KI-Software CASTN optimiert Versandkartons unter Einbezug von Verpackungsmaschinen

Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML ist für die Software CASTN mit dem Deutschen Verpackungspreis 2026 in der Kategorie Digitalisierung ausgezeichnet worden. Die Auszeichnung wurde am 30. Juli 2026 bekannt gegeben; die entsprechende Mitteilung des Fraunhofer IML datiert vom 31. Juli 2026. CASTN steht für „Carton Set Optimization“ und soll Versandhändler dabei unterstützen, Kartonsets besser auf ihre Artikel- und Auftragsstruktur abzustimmen.

Das Besondere an der Lösung ist die Verbindung von Künstlicher Intelligenz, mathematischer Optimierung und praktischen Bedingungen aus der Verpackungslogistik. Dazu zählen nicht nur Kartonabmessungen und Produktdaten, sondern auch Gewichtsgrenzen, Mindest- und Maximalgrößen sowie Anforderungen von Verpackungsmaschinen, Fördertechnik und Logistikdienstleistern. Damit betrachtet CASTN die Kartonauswahl nicht isoliert, sondern als Teil eines größeren technischen Systems.

Warum übergroße Versandkartons zum Problem werden

Im Onlinehandel werden Produkte häufig in Kartons versendet, die deutlich größer als der eigentliche Inhalt sind. Der verbleibende Raum muss oft mit Papier, Luftpolstern oder anderem Füllmaterial stabilisiert werden. Dadurch steigen der Verbrauch an Kartonage und Polstermaterial, das Transportvolumen wächst und die Kosten für Lagerung, Handling und Versand können zunehmen.

Die Ursache liegt nicht zwangsläufig in einer fehlenden Auswahl an Kartons. Viele Unternehmen verfügen bereits über zahlreiche Formate, deren Zusammensetzung jedoch historisch gewachsen ist. Ein Kartonset kann deshalb zwar umfangreich sein, aber trotzdem schlecht zu den tatsächlich anfallenden Bestellungen passen. Saisonale Schwankungen, neue Produkte und veränderte Bestellmuster erschweren eine manuelle Anpassung zusätzlich.

CASTN setzt genau an dieser Schnittstelle an. Die Software analysiert Artikel- und Auftragsdaten sowie die bisher eingesetzten Kartongrößen. Anschließend wird berechnet, welche Kartonformate für die konkrete Versandstruktur sinnvoll sind. Ziel ist ein Ausgleich zwischen möglichst hoher Volumenauslastung und einer begrenzten Anzahl verschiedener Kartons.

Wie CASTN die Kartonauswahl berechnet

Der Optimierungsprozess beginnt mit der Aufbereitung der Unternehmensdaten. Dazu gehören unter anderem Stammdaten zu Artikeln, historische Bestelldaten und Informationen über vorhandene Kartons. Nach der Datenbereinigung kann CASTN zunächst den aktuellen Zustand bewerten. Dazu zählen der Volumennutzungsgrad, die Nutzung einzelner Kartonformate, das durchschnittliche Kartonaufkommen je Auftrag und das gesamte Versandvolumen.

Auf dieser Grundlage berechnet die Software ein alternatives Standardkartonset. Dabei soll nicht einfach der größtmögliche Karton vermieden werden. Vielmehr wird nach einem Kartonmix gesucht, der möglichst viele typische Bestellungen abdeckt, ohne die Lager- und Prozesskomplexität durch eine unüberschaubare Zahl an Formaten zu erhöhen. Das ist ein klassisches Zielkonfliktproblem: Mehr Kartongrößen können die Passgenauigkeit verbessern, erhöhen aber zugleich Beschaffungs-, Lager- und Steuerungsaufwand.

In die Berechnung lassen sich kundenspezifische Vorgaben aufnehmen. Das Fraunhofer IML nennt beispielsweise Gewichtsrestriktionen, Mindest- und Maximalabmessungen, zulässige Gurtmaße sowie Kartontypen, die zwingend im Sortiment bleiben müssen. Dadurch soll das Ergebnis nicht nur mathematisch günstig, sondern auch im bestehenden Betrieb einsetzbar sein.

Verpackungsmaschinen und Fördertechnik als Teil der Optimierung

Ein zentraler Unterschied zu einer rein produktbezogenen Kartonempfehlung besteht darin, dass CASTN technische Anlagenbedingungen berücksichtigen kann. Ein Karton muss in der Praxis nicht nur zum Versandgut passen. Er muss sich auch aufrichten, befüllen, verschließen, etikettieren und über vorhandene Förderstrecken transportieren lassen. Werden Kartonformate verändert, können deshalb Anpassungen an Maschinen, Zuführungen, Sensorik oder Fördertechnik erforderlich werden.

Nach Angaben des Fraunhofer IML können solche Restriktionen direkt in die Berechnung einbezogen werden. Das betrifft sowohl Verpackungsmaschinen als auch Fördertechnik und Anforderungen von Logistikdienstleistern. Die Software soll damit bereits in der Planungsphase sichtbar machen, welche Kartonsets mit der vorhandenen Infrastruktur vereinbar sind.

Diese Verbindung von Verpackungsoptimierung und Anlagenplanung ist für Unternehmen besonders relevant, die automatisierte Verpackungslinien betreiben. Ein theoretisch optimaler Karton, der von einer Maschine nicht verarbeitet werden kann, hätte keinen praktischen Nutzen. CASTN verschiebt die Betrachtung deshalb von der einzelnen Verpackung hin zum Zusammenspiel aus Produkt, Auftrag, Karton, Maschine und Transportprozess.

Welche wirtschaftlichen und ökologischen Folgen möglich sind

Weniger Leerraum kann mehrere Effekte gleichzeitig auslösen. Wenn Kartons besser zum Inhalt passen, kann der Bedarf an Füllmaterial sinken. Ein geringeres Paketvolumen kann außerdem die Auslastung von Lagerflächen, Fahrzeugen und Sortieranlagen verbessern. Hinzu kommen mögliche Einsparungen bei Kartonage, Beschaffung und Transport. Das Fraunhofer IML beziffert das mögliche Einsparpotenzial für Verpackungs- und Transportkosten mit bis zu 15 bis 20 Prozent. Diese Angabe ist als Potenzial zu verstehen und lässt sich nicht pauschal auf jedes Unternehmen übertragen.

Ökologisch ist die Wirkung ebenfalls abhängig von der konkreten Umsetzung. Kleinere oder besser ausgelastete Kartons können Materialverbrauch und unnötiges Transportvolumen reduzieren. Entscheidend bleiben jedoch die tatsächlichen Bestelldaten, die Stabilitätsanforderungen, die Retourenquote, die eingesetzten Materialien und die Leistungsfähigkeit der Verpackungsanlagen. Eine Kartonoptimierung ersetzt daher keine vollständige Nachhaltigkeitsbewertung, kann aber einen wichtigen Teil davon bilden.

Regulatorischer Hintergrund durch die EU-Verpackungsverordnung

Zusätzliche Bedeutung erhält die Kartonoptimierung durch die europäische Verordnung über Verpackungen und Verpackungsabfälle. Artikel 24 der Verordnung (EU) 2025/40 sieht vor, dass der maximale Leerraumanteil bei gruppierten Verpackungen, Transportverpackungen und E-Commerce-Verpackungen grundsätzlich 50 Prozent betragen soll. Die Vorgabe gilt ab dem 1. Januar 2030 beziehungsweise drei Jahre nach dem Erlass der vorgesehenen Durchführungsrechtsakte, falls dieser Zeitpunkt später liegt.

Die genaue Berechnung des Leerraumanteils soll durch eine einheitliche Methodik festgelegt werden. Außerdem berücksichtigt die Verordnung besondere Fälle, etwa unregelmäßig geformte Produkte, Schutzanforderungen oder den notwendigen Platz für Versandetiketten. Unternehmen können deshalb nicht allein anhand äußerer Kartonmaße beurteilen, ob sie künftig alle Anforderungen erfüllen. Sie benötigen belastbare Daten und nachvollziehbare Berechnungen.

CASTN kann in diesem Zusammenhang als Analyse- und Planungsinstrument dienen. Das Fraunhofer IML beschreibt die Kartonset-Optimierung auch als mögliche Unterstützung bei der Umsetzung und Dokumentation regulatorischer Anforderungen. Eine automatische rechtliche Konformität garantiert die Software jedoch nicht; dafür bleiben die konkreten Verpackungsprozesse, die verwendeten Materialien und die jeweils geltenden Auslegungsvorgaben maßgeblich.

Vom Forschungsprojekt zur marktfähigen Software

Die Entwicklung von CASTN begann im Umfeld des Leistungszentrums Logistik und IT. Nach Angaben des Fraunhofer IML wurde die Weiterentwicklung zur fertigen Lösung durch die Fraunhofer-Zukunftsstiftung gefördert. Im Februar 2026 wurde CASTN als marktreife Software vorgestellt. Im Juli 2026 folgte eine Kooperation mit der IGEPA group, die CASTN als Dienstleistung für Kunden in Deutschland und Europa anbieten soll.

Die Produktstruktur umfasst mehrere Module. CASTN Basic analysiert unter anderem den aktuellen Kartonbestand und ermöglicht Optimierungen auf Basis hochgeladener Daten. CASTN Pro erlaubt zusätzlich die Erstellung und Analyse eigener Kartonsets. Das Expert-Modul richtet sich an Verpackungshersteller und Versanddienstleister, die die Lösung für mehrere Kunden oder Projekte einsetzen möchten.

Grenzen und offene Fragen

Auch eine leistungsfähige Optimierungssoftware ist auf geeignete Daten angewiesen. Unvollständige Artikelabmessungen, fehlerhafte Gewichtsangaben oder nicht repräsentative Bestellhistorien können die Berechnung beeinträchtigen. Zudem lassen sich nicht alle Anforderungen vollständig aus Daten ableiten. Empfindliche Produkte, Gefahrgut, temperaturgeführte Waren oder besondere Präsentations- und Retourenanforderungen können zusätzliche Prüfungen erfordern.

Eine weitere Grenze liegt in der Umsetzung. Ein neues Kartonset kann Änderungen bei Einkauf, Lagerhaltung, Maschinenparametern und Arbeitsabläufen auslösen. Unternehmen sollten deshalb nicht nur die theoretische Volumenauslastung betrachten, sondern auch Investitionen, Umstellungsrisiken und Prozessstabilität bewerten. Der Deutsche Verpackungspreis würdigt CASTN damit vor allem als digitalen Ansatz, der technische und wirtschaftliche Randbedingungen gemeinsam betrachtet. Die Auszeichnung ersetzt jedoch keine individuelle Prüfung im jeweiligen Betrieb.

Einordnung der Auszeichnung

Der Deutsche Verpackungspreis 2026 wurde an 36 Lösungen in zehn Kategorien vergeben. CASTN gehört in der Kategorie Digitalisierung zu den ausgezeichneten Innovationen. Die Jury hebt damit einen Ansatz hervor, der Verpackungsentscheidungen datenbasiert und stärker an realen Logistikprozessen ausrichten soll. Die Preisverleihung ist für den 19. November 2026 in Berlin angekündigt.

Für den Versandhandel ist die Nachricht deshalb relevant, weil CASTN mehrere bislang getrennt betrachtete Fragen zusammenführt: Welche Kartongrößen werden tatsächlich benötigt? Wie viel Leerraum entsteht? Welche Formate lassen sich wirtschaftlich lagern? Und welche Kartons können vorhandene Verpackungsmaschinen und Förderanlagen zuverlässig verarbeiten? Die Antwort auf diese Fragen soll nicht auf Erfahrungswerten, sondern auf konkreten Unternehmensdaten und mathematischer Optimierung beruhen.