kosten bei komplexen Integrationsszenarien.

Bei korrekter Implementierung und guter Datenqualität ist ein ROI von 6 bis 12 Monaten realistisch, basierend auf dokumentierten Tourenkostenreduktionen von 10 bis 15 Prozent und 10 Prozent höherer Flottenauslastung. Diese Werte sind durch Kundenreferenzen belegt, etwa die TransLogistics GmbH mit 12 Prozent Einsparung nach sechs Monaten produktivem Betrieb. Zusätzlich profitieren Unternehmen von reduziertem Dispositionsaufwand um etwa 30 Prozent und verbesserter Kundenzufriedenheit durch präzise Ankunftszeitprognosen, was sich in geringeren Reklamationsraten niederschlägt. Die Cloud-Architektur eliminiert zudem Kosten für Hardware, Wartung und IT-Personal für Systembetreuung.

Migration & Umstieg auf CLOE

Die Standard-Implementierung verläuft in drei Phasen über drei bis sechs Monate: In der ersten Phase erfolgen Scoping und Datenaufnahme über vier bis sechs Wochen, gefolgt von Konfiguration und Integration über 8 bis 12 Wochen. Die dritte Phase umfasst Test, Go-Live und Hypercare über etwa vier Wochen. Bei komplexen Szenarien mit vielen individuellen Integrationen, Legacy-Systemen oder internationalen Rollouts können 6 bis 12 Monate realistischer sein. Nach dem Go-Live laufen SaaS-Updates automatisch ohne Zutun des Anwenders, was den laufenden Wartungsaufwand minimiert.

Unternehmen sollten intern 2 bis 3 FTEs während der Implementierung einplanen: 0,5 FTE Projektmanager mit Logistik-Expertise, 0,5 FTE Key-User oder Disponent für Prozessdesign und Testing, 0,3 FTE IT-Integrator mit API-Erfahrung für technische Anbindungen. Bei schlechter Datenqualität kommen zusätzlich 0,2 FTE für systematisches Daten-Cleansing hinzu. Post-Go-Live sinkt der Aufwand drastisch, da die Cloud-Architektur keine lokale Wartung, Backup-Verwaltung oder Patch-Management erfordert. Ein Systemadministrator mit 0,1 bis 0,2 FTE für Benutzerverwaltung und gelegentliche Konfigurationsanpassungen ist typischerweise ausreichend.

Drei Faktoren entscheiden über Erfolg oder Misserfolg der Implementierung: Top-Management-Commitment für ausreichende Ressourcen und Change Management ist grundlegend, da neue Planungsprozesse etabliert werden müssen. Zweitens erfordert die KI-basierte Optimierung frühzeitige, systematische Datenbereinigung – nicht erst während der Migration, sondern idealerweise vor Projektstart. Drittens ist die intensive Einbindung der Disponenten und Fahrer ab Tag eins entscheidend, idealerweise mit Pilotteams als Multiplikatoren. Der Widerstand gegen neue Prozesse sollte nicht unterschätzt werden, insbesondere bei langjährigen Mitarbeitenden mit etablierten Routinen. Erfolgreiche Projekte investieren 15 bis 20 Prozent der Projektzeit in Kommunikation und Schulung.

Vorteile und Herausforderungen im Überblick

Vorteile:

• Nachweisliche Kostenreduktion: Tourkostensenkungen von 10 bis 15 Prozent durch KI-Optimierung sind durch Kundenreferenzen belegt – bei 100 Fahrzeugen mit durchschnittlich 200 Euro Tageskosten entspricht das einer Einsparung von 730.000 Euro pro Jahr
• Echtzeit-Reaktionsfähigkeit: Automatische Nachplanung bei Störungen ersetzt manuelles Krisenmanagement und ermöglicht proaktive Disposition statt reaktivem Feuerlöschen
• Zukunftssichere Architektur: API-First-Design, Microservices und monatliche Updates ohne Ausfallzeiten bedeuten, dass die Investition technologisch relevant bleibt
• Schnelle Implementierung: Typische Projektlaufzeiten von 3 bis 6 Monaten liegen deutlich unter denen etablierter Systeme mit 9 bis 18 Monaten
• Intuitive Benutzeroberfläche: Moderne Oberfläche reduziert Schulungsaufwand und erhöht Akzeptanz bei Disponenten und Fahrern
• Transparente Kundenkommunikation: Präzise ETA-Berechnungen und Self-Service-Portale reduzieren Kundenanfragen um bis zu 40 Prozent

Herausforderungen:

• Datenqualität als Grundvoraussetzung: Die KI-Funktionen sind nur so gut wie die Stammdaten – inkonsistente Adressen, fehlende Zeitfenster oder ungepflegte Fahrzeugdaten führen zu suboptimalen Ergebnissen und erfordern initialen Bereinigungsaufwand
• Begrenzte Erfahrung bei sehr großen Flotten: Für Netzwerke mit über 1.000 Fahrzeugen fehlen noch umfassende Referenzprojekte – Unternehmen dieser Größenordnung sollten spezifische Nachweise anfordern
• Fokus auf Transport, nicht Full-Service-TMS: Umfassende Lagerverwaltung, detaillierte Frachtkostenabrechnung oder komplexe Hafenprozesse erfordern Ergänzungssysteme
• Change Management notwendig: Der Übergang von manueller zu KI-gestützter Planung erfordert Prozessänderungen und kann auf Widerstand bei etablierten Disponenten stoßen
• Abhängigkeit von Cloud-Infrastruktur: Unternehmen mit zwingenden On-Premise-Anforderungen müssen mit höherer TCO und weniger Agilität rechnen
• Jüngerer Anbieter: Im Vergleich zu etablierten Playern mit Jahrzehnten Markterfahrung ist CLOE seit 2018 am Markt – Langzeitstabilität ist weniger belegt

Häufig gestellte Fragen zu CLOE

Welche Deployment-Optionen bietet CLOE an?

CLOE wird primär als Cloud-SaaS-Lösung auf AWS, Azure oder Google Cloud Platform angeboten, mit automatischen Updates und einer Verfügbarkeitsgarantie von 99,9 Prozent. On-Premise oder Hybrid-Deployments sind auf Anfrage möglich, erfordern jedoch Docker-fähige Linux-Server und erhöhen die Total Cost of Ownership um etwa 20 bis 30 Prozent durch zusätzliche Wartung und fehlende automatische Updates. Für die meisten Unternehmen ist SaaS die wirtschaftlichere und wartungsärmere Option, da sie keine eigene Infrastruktur vorhalten müssen.

Wie lange dauert die Implementierung realistisch?

Die Standard-Implementierung für mittelständische Unternehmen dauert drei bis sechs Monate und umfasst Scoping, Datenaufnahme, Konfiguration, Integration sowie Test- und Go-Live-Phasen. Bei komplexen IT-Landschaften mit vielen Legacy-Systemen, schlechter Datenqualität oder internationalen Rollouts sollten 6 bis 12 Monate eingeplant werden. Die Cloud-Architektur ermöglicht nach dem Go-Live automatische Updates ohne zusätzliche Projektphasen, was den langfristigen Wartungsaufwand minimiert.

Wie hoch sind die initialen Datenbereinigungskosten?

Der Aufwand für Datenbereinigung hängt stark von der aktuellen Datenqualität ab. Bei inkonsistenten Stammdaten sollten Unternehmen 10 bis 20 Prozent der Implementierungskosten für systematisches Cleansing einplanen. Kritische Bereiche sind Adressdaten, Lieferzeitfenster, Fahrzeugkapazitäten und historische Auftragsdaten für das KI-Training. Eine frühzeitige Datenqualitätsprüfung vor Projektstart vermeidet spätere Verzögerungen und enttäuschende KI-Ergebnisse.

Wie funktioniert das Change Management bei der Einführung?

Erfolgreiche Implementierungen setzen auf frühzeitige Einbindung von Disponenten als Power-User, Pilotphasen mit kleinen Teams für schrittweises Lernen und intensive Schulungen mit etwa 8 Stunden Online-Training plus 2 Tage Präsenz-Workshop. Die mobile Fahrer-App muss intuitiv sein und echten Mehrwert bieten wie einfache Navigation oder digitale Lieferscheine, damit sie tatsächlich genutzt wird. Regelmäßige Kommunikation über konkrete Mehrwerte und Quick Wins erhöht die Akzeptanz erheblich.

Welchen Support und welche SLAs bietet CLOE?

CLOE bietet dreistufigen Support mit Self-Service-Portal, Peer-Community und direktem Helpdesk bei einer Reaktionszeit von 4 Stunden bei kritischen Fehlern, verfügbar 24 Stunden an 7 Tagen. Größere Kunden erhalten dedizierte Customer Success Manager für proaktive Betreuung und regelmäßige Optimierungsreviews. Der Net Promoter Score über 40 und regelmäßige User Groups zeigen überdurchschnittliche Support-Qualität. Konkrete SLA-Details zu Prioritätsabstufungen und Kompensationsregelungen sollten im Vertrag individuell geregelt werden.

Eignet sich CLOE für internationale Rollouts?

CLOE unterstützt mehrere Sprachen in der Benutzeroberfläche und kann länderspezifische Regularien wie unterschiedliche Lenk- und Ruhezeiten abbilden. Die Cloud-Architektur ermöglicht dezentrale Nutzung ohne lokale Server-Infrastruktur. Für internationale Rollouts sollten jedoch Referenzen aus den spezifischen Zielmärkten angefragt werden, da die dokumentierte Erfahrung primär im DACH-Raum liegt. Die Roadmap zeigt Ambitionen für internationale Expansion, konkrete Verfügbarkeit regionalspezifischer Features sollte im Vorfeld geklärt werden.