ROI of a LiDAR stockpile inventory — example calculation for a cement plantROI einer LiDAR-Halden-Inventur — Beispiel-Rechnung Zementwerk

The "what does it bring?" question comes up in every first conversation. We deliberately do not publish pricing — every installation is a unique configuration — but an ROI calculation with realistic ranges is always possible. Here is one, worked through on a mid-sized cement plant of the kind described in Schüttgut Praxis 04/2025.

The site. South-German cement plant, one clinker storage hall plus two outdoor piles for limestone aggregate and additives. Annual material movement around 1.2 Mt. Until now: monthly manual inventory by total station, plus a calibrated belt scale at the clinker discharge. Inventory gaps typically 2–4 % against book stock.

The investment. An OWL EYE® STOCKPILE installation for three piles here covers:

• Three sensor positions (mast or hall roof), each with a multi-sensor cluster
• IP65+ enclosure with heated optics (for sub-zero winter conditions)
• Power, data lines, surge protection
• Cloud dashboard plus OPC-UA link into the existing ERP
• Commissioning, first calibration, training

Realistic range for such an installation: €80 K–€150 K initial investment, depending on pile size, number of sensors, IT integration and ATEX requirements. Maintenance during operation: a small mid five-figure amount per year for software updates, calibration checks and hardware service.

Where the money comes back. Four categories show up at almost every cement customer.

1. Reduced inventory gap. At 1.2 Mt per year and a material value of €40–€80/t (clinker, additives), the valuation corridor of an inventory gap quickly reaches six figures. Moving from 3 % to 1 % gap at this volume realistically saves €20 K–€40 K per year in valuation adjustments and correcting bookings.

2. Inventory effort saved. A monthly manual survey ties up 4–6 hours of surveyor time, plus 2–3 hours of post-processing and ERP entry. Across the year that is 100–150 person-hours, now eliminated. At a fully-loaded hourly rate of €60–€80 that corresponds to €6 K–€12 K per year.

3. Better clinker-feed control. With continuous stock data the clinker feed can be run closer to demand. At the documented site, 1.8 % less clinker overproduction was recorded across the first year of operation — at a clinker value around €40/t and a clinker output of 800 Kt that is a mid- to high-six-figure number, of which we conservatively attribute €15 K–€25 K per year directly to the measurement accuracy improvement.

4. Catch belt-scale drift earlier. Through the parallel LiDAR measurement on the clinker conveyor (see VOLUME FLOW), two belt-scale drifts above 3 % were identified in the first 12 months, each weeks ahead of the next scheduled calibration. Estimated saving in material valuation corrections plus one avoided unscheduled belt-scale calibration shift: €3 K–€8 K per year.

Bottom line.

Item	Realistic range
Initial investment	€80 K – €150 K
Maintenance per year	€5 K – €15 K
Reduced inventory gap	€20 K – €40 K / year
Inventory effort saved	€6 K – €12 K / year
Better clinker-feed control (attributed)	€15 K – €25 K / year
Earlier belt-scale drift detection	€3 K – €8 K / year
Gross savings/year	€44 K – €85 K
Net/year (after maintenance)	€39 K – €70 K
Payback period	14 – 38 months

What the table does not show. Three effects we deliberately do not monetise because they vary so much site by site:

• Fewer dispatch arguments with operations (soft, but real).
• Better data baseline for energy optimisation (dryer, mill).
• ESG reporting and CO₂ accounting on actual material movement, not just on ERP postings.

Honest disclaimer. These ranges are not a quote. Every installation is a unique configuration; every site has different material values, different inventory practice, different IT integration requirements. The orders of magnitude come from real installations; the split across the individual ROI sources shifts noticeably from site to site.

What the example reliably shows: for a mid-sized cement plant, the payback on a LiDAR stockpile inventory is typically under 24 months — and from year three onward the system runs in the black.

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Die Frage „Was bringt das?" kommt in jedem ersten Gespräch. Pricing geben wir bewusst nicht öffentlich an — jede Anlage ist eine eigene Konfiguration — aber eine ROI-Rechnung mit realistischen Bandbreiten ist immer machbar. Hier ist eine, gerechnet am Beispiel eines mittelgroßen Zementwerks, wie es in Schüttgut Praxis 04/2025 beschrieben ist.

Der Standort. Süddeutsches Zementwerk, eine Klinker-Lagerhalle plus zwei externe Halden für Kalkstein-Brechgut und Zumahlstoffe. Jährliche Materialbewegung im Bereich von 1,2 Mio. t. Bisher: monatliche manuelle Inventur per Tachymeter, plus eine geeichte Bandwaage am Klinker-Auslauf. Inventur-Differenzen typisch im Bereich 2–4 % gegenüber Buchbestand.

Die Investition. Eine OWL EYE® STOCKPILE- Installation für drei Halden umfasst hier:

• Drei Sensor-Standorte (Mast oder Hallendach), jeweils mit Multi-Sensor-Cluster
• IP65+-Gehäuse mit beheizter Optik (für Frost-Bedingungen im Winter)
• Stromversorgung, Datenleitungen, Überspannungsschutz
• Cloud-Dashboard plus OPC-UA-Anbindung ans bestehende ERP
• Inbetriebnahme, Erst-Kalibrierung, Schulung

Realistische Bandbreite einer solchen Installation: €80 K–€150 K initiale Investition, abhängig von Halden-Größe, Sensor-Anzahl, IT-Anbindung und ATEX-Anforderungen. Wartung im laufenden Betrieb: kleiner mittlerer fünfstelliger Betrag pro Jahr für Software-Updates, Kalibrier-Checks und Hardware-Wartung.

Wo das Geld zurückkommt. Vier Kategorien tauchen bei fast jedem Zement-Kunden auf.

1. Reduzierte Inventur-Differenz. Bei 1,2 Mio. t Jahresumsatz und einem Materialwert von €40–€80/t (Klinker, Zumahlstoffe) bewegt sich der Bewertungs-Korridor einer Inventur-Differenz schnell im sechsstelligen Bereich. Ein Wechsel von 3 % auf 1 % Differenz spart bei diesem Volumen realistisch €20 K–€40 K pro Jahr an Wertberichtigungs-Aufwand und Korrektur-Buchungen.

2. Eingesparter Inventur-Aufwand. Eine monatliche manuelle Vermessung bindet typisch 4–6 Stunden Vermesser, plus 2–3 Stunden Auswertung und ERP-Eingabe. Über das Jahr: 100–150 Personenstunden, die jetzt entfallen. Bei einem Vollkosten-Stundensatz von €60–€80 entspricht das €6 K–€12 K pro Jahr.

3. Bessere Aufgabe-Steuerung am Klinker-Lager. Mit kontinuierlicher Bestandsdaten kann die Klinker-Aufgabe enger am Bedarf gefahren werden. In dem dokumentierten Werk wurden über das erste Betriebsjahr 1,8 % weniger Klinker-Über­produktion bilanziert — bei einem Klinker-Wert in der Größenordnung von €40/t und einer Klinker-Produktion von 800 Kt entspricht das einer mittleren bis hohen sechsstelligen Zahl, die wir in der Beispielrechnung konservativ mit €15 K–€25 K pro Jahr ansetzen (nur der Anteil, der direkt der Mess-Genauigkeit zugerechnet werden kann).

4. Bandwaagen-Drift früher erkennen. Über die parallele LiDAR-Messung am Klinker-Förderband (siehe VOLUME FLOW) wurde in den ersten 12 Monaten zweimal eine Bandwaagen-Drift von >3 % identifiziert, jeweils Wochen vor der nächsten geplanten Kalibrierung. Geschätzte Einsparung an Material-Bewertungs-Korrekturen und einer vermiedenen ungeplanten Bandwaagen-Kalibrier-Schicht: €3 K–€8 K pro Jahr.

Bilanz.

Position	Realistische Bandbreite
Initiale Investition	€80 K – €150 K
Wartung pro Jahr	€5 K – €15 K
Reduzierte Inventur-Differenz	€20 K – €40 K / Jahr
Eingesparter Inventur-Aufwand	€6 K – €12 K / Jahr
Bessere Klinker-Steuerung (anteilig)	€15 K – €25 K / Jahr
Frühere Bandwaagen-Drift-Erkennung	€3 K – €8 K / Jahr
Summe Einsparungen brutto/Jahr	€44 K – €85 K
Netto/Jahr (nach Wartung)	€39 K – €70 K
Amortisationszeit	14 – 38 Monate

Was die Tabelle nicht zeigt. Drei Effekte, die wir bewusst nicht monetisieren, weil sie sich werksabhängig stark unterscheiden:

• Weniger Disposition-Diskussionen mit dem Betrieb (weicher, aber real).
• Bessere Datenbasis für Energie-Optimierung (Trockner, Mühle).
• ESG-Reporting und CO₂-Bilanz auf Basis tatsächlicher Materialmenge, nicht nur ERP-Buchung.

Honest Disclaimer. Diese Bandbreiten sind kein Angebot. Jede Anlage ist eine eigene Konfiguration; jeder Standort hat andere Materialwerte, andere Inventur-Praxis, andere Datenanbindungs-Anforderungen. Die Größen- ordnungen kommen aus realen Installationen, die Verteilung über die konkreten ROI-Quellen verschiebt sich von Werk zu Werk deutlich.

Was die Beispielrechnung verlässlich zeigt: für ein mittelgroßes Zementwerk liegt die Amortisation einer LiDAR-Halden-Inventur typisch unter 24 Monaten — und ab dem dritten Jahr arbeitet das System ins Plus.

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