Die KI-basierte Routenoptimierung kann die Menge ungenutzter LKW-Kapazität erheblich reduzieren und gleichzeitig die ESG-Bemühungen von KEP-Betreibern unterstützen. Insgesamt bietet die Technologie die Möglichkeit, die Kosten und die Umweltbelastung pro zugestelltem Paket zu senken.
Hinweis: Dieser Text wurde ursprünglich auf Englisch verfasst und mithilfe von KI übersetzt.
Pakete so schnell wie möglich zuzustellen, ist das A und O in der KEP-Branche. Das ist nichts Neues.
Aber die ständige Suche nach schnellen Lieferungen hat auch eine Kehrseite. Hohe Kundenerwartungen und Ineffizienzen bei den Fahrtrouten führen zu einer ökologisch und finanziell ungesunden Logistik auf der letzten Meile.
Eine intelligente Priorisierung der Paketmengen müsste das Zurückhalten von Sendungen beinhalten, aber die Möglichkeit, mit Paketempfängern aus den folgenden Tagen zu bündeln, wird oft ignoriert.
Die Folge ist der Transport von Luft.
Der „Transport von Luft“ ist eines der unglücklichen Nebenprodukte einer Branche, in der die Geschwindigkeit oft Vorrang vor den meisten anderen Agenden hat.
Die Unterauslastung der LKW-Kapazität ist vielleicht sogar noch problematischer, da Politiker und Bürger in einigen der größten Städte Europas versuchen, die Anzahl der LKW, die durch die Straßen fahren, zu begrenzen.
Die EU hat auch ihre Unterstützung für Projekte zum Ausdruck gebracht, die darauf abzielen, den Logistiksektor nachhaltig und ressourcenschonend zu gestalten.
Der Transport von Luft ist nicht nur ökologisch ungesund. Er schadet auch der finanziellen Nachhaltigkeit von KEP-Unternehmen, da er die Kosten für jeden zugestellten Artikel erhöht.
KEP-Unternehmen sind sich des Problems voll bewusst, aber die Lösung ist schwierig. Lose Ladungen zum Beispiel, die theoretisch den Lufttransport begrenzen könnten, sind beim Be- und Entladen weitaus zeitaufwendiger als Gitterboxen, was sie in der hart umkämpften Branche zu einer unmöglichen Lösung macht.
Aber jetzt gibt es eine neue Lösung am Horizont: KI-gestützte Routenoptimierungstechnologie, die die effizienteste Routenplanung erkennen und empfehlen kann.
Die KI-gesteuerten Systeme können eine unglaubliche Menge an Datenpunkten analysieren und Routenplanern Echtzeit-Informationen darüber liefern, wie sie Pakete schneller und mit weniger „Lufttransport“ zustellen können. Ein intelligenter KI-Algorithmus kann auf der Grundlage vergangener Aktivitäten lernen und dem Bediener zur Unterstützung der Planung zur Verfügung gestellt werden, wie in einer Studie über künstliche Intelligenz in der Paketbranche von Lufthansa festgestellt wurde.
Tatsächlich sind einige Betreiber in der heutigen KEP-Branche bereits in der Lage, durch den Einsatz von KI-basiertem maschinellem Lernen mit Daten Situationen zu erkennen, in denen es vorteilhaft ist, bestimmte Paketzustellungen zu verzögern, bis in einem LKW ausreichend Kapazität vorhanden ist.
Die KI-gesteuerten Routenoptimierungstools können sehr effektiv priorisieren, welche Artikel schnell zugestellt werden sollen und welche warten sollen.
Infolgedessen können Unternehmen das Optimum aus ihren LKW und den Kilometern auf der Straße herausholen und gleichzeitig die Kosten pro Paketzustellung und Lufttransport auf ein Mindestmaß beschränken.
Der nordische Post- und Logistikdienstleister PostNord ist eines der KEP-Unternehmen, das ein neues, auf KI-Technologie basierendes Ladesystem eingeführt hat.
Das System soll PostNord helfen, die Anzahl der gefahrenen Kilometer um fünf Prozent zu reduzieren. Es basiert auf den vorhandenen Überwachungskameras des Unternehmens und einem innovativen KI-Algorithmus, der auf „maschinellem Lernen“ basiert.
In der visuellen Form eines 3D-Modells können die Kameras in Echtzeit zeigen, wie stark jeder LKW beladen werden kann und wie er beladen werden muss, um die Kapazität optimal zu nutzen.
Bisher wurde die Auslastungsrate der LKW durch manuelle Messung ermittelt, aber das für die Routenplanung zuständige Team war sich nicht sicher, ob es sich auf die Daten verlassen konnte. So wurde beschlossen, eine automatisierte Lösung zu entwickeln, die eine genauere Kapazitätsschätzung liefern kann.
Laut PostNord ist das Hauptziel des KI-Projekts, signifikante Verbesserungen der Auslastungsrate und Einsparungen durch reduzierte Fahrstrecken zu erzielen. Der KPI für die Auslastungsrate wird in die Planung, Implementierung und Nachverfolgung einbezogen.
Das Unternehmen hat Anzeichen dafür, dass die Anzahl der gefahrenen Kilometer um 5-10 Prozent gesenkt werden kann, sobald das System vollständig entwickelt und implementiert ist. Interessanterweise würde eine Reduzierung der Kilometer um nur ein Prozent die Einführung des Systems in nur drei Monaten amortisieren.
Postnord verlädt täglich mehr als 600 Container an 200 Terminals. Allerdings können KEP-Unternehmen aller Größen von der Nutzung KI-basierter Systeme für die Routenplanung profitieren.
Eine Reduzierung der gefahrenen Kilometer ist gut für die Umwelt, aber auch für das Geschäftsergebnis.
Studien haben ergeben, dass allein die Fahrerlöhne und Treibstoffkosten 59,8 % der gesamten Betriebskosten pro Meile ausmachen. Das bedeutet, dass selbst winzige Verbesserungen in der gesamten Routenplanung erhebliche Auswirkungen haben können.
Es besteht kaum ein Zweifel, dass in Zukunft irgendeine Form von KI-Technologie implementiert wird, um die Routenplanung in der gesamten Branche zu unterstützen.
