Künstliche Intelligenz: Prognosen zu Sendungsvolumen und Auslastung optimieren

Als Anbieterunternehmen will der Logistikdienstleister Duvenbeck Datenmaterial aus dem unternehmenseigenen TMS über diverse Schnittstellen an zwei Projektpartner aus der produzierenden Industrie liefern.

Im Rahmen der Datenfabrik.NRW kooperieren Unternehmen aus Logistik und Industrie unter anderem zu Fragen der Künstlichen Intelligenz. (Symbolbild: lassedesignen / AdobeStock)
Im Rahmen der Datenfabrik.NRW kooperieren Unternehmen aus Logistik und Industrie unter anderem zu Fragen der Künstlichen Intelligenz. (Symbolbild: lassedesignen / AdobeStock)
Therese Meitinger
(erschienen bei Transport von Daniela Sawary-Kohnen)

Der Bocholter Logistikdienstleister Duvenbeck beteiligt sich laut einer Pressemitteilung vom 28. November an einem Forschungsprojekt im Kontext der Initiative „Datenfabrik.NRW“. Dieses hat sich zum Ziel gesetzt, Künstliche Intelligenz zu nutzen, um bessere Vorhersagen zum Sendungsvolumen und zur Auslastung von Fahrzeugen treffen zu können. Als Anbieterunternehmen will der Logistikdienstleister umfangreiches und detailliertes Datenmaterial aus dem unternehmenseigenen Transport-Management-System (TMS) über diverse Schnittstellen an zwei Projektpartner aus der produzierenden Industrie liefern.

Zum einen ist es Claas, ein marktführender Landmaschinenhersteller, zum anderen der Trailerhersteller Schmitz Cargobull, beide langjährige Partner von Duvenbeck.

Mit den bei Claas und Schmitz Cargobull aufbereiteten und mittels KI analysierten Daten könne man als Logistikpartner genauere Vorhersagen zum Sendungsvolumen, zur Auslastung von Fahrzeugen und Lagerflächen, zum Personaleinsatz und zu vielen weiteren Teilschritten in der Lieferkette treffen, hieß es aus dem Unternehmen.

Ressourcen effizienter nutzen

Insgesamt würden die Prozesse auf beiden Seiten effizienter und kostenoptimierter, sodass im Ergebnis bessere Prozessentscheidungen getroffen werden könnten. Nils Gerdemann, Geschäftsführer Duvenbeck Kraftverkehr und Spedition:

„Den entscheidenden Unterschied in der Transportlogistik macht zukünftig nicht allein der reine Transport, sondern die Datenqualität, die dank KI-Technologie zunimmt. Unsere präzisen Status-Daten aus unserem TMS helfen uns bei der Optimierung der Lieferkette, weil sie bessere Entscheidungsgrundlagen liefern. Wir gleichen unsere Ist-Daten mit den KI-generierten Vorhersagen ab und können damit unsere Prozesse dem zu erwartenden Gütervolumen genauer anpassen.“

Getragen wird das Forschungsprojekt von der Datenfabrik.NRW. Im Teilprojekt „Data-Driven Logistics“ entwickeln die Partner gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik Anwendungsfälle für den Einsatz KI-unterstützter Prozesse in der logistischen Wertschöpfungskette. Der Input von Duvenbeck soll sich hauptsächlich auf die Bereiche Inbound-Logistik und Lieferkette sowie innerbetrieblicher Transport und Bereitstellung beziehen. Torben Süllwald, Teilprojektleiter „Data-Driven Logistics“ im Projekt Datenfabrik.NRW seitens Claas:

„Dank der umsetzungsorientierten Unterstützung unseres langjährigen Partners Duvenbeck können wir datengetriebene Themen und physische Abläufe im Forschungsprojekt konstruktiv und praxisnah diskutieren. Dadurch konnten wir gemeinsam datendurchgängige und somit für beide Partner optimale Lösungen entwickeln. Das Tempo, in dem wir dadurch unsere spezifischen KI-gestützten Anwendungsfälle umsetzen können, ist beeindruckend hoch.“

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