Künstliche Intelligenz zur Optimierung der letzten Meile

Eine der größten Veränderungen, die uns die Pandemie gebracht hat, ist die Verschiebung der Konsumgewohnheiten. Die Art und Weise, Produkte zu erwerben, hat sich radikal gewandelt und sich zu einem hohen Prozentsatz auf digitale Einkäufe verlagert, die nicht mehr nur eine Ergänzung sind, sondern eine echte Alternative zum Einkauf in physischen Geschäften darstellen.

Diese disruptive Transformation hat eine enorme logistische Herausforderung mit starken Auswirkungen auf die letzte Meile geschaffen. Es wird geschätzt, dass zwischen 35 % und 40 % des gesamten Verkehrsaufkommens in Städten mit der Zustellung von Sendungen zusammenhängt, wobei 80 % dieser Lieferungen auf den E-Commerce entfallen. Und diese Zahlen werden in den kommenden Jahren nur noch steigen. Die Digitalisierung der Geschäftstätigkeit hat einen neuen Kauf-Verkauf-Rahmen geschaffen, der gekommen ist, um zu bleiben.

Traditionell spielte der Transport, insbesondere die letzte Meile, keine besondere Rolle in der Lieferkette, obwohl die Wahrnehmung ihrer Bedeutung in den letzten Jahren zugenommen hat. Verbraucher werden immer anspruchsvoller, was die Qualität der gekauften Produkte, die Lieferzeiten und das Serviceniveau angeht. Hinzu kommt, dass sich das Liefervolumen vervielfacht hat und der Verkehr in den Innenstädten immer komplexer wird, was die Logistik in den Vordergrund rückt, von der die Kundenbindung oder der Kundenverlust abhängen kann.

Digitale Transformation: höhere Effizienz und Rentabilität

Folglich ist eine der größten Sorgen der Unternehmen nun, ihre Produkte in kürzester Zeit zu verteilen, jede Lieferung als einzigartig zu behandeln und dies zu geringstmöglichen Kosten. Dies führt zu echten Kopfschmerzen für die Logistikabteilungen, hauptsächlich bei der letzten Meile. Wie bereits erwähnt, sind die Elemente dieser Gleichung schwer zu vereinbaren, obwohl die Entwicklung von Big Data, Künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge (IoT) alle Prozesse der Lieferkette effizienter gestalten und natürlich den Weg zu Transport 4.0 und Logistik 4.0 ebnen.

Im neuen Kontext, in dem wir leben, ist es unerlässlich, digitale Transformationsprozesse einzuleiten, wenn man effizient und rentabel sein will. Die letzte Meile ist stark von exogenen Faktoren abhängig, die die Servicekosten stark variieren lassen, wie Wetter, Verkehr oder Kraftstoffpreise. Sie ist daher der am schwierigsten zu planende und zu quantifizierende Prozess in der Lieferkette, mit einem hohen Grad an Unsicherheit, der optimale Leistungen verhindert.

Um diese Problematik anzugehen, ermöglicht die Anwendung neuer Technologien und fortschrittlicher Datenanalysen die Entwicklung von Umgebungen, die die Arbeit auf objektiven Fakten, auf Gewissheiten, erleichtern. Der Fortschritt hin zu Logistik 4.0 und Transport 4.0 ermöglicht es, die besten Routen zu planen; die Ladekapazität maximal auszunutzen; laufende Operationen in Echtzeit zu kontrollieren und die Produktnachfrage und damit zukünftige Transportbedürfnisse abzuschätzen. Sehen wir uns einige Anwendungsbeispiele an:

Nachfrageprognose: Basierend auf Künstlicher Intelligenz und fortschrittlicher Analytik kompilieren und analysieren Nachfrageprognosesysteme interne und externe Unternehmensdaten dank speziell für diese Aufgaben entwickelter Algorithmen, auf deren Grundlage sie Produktnachfrageprognosen erstellen.

Auf diese Weise können die Transportabläufe optimiert werden, indem der Bedarf an Warenausgängen aus den Lagern im Voraus bekannt ist, und sogar die Zonierung dieser zukünftigen Nachfrage. Wenn die Nachfrageprognose zusätzlich mit den anderen Tools kombiniert wird, die wir besprechen werden, vervielfachen sich die Effizienz- und Rentabilitätsquoten des Transports.

Ladungsmanagement: Ladungsmanagementsysteme analysieren mit Künstlicher Intelligenz die zu transportierenden Pakete und die Kapazität der Flotte, um jeden Zentimeter der Fahrzeuge und jedes Gramm, das sie bewegen können, maximal auszunutzen.

Diese Tools untersuchen die Ladung nach Größe, Gewicht, Inhalt und Zielort und strukturieren sie so, dass die Unversehrtheit der Sendungen und die maximale Ausnutzung der Ladekapazität der Flotte gewährleistet sind.

Es gibt auch neue Betriebsformen, wie die von Amazon genutzte, die auf der Vorklassifizierung von Paketen basiert, welche die Sendungen in Phasen vor dem Verladen in den Transport klassifiziert.

Routenplaner: Diese Systeme ermöglichen durch die Analyse interner und externer Flottendaten und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz die Optimierung von Lieferrouten, die auf der letzten Meile mit mehreren Abladestellen sehr kostspielig sind. Unter Berücksichtigung von Variablen wie verfügbaren Fahrzeugen, Lieferzeiten, Verkehr, Vorschriften, Wetter usw. sind sie in der Lage, die effizientesten Routen für jeden Service zu entwerfen.

Mit weniger Zeit auf der Strecke, weniger gefahrenen Kilometern und geringerem Kraftstoffverbrauch werden Lieferungen wettbewerbsfähiger, wirtschaftlicher und nachhaltiger, da sie den CO2-Ausstoß reduzieren und einen geringeren ökologischen Fußabdruck hinterlassen.

Flottenmanager: Flottenmanager ermöglichen die Echtzeitverfolgung von Fahrzeugen dank deren Sensorisierung. Mit Geräten des Internets der Dinge (IoT – IIoT) ist es jederzeit möglich, die Geolokalisierung der verschiedenen Einheiten, die gefahrene Route, die Geschwindigkeit usw. zu kennen, was die Entscheidungsfindung in logistischen Prozessen erleichtert.

Diese Systeme können einen Schritt weiter gehen und Machine-Learning-Techniken nutzen, um aus jeder durchgeführten Aktion zu lernen und auf der Grundlage vordefinierter Algorithmen Warnungen und Handlungsvorschläge an die für die Flottenverwaltung zuständigen Teams auszugeben.

360º-Sichtbarkeit: Der Einsatz der neuen disruptiven Technologien, die wir in den letzten Jahren im Transportsektor besprochen haben, erleichtert auch eine 360-Grad-Sicht auf die Abläufe. Die Sichtbarkeit, in diesem Fall der letzten Meile, ist für das Unternehmen in Bezug auf Fahrzeugstandort und Liefermanagement total, eine Information, die mit dem Empfänger geteilt werden kann, um beispielsweise das Lieferzeitfenster der Sendungen einzugrenzen.

Fazit

Wie wir sehen, haben sich die Transportabläufe, insbesondere die der letzten Meile, in Quantität, Anspruch und Komplexität vervielfacht, was Unternehmen echte Kopfschmerzen bereitet. Angesichts dieses neuen und abrupten Kontextes öffnet die digitale Transformation die Türen zu einem effizienteren, nachhaltigeren und rentableren Transport.

Die Datenanalyse ermöglicht die Gewinnung objektiver Informationen, auf deren Grundlage Entscheidungen getroffen, Routen entworfen, der gesamte verfügbare Platz in den Fahrzeugen genutzt und Abläufe optimiert werden können… neue Managementformen, die letztendlich einen wettbewerbsfähigen Transport mit geringeren wirtschaftlichen und ökologischen Kosten ermöglichen.