Sheins Polen-Hub: KI-Logistik als Blaupause für CH-Shops

Shein baut nahe Breslau (Wrocław) ein Logistikzentrum, das in Europa zum operativen Drehkreuz werden soll – 740.000 Quadratmeter, ausgestattet mit Robotik und automatisierten Sortierlinien. Das ist kein „nice to have“, sondern ein klares Signal: Im E-Commerce gewinnt nicht mehr der Shop mit den schönsten Produktbildern, sondern der Anbieter mit der schnellsten, verlässlichsten und am besten gesteuerten Lieferkette.

Für Schweizer Händler:innen ist das im Dezember besonders greifbar. Wer 2025 im Weihnachtsgeschäft oder in der „Zwischen-den-Jahren“-Sale-Phase Lieferverzug, falsche Bestände oder teure Expressversände erlebt hat, kennt die schmerzhafte Wahrheit: Logistik ist inzwischen ein Kernprodukt. Und KI ist der Hebel, um dieses „Produkt“ skalierbar zu machen.

Sheins Schritt ist deshalb eine gute Fallstudie für unsere Serie „KI in Logistik und Lieferkettenmanagement“: Was macht so ein Hub möglich – und was davon lässt sich pragmatisch auf Schweizer Retailer und E-Commerce-Teams übertragen, ohne gleich ein Mega-Lager zu bauen?

Warum Sheins neues Logistikzentrum in Polen mehr ist als „nur ein Lager“

Sheins Polen-Standort steht für einen Trend, der 2025 in Europa spürbar Fahrt aufgenommen hat: Plattformen aus China bringen Lagerkapazität näher an den Absatzmarkt, um Lieferzeiten zu senken und regulatorische Veränderungen abzufedern.

Der konkrete Punkt ist simpel: Wenn du innerhalb Europas verschickst, reduzierst du Zoll-, Import- und Laufzeitrisiken – und du kannst Retouren besser managen. Sobald Importvorteile schwinden oder Prozesse komplexer werden, wird „aus der Region liefern“ vom Wettbewerbsvorteil zur Pflicht.

Was Shein zusätzlich clever macht

Shein koppelt die Infrastruktur an ein Ökosystem: Laut Ankündigung arbeitet das Unternehmen mit über 170 lokalen KMU (u. a. Transport- und Verpackungsservices) zusammen und erwartet bis zu 5.000 neue Jobs. Das ist strategisch, weil es zwei Dinge erleichtert:

• Kapazität hochfahren, ohne alles selbst aufzubauen (Spitzen abfedern)
• Servicequalität stabil halten, weil lokale Partner kürzere Wege und bessere Planbarkeit haben

Für Schweizer Händler:innen steckt darin eine praktische Lektion: Man muss nicht „alles selbst besitzen“, um Logistik-Performance zu gewinnen. Man muss sie besser steuern.

KI in der Logistik: So entsteht Geschwindigkeit, ohne Kosten zu sprengen

Schnellere Lieferungen klingen nach teurem Express. In der Realität kommen sie häufig aus drei KI-getriebenen Verbesserungen: bessere Prognosen, bessere Lagerentscheidungen, bessere Prozessautomatisierung.

1) KI-gestützte Bedarfsprognose statt Bauchgefühl

Wenn Shein Europa von einem Hub aus bedient, ist die Kernfrage: Welche Artikel müssen in welcher Menge bereits in Europa liegen, bevor bestellt wird? Genau hier wirkt KI.

Eine gute Demand-Forecasting-Logik kombiniert typischerweise:

• historische Abverkäufe (nach SKU, Größe, Farbe)
• saisonale Effekte (z. B. Black Friday → Retourenwelle → Lagerkapazität)
• Marketingdruck (Rabatte, Influencer-Spikes, Paid-Kampagnen)
• externe Signale (Wetter, Feiertage, regionale Events)

Meine klare Meinung: Viele Schweizer Shops verlieren Marge nicht im Marketing, sondern im Bestand. Zu viel Kapital liegt im falschen Lagerplatz, während Beststeller „out of stock“ sind.

Konkreter Ansatz für CH-Retailer: Startet mit 20% der SKUs, die 80% Umsatz/Retouren verursachen. Baut Prognosen nicht für „alles“, sondern zuerst für die Treiber.

2) Inventory Management als Steuerzentrale (nicht als Excel)

Ein großer Hub bringt nur dann Tempo, wenn Bestände richtig zugeordnet werden: Was liegt wo? Was wird nachgefüllt? Was wird abverkauft, bevor es Kapital bindet?

KI hilft hier bei:

• Bestandsallokation (z. B. DACH vs. restliches Europa)
• Reorder-Optimierung (Bestellpunkte dynamisch, nicht statisch)
• Retouren-Re-Commerce (Wiederverkauf, Umlagerung, Aufbereitung)

Der Effekt ist messbar: Weniger Fehlbestände, weniger Abschriften, weniger „Panik-Transfers“ zwischen Lagern.

Pragmatischer KPI-Satz für Schweizer E-Commerce-Teams:

• Out-of-Stock-Rate je Top-Kategorie
• Lagerumschlag (Rolling 90 Days)
• Anteil Expressversand an Gesamtversand
• Anteil „Split Shipments“ (eine Bestellung, mehrere Pakete)

Wenn ihr diese vier Werte verbessert, steigt die Kundenzufriedenheit fast automatisch.

3) Robotik & automatisierte Sortierung: KI dort einsetzen, wo Sekunden zählen

Shein setzt im neuen Zentrum auf robotische Systeme und automatische Sortierlinien. Das Ziel ist nicht „Hightech um der Hightech willen“, sondern:

• konstant hohe Pick- und Pack-Qualität
• Durchsatz in Peak-Zeiten
• weniger Fehler (falsches Produkt, falsche Größe)

Schweizer Händler:innen müssen dafür nicht sofort in Robotik investieren. Aber sie können das Prinzip übernehmen: Automatisiert zuerst die Engpässe, nicht die „nice“ Prozesse.

Typische Engpässe, die sich mit KI/Automatisierung schnell entschärfen lassen:

1. Kommissionier-Wege optimieren (Slotting nach Nachfrage)
2. Paket- und Carrier-Entscheidung automatisieren (Kosten vs. SLA)
3. Qualitätschecks per Bilderkennung (z. B. Zustand bei Retouren)

Was Schweizer Händler:innen aus dem Shein-Hub konkret lernen können

Die Realität? Die meisten Schweizer Shops werden kein 740.000-m²-Zentrum bauen. Müssen sie auch nicht. Die entscheidende Idee ist: Shein investiert in einen Hub, weil es die Steuerbarkeit erhöht. Genau diese Steuerbarkeit könnt ihr mit KI auch in kleineren Strukturen erreichen.

Lektion 1: Lieferzeit ist ein Marketingversprechen – also gehört sie ins Forecasting

Wenn ihr „Lieferung in 24–48h“ kommuniziert, dann ist das kein Textbaustein, sondern eine Verpflichtung. KI-Prognosen sollten deshalb nicht nur Absatz schätzen, sondern SLA-Risiken sichtbar machen:

• Welche SKUs drohen nächste Woche in Verzug zu geraten?
• Welche Kampagne erzeugt mehr Nachfrage als die aktuelle Kapazität?
• Welche Lieferanten liefern unzuverlässig (Varianz statt Durchschnitt)?

Wer das früh sieht, kann rechtzeitig:

• Kampagnen drosseln oder umsteuern
• Alternativ-SKUs pushen
• Nachschub priorisieren

Lektion 2: Lokale Partnerschaften skalieren Peaks besser als Heldentum

Sheins Kooperation mit lokalen Dienstleistern ist ein Fingerzeig: Peaks löst man nicht mit „Überstunden bis zum Umfallen“, sondern mit planbarer Flexibilität.

Für Schweizer Händler:innen heißt das oft:

• Fulfillment-Partner mit klaren Schnittstellen (API, Cut-off-Zeiten, Tracking)
• Verpackungs-/Value-Added-Services auslagern (Bundles, Personalisierung)
• Mehr-Carrier-Setup statt Abhängigkeit von einem Dienstleister

KI kommt ins Spiel, wenn ihr eure Partner nicht nur „nutzt“, sondern steuert: Carrier-Auswahl, Forecast für Kapazitätsbuchung, automatische Ausnahmebehandlung.

Lektion 3: Der EU-Hub-Gedanke ist auch für CH relevant (trotz Schweiz)

Die Schweiz ist nicht EU-Mitglied, aber viele Schweizer E-Commerce-Modelle hängen an EU-Zulieferung, EU-Kundschaft oder EU-Retourenströmen. Ein europäischer Hub (eigener oder via 3PL) kann sinnvoll sein, wenn:

• DACH/EU-Anteil stark wächst
• Retouren grenzüberschreitend teuer werden
• Zollprozesse die Lieferzeit dominieren

KI hilft dabei, diese Entscheidung datenbasiert zu treffen – mit Szenarien statt Bauchgefühl.

Mini-Playbook: KI-Roadmap für Logistik & Lieferketten in 90 Tagen

Wer jetzt denkt „klingt groß“, dem sage ich: Man kann in 90 Tagen spürbar besser werden, wenn man die Reihenfolge richtig wählt.

Phase 1 (Tage 1–30): Daten sauber, Fokus eng

• Top-SKUs und Top-Fehlerquellen identifizieren (Out-of-Stock, Retouren, Verzögerungen)
• Datenquellen verbinden: Shop, ERP/WaWi, Lager, Carrier, Retouren
• Ein Dashboard mit 8–12 Metriken bauen (nicht 40)

Ziel: Ein gemeinsames Lagebild. Ohne das bleibt KI „Dekoration“.

Phase 2 (Tage 31–60): Prognosen + Bestandsregeln automatisieren

• Demand Forecast für Top-Kategorien (z. B. Bekleidung, Schuhe, Elektronik)
• dynamische Reorder-Punkte (abhängig von Lieferzeit-Varianz)
• Alerting bei SLA-Risiko (wenn Bestand und erwartete Nachfrage kollidieren)

Ziel: Weniger Feuerlöschen, mehr Vorausplanung.

Phase 3 (Tage 61–90): Operative KI im Lager und Versand

• Slotting-Optimierung (häufige Artikel näher an Packstation)
• automatische Versandarten-/Carrier-Entscheidung
• Retouren-Triage (A/B/C-Klassen: wiederverkaufen, aufbereiten, ausschleusen)

Ziel: Sekunden sparen, Fehler senken, Durchsatz erhöhen – besonders in Peak-Phasen.

Merksatz für Teams: Prognose ohne Ausführung bringt nichts. Ausführung ohne Prognose wird teuer.

Häufige Fragen aus der Praxis (und klare Antworten)

Lohnt sich KI in der Logistik auch für kleinere Schweizer Shops?

Ja – wenn ihr sie auf ein konkretes Problem ansetzt (z. B. Out-of-Stock bei Top-SKUs, teure Expresskosten, hohe Split-Shipments). KI lohnt sich selten als „großes Programm“, aber oft als präziser Eingriff.

Brauche ich dafür ein neues WMS oder ERP?

Nicht zwingend. In vielen Fällen reicht es, Daten aus bestehenden Systemen zusammenzuführen und mit Regeln/Modellen zu arbeiten. Ein WMS-Wechsel ist eher Phase „später“, wenn Prozesse stabil sind.

Was ist der schnellste Quick Win?

Die Kombination aus Forecast + dynamischem Nachschub für Umsatztreiber. Das reduziert gleichzeitig Umsatzverlust (Out-of-Stock) und Kapitalbindung (Überbestand).

Was Shein uns 2025 über E-Commerce-Logistik wirklich zeigt

Sheins Logistikzentrum in Polen ist kein Symbol für „noch größere Lager“, sondern für eine neue Normalität: E-Commerce skaliert über steuerbare Lieferketten. Robotik, automatisierte Sortierung und partnerfähige Strukturen sind die sichtbaren Teile – darunter liegt die eigentliche Kompetenz: Entscheidungen schneller und besser treffen.

Wenn du in der Schweiz im Retail oder E-Commerce Verantwortung trägst, ist das die Einladung, Logistik nicht länger als Kostenstelle zu behandeln. KI in der Logistik ist der Weg, um Lieferzeiten zu stabilisieren, Bestände zu optimieren und Marge zu schützen – gerade dann, wenn Nachfrage sprunghaft ist und Kund:innen wenig Geduld haben.

Wer 2026 mit weniger Rabattdruck, weniger Retourenchaos und besserer Lieferperformance starten will, sollte jetzt eine Frage klären: Welche drei Entscheidungen in eurer Lieferkette trefft ihr heute noch zu spät – und wie würdet ihr arbeiten, wenn KI euch diese Entscheidungen täglich um 9:00 Uhr sauber vorrechnet?