#4 Trend für digitale Logistik

Künstliche Intelligenz und datenbasiertes Entscheiden

Unter­neh­men erken­nen, dass jeden Tag Tausende von Entschei­dun­gen mit Hunder­ten von Para­me­tern getrof­fen werden müssen. Das Wissen im Kopf von Dispo­nen­ten oder Mana­gern reicht dafür immer selte­ner aus. Neue Tech­no­lo­gien wie die künst­li­che Intel­li­genz (KI) helfen Unter­neh­men dabei, Entschei­dun­gen zu finden, komplexe Prozesse zu auto­ma­ti­sie­ren und Vorher­sa­gen zu tref­fen.

Was bedeutet das für die Logistik?

Der sinn­volle und zweck­mä­ßige Einsatz von KI ist der nächste Schritt in der Digi­ta­li­sie­rungs­stra­te­gie und unter­stützt in nahezu allen Berei­chen: vom Assis­tenz­sys­tem, über Lager­ka­pa­zi­täts­be­rech­nung bis zur Instand­hal­tungs­pro­gnose. Das sorgt für mehr Effi­zi­enz und Wett­be­werbs­fä­hig­keit.

Ein Beispiel: Immer häufi­ger müssen Produkte den Aufträ­gen nahezu in Echt­zeit und unter Berück­sich­ti­gung der Liefer­fris­ten neu zuge­ord­net werden, wenn sich die Gesamt­s­i­tua­tion ändert. Das gelingt nicht auf der Basis histo­ri­scher Daten, sondern nur mit voraus­schau­en­den Syste­men. Unter­neh­men, die dazu moderne KI-basierte Algo­rith­men einset­zen, können diese Heraus­for­de­run­gen schnel­ler lösen.

Auch die öffent­li­chen Infra­s­truk­tu­ren werden smar­ter: Häfen entwi­ckeln Smart-Port-Konzepte mit digi­ta­li­sier­ten Abläu­fen zum Waren­um­schlag auf einer Inter­net-of-Things-Platt­form. Senso­ren im Hafen­ge­lände messen vor Ort verschie­denste Daten – Wetter, Wasser­stand u.a. – und leiten sie sofort zum Infor­ma­ti­ons­aus­tausch an eine Platt­form weiter. Rotter­dam opti­miert auf diese Weise schon jetzt die Abfer­ti­gung von Schif­fen, plant die Instand­hal­tung der Anla­gen und erhöht die Sicher­heit.

 

Welche Lösungen hat die HEC gefunden?

Laster der einen roten Container umher fährt.

Künstliche Intelligenz

Sendun­gen auto­ma­tisch vervoll­stän­di­gen

Das nervt so manchen Dispo­nen­ten: Er (oder sie) muss Kunden­­auf­­träge ins Trans­­por­t­­ma­na­­ge­­ment­­sys­tem eintra­gen, doch die vorlie­gen­den Infor­ma­ti­o­nen sind sehr unter­schied­lich und unvoll­stän­dig. Ergän­zen kann er sie nur durch eigene Erfah­rungs­werte. Das welt­weit aktive Spedi­ti­­ons- und Logis­ti­k­un­ter­­neh­­men Fr. Meyer's Sohn (FMS) möchte maschi­nelle Lern­­ver­­fah­ren nutzen, um die Dispo­­nen­ten zu unter­­stüt­­zen. Die HEC hat die hete­ro­ge­nen Daten­ty­pen analy­siert und Regeln für sie iden­ti­fi­ziert. Im nächs­ten Schritt sollen mehrere unter­schied­li­che Modelle trai­niert werden, die die Sendungs­da­ten auto­ma­tisch vervoll­stän­di­gen.

Bild eines Containerschiffs, das im Meer schwimmt. Im Hintergrund erkennt man einen bewölkten Himmel.

Robotic Process Automation

Auto­ma­tisch Daten weiterleiten

Die webba­­sier­ten Portale von Reedern­ haben keine geeig­­ne­ten Schnit­t­s­tel­len, an die Spedi­teure ihre eige­nen Trans­port­ma­na­ge­ment­sys­teme ando­cken könn­ten. Daten müssen deshalb meis­tens manu­ell einge­pflegt werden. Der Schiffs­mak­ler und Linie­n­agent Peter W. Lampke GmbH & Co. KG wollte heraus­fin­den, inwie­weit sich Robo­tic Process Auto­ma­tion dazu eignet, Daten im eige­nen Agen­ten-Liner-System zu erfas­sen und von dort auto­ma­tisch an die Webpor­tale der Reeder weiter­zu­rei­chen. Die HEC hat PWL bei der Auswahl der geeig­ne­ten RPA-Soft­ware unter­stützt, die Soft­ware erprobt und konfi­gu­riert.