„Schlechte Datenqualität ist der größte operative Engpass für den skalierbaren Erfolg von KI“, sagt Schmaldienst. (Foto: Trimble)
Die Branche erlebt derzeit, wie KI-gestützte Predictive Analytics die Logistik revolutionieren, indem sie historische und Echtzeitdaten nutzen, um Markttrends und potenzielle Störungen vorherzusagen. KI kann große Mengen an Datenpunkten und Variablen analysieren, die für die Logistik relevant sind, darunter Faktoren wie Nachfrage, geopolitische Ereignisse, Verkehrsaufkommen oder das Wetter. Ein proaktiver Ansatz steigert die operative Effizienz und unterstützt Unternehmen dabei, ihre Lieferketten widerstandsfähiger und weniger reaktiv zu gestalten.
Dynamische Routenplanung
Beim Routing unterstützen Predictive Analytics und KI sowohl dabei, Verzögerungen zu vermeiden, als auch das Risiko von Frachtdiebstahl zu reduzieren. Mithilfe prädiktiver Analysen werten sie Verkehrsaufkommen, Straßensperrungen, Lieferzonen mit Zeitrestriktionen, Wetterbedingungen sowie historische Risiko- und Ereignisdaten aus, um potenzielle Verzögerungen und Risikogebiete frühzeitig zu erkennen. Die KI berechnet die effizientesten Transportwege und sagt potenzielle Verzögerungen voraus – von Überlastungen in Häfen und Zollverzögerungen bis hin zu Staus. Dadurch lassen sich Lieferzeiten verkürzen, Kraftstoffkosten senken, die Pünktlichkeit verbessern und die Resilienz stärken. Gleichzeitig kann das System vor der Einfahrt in ein Risikogebiet Warnungen ausgeben und alternative Routen vorschlagen.
Vorausschauende Netzplanung
Anstatt jede Abholung oder Zustellung als Einzelfall zu betrachten, helfen historische Daten zu Frachtvolumen und Kapazitäten sowie die Analyse von Mustern wie saisonalen Spitzen dabei, das Gesamtbild zu erkennen. So lässt sich frühzeitig abschätzen, wann mit einem Anstieg des Frachtvolumens zu rechnen ist, wann Kapazitäten knapp werden und welche Strecken tendenziell stark frequentiert sind. Diese Signale erleichtern die Planung von Fahrereinsätzen, die Umverteilung von Fahrzeugen oder die Bereitstellung zusätzlicher Kapazitäten. Zudem können Unternehmen so ihre Preise genauer kalkulieren, die richtigen Transportwege priorisieren und Ressourcen dort einsetzen, wo sie benötigt werden.
Wetterwarnungen in Echtzeit
Nicht zuletzt aufgrund des Klimawandels sind extreme Wetterereignisse nicht mehr saisonbedingt, sondern das ganze Jahr über eine ernst zu nehmende Bedrohung. Regionale Wetterdaten sind für Disponenten und Fahrer entscheidend, um die Sicherheit auf der Straße zu gewährleisten und Verzögerungen zu vermeiden. Dafür müssen Logistikplaner nicht mehr separat Wetterprognosen verfolgen: Fortschrittliche Wetterdaten lassen sich heutzutage direkt in zentrale Routenplanungs- und Navigationstools integrieren und so in Entscheidungen bei der Planung und Ausführung einbeziehen.
Vorbeugende Wartung
KI verändert die Fahrzeugwartung, indem sie von festen Wartungsintervallen zu einer vorausschauenden und zustandsbasierten Instandhaltung übergeht. Fahrzeuge, die übermäßig gewartet werden, verschwenden Ressourcen – neben Material auch Zeit. Zu selten gewartete Fahrzeuge wiederum sind anfällig für Pannen, kostspielige Reparaturen und vorzeitigen Austausch. Lösungen zur vorausschauenden Wartung nutzen KI, um Daten von hochsensiblen Fahrzeug- und Gerätesensoren zu analysieren und Ausfälle zu prognostizieren, bevor sie auftreten.
Datenqualität
KI-gestützte Predictive Analytics sind für die Optimierung von Betriebsabläufen und die Sicherung von Wettbewerbsvorteilen unverzichtbar. Um das Potenzial dieser Anwendungen voll auszuschöpfen, müssen sie jedoch auf korrekten und genauen Daten basieren. Schlechte Datenqualität ist nach wie vor der größte operative Engpass für den skalierbaren Erfolg von KI. So sind zum Beispiel Wartungsdaten weltweit weiterhin häufig fragmentiert und nicht einheitlich strukturiert. Häufig hapert es auch an den eigenen Stammdaten, die inkonsistent oder unvollständig sind. Vor jedem KI-Projekt steht daher eine Datenbestandsaufnahme.