• Dr. Steffen Wagner, Partner |
  • Marc Ennemann, Partner |

Highlights

  • Datenanalysen helfen der Transportbranche Prozessabläufe flexibler zu gestalten und Lieferkettentransparenz zu gewährleisten.

  • Die große Datenmenge adäquat zu analysieren stellt jedoch eine enorme Herausforderung dar.

  • Verschiedene Ansätze zum Einsatz der Künstlichen Intelligenz (KI) können helfen, um Analysen abzuleiten und Optimierungsempfehlungen zu geben.

Warenströme, Kund:inneninformationen, globale Streckennetze: Der Transportwirtschaft liegt ein enormer Schatz an Daten vor. Dieser wird genutzt, um Routen und die gesamte Wertschöpfungskette zu optimieren. Durch die intelligente Auswertung von Daten können Prozessabläufe flexibler gestaltet werden, indem beispielweise Sendungen schneller umgeplant werden oder auftretende Störungen rechtzeitig vorhergesagt werden. Dazu gehören Streiks, Staus, Unwetter oder auch Auswirkungen geopolitischer Spannungen für Lieferketten.

Track & Trace: Datenanalysen helfen bei der Lieferkettentransparenz

Datenanalysen helfen aber auch dabei, die Lieferkettentransparenz zu steigern, zum Beispiel bei der Sendungsverfolgung (Track & Trace). Diese ist nicht nur eine praktische Information für die Endverbraucher:innen, die so den Lieferstatus ihres Paketes in Echtzeit nachverfolgen können, sondern auch ein entscheidender Planungs- und Erfolgsfaktor für Unternehmen. 

Durch aktuelle Trends in Hinblick auf Nachhaltigkeit, Reporting und Optimierung, wie der steigenden Bedeutung von ESG, dem Lieferkettengesetz und Kostenoptimierungen, wird Lieferkettentransparenz zunehmend zu einem Kernthema für Industrie und Gewerbe sowie deren Transportdienstleister.

„Die voranschreitende Digitalisierung des Transport- und Infrastruktursektors birgt ein großes Potential für den Einsatz künstlicher Intelligenz. Insbesondere in der Erkennung von Prozessverhalten und -abweichungen kann KI-Mehrwerte schaffen. Zentrale Voraussetzung hierfür ist jedoch eine konsistente und im Idealfall über die Wertschöpfungskette hinweg auch konsolidierte Datenbasis“, so Steffen Wagner, Partner, Head of Transport & Leisure.

Die Menge an Daten macht die Analyse herausfordernd

Die entsprechende Datenmenge adäquat zu analysieren stellt jedoch eine enorme Herausforderung dar: Es braucht eine saubere und vollständige Datenbasis, um Systemlandschaften zu konsolidieren. Erst dann kann unter anderem künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen, um Prozesse zu überwachen und entsprechende Analysen abzuleiten und Optimierungsempfehlungen zu geben.

Wo kommt Künstliche Intelligenz zum Einsatz?

Heutzutage stellen enge Zeitfenster die Transportunternehmen vor neue Herausforderungen bezüglich der Routenplanung. KI hilft den Lieferanten dabei eine dynamische Routenplanung zu entwickeln, die sowohl die geforderten Zeitfenster, Pick Ups als auch die aktuelle Verkehrslage im Blick hat. Darauf aufbauend wird ein wirtschaftlich günstiger Routenverlauf vorgeschlagen, der diese Umstände berücksichtigt.

Zusätzlich wird KI vor allem in der Analytik interessant, in der die Aggregation großer Datenmengen und die Korrelation einzelner komplexer Ereignisse eine übergeordnete Rolle in der Mustererkennung spielen. So kann KI in Supply Chains und Transportketten im Rahmen des Exception Managements eingesetzt werden. Hier überprüft die Technologie laufende Prozesse auf Auffälligkeiten, um bei eventuellen Abweichungen, wie der Verspätung einer Lieferung oder einem Unwetter, entsprechende Auswirkungen auf Verzögerungen zu identifizieren und Maßnahmen einzuleiten.

„KI wird zunehmend Teil unseres täglichen Lebens. Auch die Transportindustrie hat dies bereits erkannt und seit einiger Zeit einige KI-Lösungen eingesetzt, um Umsätze zu verbessern und ihren Wettbewerbern einen Schritt voraus zu sein. Ich bin davon überzeugt, dass KI in den nächsten Jahren die Planung von Routen oder die Abwicklung von Warenbestellungen übernehmen wird“, so Peter Heidkamp, Head of Technology Center of Excellence.

Exception Management gewinnt zunehmend an Bedeutung

In Zeiten, in denen industrielle Wertschöpfungsketten zunehmend auf minimale Inventarmengen ausgelegt sind, um Lieferkosten zu sparen, und die Kund:innen die Ware oft schon am gleichen Tag erhalten wollen, spielt das Exception Management eine immer größere Rolle. Dieses kann nur durch eine umfassende Transparenz entlang der Transportkette sowie leistungsfähige Analysemethoden erfolgreich durchgeführt werden.

Eine umfassende Digitalisierung der Transportprozesse, das Echtzeittracking einzelner Lieferungen sowie eine umfassende Vernetzung der beteiligten Akteur:innen und Systemlandschaften machen dies möglich. So entsteht ein hochkomplexes und heterogenes digitales Ökosystem in dem KI helfen kann, Zusammenhänge und Abweichungen schnell und zielgerichtet zu erkennen und Optimierungspotentiale aufzuzeigen.

Vielfältige Anwendungsgebiete

Auch im Werksverkehr, kann KI zum Einsatz kommen, um mittels intelligenter Kameras ideale Wege zu identifizieren oder Engpässe in den Prozessabläufen ausfindig zu machen.

Die Anwendungsfelder für KI in der Transportwirtschaft sind vielfältig. Durch den universellen Einsatz und Bedarf an Transportkapazitäten in allen Liefer- und Wertschöpfungsketten sind sie dementsprechend auch essenziell für die gesamtheitliche Digitalisierung und Effizienzsteigerung unserer Wirtschaft.