Logistik-IT: Datenanalyse wie im Profisport

Im Spitzenfußball sind künstliche Intelligenz (KI) und Algorithmen schon längst angekommen. Sie verbessern die Leistungsdokumentation, -analyse und -evaluation. Doch nicht nur im Sport, auch in der Transport- und Logistikbranche können diese Technologien von Vorteil sein. Wie auf dem Spielfeld ist es auch Unternehmen so möglich, die Bewegungen ihrer Mitarbeiter und Fahrzeuge in der Umschlaghalle zu analysieren und zu optimieren. Genau diesen Plan verfolgte die Cargo Trans Logistik (CTL) AG. Die Stückgutkooperation schlägt in der Spitze täglich knapp 18.000 Colli um – an ihrem Zentral-Hub in Homberg (Efze)in Hessen sind es rund 7.000 Sendungen. Während für Transporte zahlreiche Daten erhoben werden, ist das für die eigenen Lager nur bedingt der Fall.

Um die Arbeitsprozesse der Mitarbeiter zu verbessern, arbeitete CTL mit dem Dortmunder Unternehmen MotionMiners zusammen. Ziel war es, valide Daten zu erheben und diese auszuwerten, damit die Prozesse im eigenen Lager effizienter gestaltet werden können.„Wir überarbeiten unsere Prozesse ständig und haben uns daher entschieden, die Vorgänge an unserem Zentral-Hub in Homberg von datengetriebenen Profis unter die technische Lupe nehmen zu lassen“, sagt Francesco De Lauso, Vorstandsvorsitzender der CTL AG.

MotionMiners setzt nach eigenen Angaben KI und Algorithmen für Prozessanalysen ein, um insbesondere manuelle Arbeitsprozesse zu optimieren. Mithilfe von eigens entwickelter Hardware sammelt das Unternehmen automatisiert und anonymisiert Daten zu Arbeitsprozessen, die anderweitig händisch festgehalten werden müssten. Mithilfe der Software lassen sich gemessene Bewegungen in Prozesskennzahlen übersetzen. Das Konzept überzeugte De Lauso bereits 2021 beim ersten Kontakt mit Sascha Kaczmarek, Mitgründer und COO von der MotionMiners GmbH, auf dem Deutschen Logistik-Kongress in Berlin. Noch im selben Jahr haben die Unternehmen die Zusammenarbeit beschlossen, im Frühling 2022 startete die erste Projektphase.

Vertrauen gefragt

Zunächst mussten die Mitarbeitenden von CTL über das Vorgehen aufgeklärt werden. Kaczmarek sagt: „Wichtig ist, dass wir gleich zu Beginn eine Vertrauensbasis aufbauen, besonders wenn sie noch keine Berührungspunkte mit derartigen Prozessanalysen hatten. Wir möchten Bedenken im Vorfeld aus dem Weg räumen. Die Mitarbeiter waren stets neugierig und interessiert, sodass die Zusammenarbeit reibungslos funktionierte.“

In einem Zeitraum von zwei Wochen dokumentierte MotionMiners sämtliche Arbeitsprozesse. Dafür stattete das Technologieunternehmen das Lagerpersonal mit Sensoren, sogenannten Wearables, am Handgelenk und am Torso aus. Zusammen bilden sie eine Messeinheit, mit der ganze Bewegungsabläufe rekonstruiert werden können.

„Dank der Wearables können wir nicht nur ermitteln, welche Strecken das Lagerpersonal zurücklegt, sondern auch Vorgänge im Detail – wie das Bücken oder Heben – nachvollziehen“, erklärt Kaczmarek. Um zu erfassen, an welchem Ort die Mitarbeiter welche Bewegung ausführen, platzierte das Dortmunder Unternehmen zahlreiche Beacons in der Halle. Diese senden Bluetooth-Signale aus, um die Mitarbeiter im Prozess zu lokalisieren.

„Das mag zunächst nach Überwachung der Mitarbeiter klingen, ist aber selbstverständlich nicht der Fall. Die Daten werden auf Prozessebene komplett anonym erhoben und können den einzelnen Mitarbeitern nicht zugeordnet werden. Uns interessieren ausschließlich die für Prozesse relevanten und nicht die persönlichen Daten“, betont Kaczmarek.

Insgesamt wurden 675 Datenstunden aufgezeichnet, sodass fundierte softwaregestützte Prozessanalysen für sichere Prognosen evaluiert werden konnten. Übersichtlich dargestellt, beispielsweise auf einer Heatmap, die mit verschiedenen Farben auf einer Karte anzeigt, wie oft die Mitarbeiter in bestimmten Bereichen unterwegs sind. Je kräftiger die Farbe, desto häufiger war jemand dort. Solche Modelle vereinfachen die Auswertung. Denn mit ihnen lassen sich leichter Orte während des Arbeitstags bestimmen, an denen etwa Staus im System entstehen.

Bei CTL stellte sich heraus, dass die Prozessgeschwindigkeit im Branchenschnitt liegt. Dennoch identifizierten die Datenanalysten einige Verbesserungspotenziale. So war auf den Auswertungen zu sehen, dass das Lagerpersonal an Engstellen hohe Verbringungszeiten hat, wo es zu Stoßzeiten warten muss. Auch die Touren waren aufgrund zu weniger Verladebereiche zu lang und verzögerten den Transport der Waren von den Entlade- zu den Verladetoren.

Innerhalb eines Jahres nach der ersten Messung konnte CTL sämtliche Änderungsvorschläge umsetzen: Das Hallenlayout wurde umstrukturiert, die Wartezeiten an den Engstellen wurden durch eine neue Torausrichtung reduziert und die Gabelstaplerflotte wurde zum Teil durch wendigere und einfacher zu handhabende Schnellläufer ersetzt. De Lauso sagt: „Durch die belastbare Datengrundlage wussten wir, dass die Umstrukturierung unseres Layouts nötig ist und sich langfristig rentieren würde.“

Im Frühjahr 2023 überprüfte MotionMiners die Optimierungen und kam nach einer erneuten Messung von zwei Wochen mit rund 780 Messstunden zu dem Ergebnis, dass die Stückgutkooperation die Durchlaufzeiten um 25 Prozent senken konnte. „Das ist ein außergewöhnlich guter Wert. Wir sind froh, dass wir diese Schritte gemeinsam mit MotionMiners gegangen sind“, freut sich Francesco De Lauso. Auch Sascha Kaczmarek zeigt sich mit dem Ergebnis zufrieden: „Die CTL ist nun deutlich effizienter. Die Einsparungen haben sogar unsere Prognosen übertroffen. Die Dauer der Begegnungen im Lager hat sich signifikant reduziert und bietet nun kaum noch Optimierungspotenzial.“ Ein Ergebnis, das CTL zufolge nicht ohne die Kooperationsbereitschaft der Mitarbeiter möglich gewesen wäre.

Partnerschaft ausbauen

Seit vergangenem Jahr ist MotionMiners zudem Systempartner der CTL. Auf Wunsch der Mitarbeiter soll die Zusammenarbeit mit dem Tech-Unternehmen nun auf die regionalen Hubs der Stückgutkooperation ausgeweitet werden. De Lauso sagt: „Vom Briefing der Mitarbeiter über den Aufbau der Beacons und Sensoren bis hin zur Datenerhebung – die MotionMiners demonstrierten den ganzen Prozess über ihre Routine, die sie nach mehr als 150 Projekten sammeln konnten. Gleichzeitig sind sie stets auf unsere Anforderungen und unsere Philosophie eingegangen. Besser hätte es nicht laufen können. Wir freuen uns, dass wir die Partnerschaft ausbauen, um unserem Stückgutnetzwerk rundum mit KI ein Update in unseren Prozessen zu verpassen.“ sln