KI: Carrypicker-Projekt bündelt Teilladungen

Ein vom BMVI gefördertes Kooperationsprojekt soll Leerfahrten mithilfe selbstlernender Algorithmen vermeiden helfen.

Viele Lkw sind aktuell noch mit Leerfahrten unterwegs. (Foto: Kurt Kleemann / Fotolia)
Viele Lkw sind aktuell noch mit Leerfahrten unterwegs. (Foto: Kurt Kleemann / Fotolia)
Therese Meitinger

Das vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) mit rund 2,4 Millionen Euro geförderte Innovationsprojekt Carrypicker – „Yield Management in der Speditionsbranche“ ist abgeschlossen. Das besagt eine Pressemitteilung vom 18. August. Carrypicker will nach zwei Jahren Entwicklungszeit in Kürze seine Ergebnisse präsentieren, die als Ausgangspunkt für weitergehende Lösungsansätze im Bereich der Transportlogistik dienen sollen. Namensgeber des Projekts ist das Hamburger Freight-Tech-Unternehmen Carrypicker.

Gemeinsam mit den hochspezialisierten Praxispartnern M2hycon, Misolutions & Consulting und Assense Software Solutions sowie dem Bremer Institut für Strukturmechanik und Produktionsanlagen (bime) der Universität Bremen habe man im Rahmen der Förderrichtlinie Modernitätsfonds („mFUND“) neue mathematische Methoden und innovative Prozesse erforscht und entwickelt, um den Transport- und Logistikmarkt effizienter zu machen und Lkw-Leerfahrten zu verhindern, so Carrypicker.

In einer hochskalierbaren Cloud-Computing-Umgebung unter Nutzung moderner mathematischer Methoden aus dem Umfeld Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Predictive Analytics konnte nach Firmenangaben eine Softwareplattform entwickelt werden, die die hochkomplexe Transportplanung durch selbstlernende Algorithmen abbildet.

KI-Engine plant in Echtzeit

Eines der Kernprobleme im Straßengütertransport, welches es zu lösen galt, sei die profitable Bündelung von Teilladungen gewesen, wodurch Lkw-Leerfahrten verhindert werden, beschreibt das IT-Unternehmen den Lösungsansatz. Eine Erhöhung der Auslastungsquote, also eine optimierte Bündelung von Teilladung, sei aufgrund der extrem hohen Komplexität selbst für erfahrene Disponenten mit klassischen Planungstools bisher nicht möglich. Hier setze Carrypicker an: Eine „KI-Engine“ berücksichtigt dabei nach Firmenangaben in Echtzeit zahlreiche sich ständig ändernde Variablen und trifft die jeweils beste Entscheidung. Durch eine Erhöhung der Lkw-Auslastung um bis zu zehn Prozent wird demnach entsprechend weniger klimaschädliches CO2 ausgestoßen, was mithilfe der Berechnungsmethode des Global Logistics Emission Counsil (GLEC) bestätigt wurde.

Andreas Karanas, CEO und Gründer von Carrypicker:

„Dank der Unterstützung des BMVI im Rahmen der mFUND-Initiative ist es uns in gut zwei Jahren gelungen, den drittgrößten deutschen Wirtschaftsbereich hinsichtlich seiner Effizienzpotentiale zu analysieren, entsprechende Logistik-Daten und Studien zu generieren und konkrete Lösungen zur Optimierung zu entwickeln.“

Anhand mehrerer Pilotprojekte mit Industrie- und Handelsunternehmen konnten die im Rahmen des Projekts entwickelten Methoden zur intelligenten Kapazitätssteuerung und Erlösoptimierung nach Firmenangaben bereits in der Praxis getestet werden. Carrypicker soll künftig nicht nur eingesetzt, sondern auch als Software-as-a-Service weiterentwickelt werden. Außerdem soll es nach dem Wunsch der Kooperationspartner neue Methoden auf dem Weg hin zu einer klimaschonenderen Lkw-Transportlogistik vorantreiben.

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