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Künstliche Intelligenz zur Optimierung der letzten Meile

Eine der großen Veränderungen, die die Pandemie mit sich brachte, war die Veränderung der Konsumgewohnheiten. Die Art und Weise, Produkte zu erwerben, hat eine radikale Wendung genommen und sich zu hohen Prozentsätzen auf das digitale Einkaufen verlagert. Erfahren Sie im folgenden Artikel, inwiefern künstliche Intelligenz uns helfen kann auch im Transport die Prozesse zu optimieren.

Dieser disruptive Wandel hat eine enorme logistische Herausforderung mit starken Auswirkungen auf die letzte Meile geschaffen. Es wird geschätzt, dass zwischen 35 % und 40 % des gesamten Verkehrs in den Städten mit der Verteilung von Sendungen zusammenhängen, wobei 80 % dieser Lieferungen dem E-Commerce entsprechen. Und diese Zahlen werden in den kommenden Jahren nur noch steigen. Das Streben nach Digitalisierung der kommerziellen Aktivitäten hat einen neuen Rahmen für den Verkauf und den Einkauf geschaffen, der hierbleiben wird.

Traditionell hat der Transport, insbesondere die letzte Meile, keine besondere Rolle unter den Gliedern der Lieferkette, obwohl die Wahrnehmung seiner Bedeutung in den letzten Jahren gestiegen ist. Die Verbraucher stellen immer höhere Ansprüche an die Qualität der gekauften Produkte, an die Lieferzeiten und an den gebotenen Service. Hinzu kommt, dass sich das Volumen der Lieferungen vervielfacht hat und der Transit durch die Innenstädte immer komplexer wird, wodurch die Logistik in den Vordergrund rückt, von der die Treue oder der Verlust der Kunden abhängen kann.

Digitale Transformation: mehr Effizienz und Rentabilität durch künstliche Intelligenz

Folglich besteht eines der Hauptanliegen von Unternehmen heute darin, ihre Produkte in der kürzesten möglichen Zeit zu verteilen, wobei jede Lieferung so behandelt wird, als wäre sie einzigartig, und das zu den niedrigsten Kosten, was den Logistikabteilungen vor allem auf der letzten Meile echte Kopfschmerzen bereitet. Wie wir bereits angedeutet haben, sind die Elemente dieser Gleichung schwer zu kombinieren, obwohl die Entwicklung von Big Data, künstliche Intelligenz und Internet of Things-Systemen es ermöglichen, alle Prozesse der Lieferkette effizienter zu gestalten und natürlich in Richtung Transport 4.0 und Logistik 4.0 voranzukommen.

In dem neuen Kontext, in dem wir leben, ist es unerlässlich, digitale Transformationsprozesse zu starten, wenn wir effizient und profitabel sein wollen. Die letzte Meile hat eine enorme Abhängigkeit von exogenen Faktoren, die die Servicekosten sehr variabel machen, wie z.B. Wetter, Verkehr oder Treibstoffpreis. Es ist daher der am schwierigsten zu planendem und zu quantifizierendem Prozesse in der Lieferkette, mit einem hohen Grad an Unsicherheit, der eine optimale Leistung verhindert.

Um dieses Problem anzugehen, ermöglicht die Anwendung neuer Technologien und fortschrittlicher Datenanalyse die Entwicklung von Umgebungen, die die Arbeit an objektiven Fakten, an Gewissheiten, erleichtern. Der Fortschritt in Richtung Logistik 4.0 und Transport 4.0 ermöglicht es, die besten Routen zu planen, die Ladekapazität optimal auszunutzen, die laufenden Vorgänge in Echtzeit zu kontrollieren und die Produktnachfrage und damit den zukünftigen Transportbedarf abzuschätzen. Sehen wir uns einige Beispiele für seine Anwendung an:

Nachfragevorhersage: Basierend auf künstlicher Intelligenz und fortschrittlicher Analytik sammeln und analysieren Systeme zur Nachfragevorhersage die internen und externen Daten des Unternehmens dank speziell für diese Aufgaben entwickelter Algorithmen, auf deren Grundlage sie Vorhersagen zur Produktnachfrage treffen.
Auf diese Weise können die Transporte optimiert werden, indem der Bedarf an Lastabgabe aus den Lagern im Voraus bekannt ist, und sogar die Zonierung dieses zukünftigen Bedarfs. Wenn die Bedarfsprognose mit den restlichen Tools, die wir besprechen werden, kombiniert wird, werden die Transporteffizienz- und Rentabilitätskennzahlen vervielfacht.

Lastenmanagement: Lastmanagementsysteme analysieren durch die künstliche Intelligenz die zu transportierenden Pakete und die Kapazität der Flotte, um jeden Zentimeter der Fahrzeuge und jedes Gramm, das sie bewegen können, optimal auszunutzen.
Diese Tools untersuchen die Ladung nach Größe, Gewicht, Inhalt und Zielort und strukturieren sie so, dass die Integrität der Sendungen und die maximale Nutzung der Ladekapazität der Flotte gewährleistet sind.
Es gibt auch neue Betriebsarten, wie die von Amazon verwendete, die auf der Vorsortierung von Paketen basiert, bei der die Pakete vor der Verladung in den Transport in Stufen klassifiziert werden.

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 kostenintensiv sind. Unter Berücksichtigung von Variablen wie verfügbare Fahrzeuge, Lieferpläne, Verkehr, Vorschriften, Wetter… sind sie in der Lage, die effizientesten Routen für jeden Dienst zu entwerfen.
Mit weniger Zeit auf dem Weg, weniger gefahrenen Kilometern und geringerem Kraftstoffverbrauch sind die Lieferungen wettbewerbsfähiger, wirtschaftlicher und nachhaltiger, da sie den CO2-Ausstoß reduzieren und einen kleineren ökologischen Fußabdruck hinterlassen.

Flottenmanager: Flottenmanager ermöglichen dank der Fahrzeug Sensorik eine Fahrzeugverfolgung in Echtzeit. Mit Internet-of-Things-Geräten (IoT – IIoT) ist es möglich, jederzeit die Geolocation der verschiedenen Einheiten, die zurückgelegte Strecke, die Geschwindigkeit… zu kennen, was die Entscheidungsfindung in Logistikprozessen erleichtert.
Diese Systeme können noch einen Schritt weiter gehen und Techniken des maschinellen Lernens nutzen, um aus jeder durchgeführten Aktion zu lernen, um dann, basierend auf vordefinierten Algorithmen, Warnungen und Handlungsvorschläge an die für das Flottenmanagement verantwortlichen Teams auszugeben.

360º-Sichtbarkeit: Der Einsatz der neuen disruptiven Technologien, die wir in den letzten Jahren im Transportsektor diskutiert haben, ermöglicht ebenfalls eine 360º-Sicht auf den Betrieb. Die Sichtbarkeit, in diesem Fall der letzten Meile, ist für das Unternehmen total, was die Fahrzeugortung und das Zustellungsmanagement betrifft, Informationen, die mit dem Empfänger geteilt werden können, um z.B. den Zustellbereich der Sendung einzugrenzen.

Fazit

Wie wir sehen können, haben sich die Transportvorgänge, insbesondere die der letzten Meile, in Menge, Nachfrage und Komplexität vervielfacht, was den Unternehmen echte Kopfschmerzen bereitet. Angesichts dieses neuen und abrupten Kontextes öffnet die digitale Transformation die Tür, um einen effizienteren, nachhaltigeren und profitableren Transport zu erreichen.

Die Datenanalyse ermöglicht es, objektive Informationen zu erhalten, auf deren Grundlage Entscheidungen getroffen werden können, Routenpläne zu erstellen, den gesamten verfügbaren Platz in den Fahrzeugen zu nutzen, den Betrieb zu optimieren… neue Formen des Managements, die, kurz gesagt, einen wettbewerbsfähigen Transport mit geringeren wirtschaftlichen und ökologischen Kosten ermöglichen.

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