Der Wareneingang stellt einen essentiellen Schritt in Lieferketten dar. Dieser wird dabei oftmals von Lageristen manuell durchgeführt, die mit unterschiedlichen Herausforderungen wie Zeitdruck, fehlenden Waren, falsche Mengen, Schäden und unvollständigen Dokumenten konfrontiert sind. Um die Arbeitskräfte bestmöglich zu unterstützen, sind digitale Assistenzsysteme geeignet. In der Studie soll das Potenzial der Sprachassistenz in verschiedenen Prozessen des Wareneingangs untersucht werden. Dazu gehören die verbale Identifikation eingehender Güter und die interaktive Anleitung in der Qualitätskontrolle. Es werden technische Anforderungen definiert, eine lernfähige Datenstruktur vorgestellt und ein neuartiges neuronales Netz für Mehrfacheingaben trainiert. Abschließend werden zwei Beispielszenarien evaluiert und mit derzeitig genutzten Methoden und Werkzeugen verglichen.