01. FEBRUAR 2022 Nachhaltigkeit mit AI

Einsatz von AI für verbesserte Logistik und Schonung von Ressourcen

Logistics Enhancement erzielt enorme Verbesserungen im Logistikbereich

In der Transportlogistik herrscht ein branchenspezifisches Spannungsfeld: Unternehmen müssen gewinnbringend wirtschaften und gleichzeitig mit zeitnahen und vollständigen Lieferungen für eine hohe Kundenzufriedenheit sorgen.

Demgegenüber verursachen laut WEF-Studien Logistik und Transport mehr als 5,5 Prozent der weltweiten CO2-Emissionen. Die Branche ist sich ihrer Verantwortung bewusst und unternimmt große Anstrengungen, um nachhaltiger zu werden. Eine optimierte Transportlogistik ist damit in dreierlei Hinsicht sinnvoll: Sie spart Kosten, stellt Kunden zufrieden und sie verbessert die CO2-Bilanz deutlich.

Herkömmliche, manuelle Logistik- und Planungsmethoden können die komplexen Anforderungen heutiger Transportprozesse allerdings kaum noch stemmen. LKWs werden in den seltensten Fällen optimal beladen, wertvolle Ressourcen unnötig verschwendet. Wie also können effizienter Transport und kundengerechte Lieferzeiten miteinander harmonisiert werden?

Nachhaltigkeit

Detaillierte Einsichten und Kategorisierung der Transportstruktur

Vor diesem Hintergrund startete ONE LOGIC einen Testlauf mit einem europäischen Logistikunternehmen, in dem die Fähigkeiten des Data Product Builders ONE DATA geprüft werden sollten. Dabei wurde das Datenprodukt „Logistics Enhancement“ zur Optimierung der Logistik entworfen und durchgespielt – mit beeindruckenden Resultaten.

Im Fall des europäischen Logistikunternehmens werden LKWs landesweit beladen (“Sender”), um anschließend die unterschiedlichen Zentrallager seiner Handelspartner (Receiver) zu beliefern. In einem ersten Schritt stellt Logistics Enhancement die Zahl der LKW-Fahrten zwischen Beladungs- und Zielort und die jeweilige LKW-Auslastung, also das Verhältnis zwischen der tatsächlich genutzten Kapazität und der verfügbaren Gesamtkapazität in Bezug auf Gewicht und Volumen, in einer Heatmap übersichtlich dar.

Bis zu 40 Prozent weniger LKW-Fahrten mit Active Bundling Optimization

“Active Bundling Optimization”, eine von mehreren Funktionen und Lösungsansätzen, die mit Logistics Enhancement realisierbar sind, ermöglicht es Anwendern, mehrere Transportfahrten zusammenzufassen. Dabei kommt der Parameter “TMAX”, der für die Wartezeit in Tagen steht, zum Einsatz: Anwender können über ihn feststellen, wie viele LKW-Fahrten sich innerhalb eines frei konfigurierbaren Zeitrahmens kombinieren lassen. Hierbei geht es darum, kleine Sendungen zu kombinieren, um jeden LKW so weit wie möglich auszulasten, und so die Zahl voller LKW-Ladungen zu erhöhen.

Detaillierte Einblicke und Kategorisierung der LKW-Auslastung

Ein Beispiel: Zwischen Sender und Receiver gibt es im Monat 100 unterschiedlich gut beladene Fahrten. Gleichzeitig weiß der Sender, dass die Ware nicht sofort zum Zielort versendet werden muss, eine geringe Verspätung hat nur minimale Auswirkungen auf den Nachschubfluss in den Warenlagern des Empfängers. Active Bundling Optimization zeigt dem Sender, welche LKW-Fahrten in diesem Zeitraum zusammengefasst werden können, und wie stark das die Anzahl der Fahrten in Prozent verringert.

Wenn TMAX drei Tage beträgt, liegt die Verringerung bei 20 Prozent, bei vier Tagen 25 Prozent. Natürlich kann TMAX nicht beliebig nach oben geschraubt werden, da die Lagerbestände nach wie vor aufrechterhalten werden müssen. Active Bundling Optimization dient der Kompromissfindung zwischen Optimierung und Receiver-Anforderungen.

Durch den Einsatz von Machine Learning-Algorithmen und Prognosen konnte das europäische Logistikunternehmen die gleiche Menge an Waren mit bis zu 40 Prozent weniger LKW-Fahrten versenden. Zudem konnten Fehlbeladungen bereits im Vorfeld entdeckt werden, so dass der Versand von Paletten an den falschen Empfänger vermieden wurde. Das verringert nicht nur die Transaktions- und Lagerhaltungskosten sowie die Abfallmenge an verderblichen Lebensmitteln, sondern auch den Verkehr auf den Straßen und damit den CO2-Ausstoß.

Alles in einem: Mit ONE DATA erhalten Logistikunternehmen datenbasierte Analysen und zugleich eine Optimierungsmöglichkeit für den Transport. Vor allem zeigt das Pilotprojekt, wie künstliche Intelligenz nicht nur in der Logistik, sondern auch in vielen anderen Bereichen für Nachhaltigkeit sorgen kann und für unterschiedlichste Anforderungen geeignet ist.

Auch bei Markant, Europas größter Handels- und Dienstleistungskooperation, kommt die AI-Expertise von ONE LOGIC zum Einsatz: Dort sorgen hochgenaue Forecasts im Verkauf für niedrigeren Ressourcenverbrauch und Umsatzsteigerungen. Mehr dazu erfahren Sie in dieser Erfolgsstory.

NachhaltigkeitMit Active Bundling können mehrere Lieferungen innerhalb des festgelegten Zeitfensters kombiniert werden.

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