Kurze Wege mit großer Wirkung: KI-gesteuerte Transport-Logistik reduziert Ausgaben und minimiert Lieferprobleme

Die Tage der traditionellen, oft linearen Lieferketten sind lange vorbei. In der modernen globalen Wirtschaft bilden sie ein hochkomplexes, weltumspannendes Netzwerk aus mitunter zehntausenden von Lieferanten, Herstellern, Händlern und Logistikunternehmen, die miteinander connected sind und eng zusammenarbeiten. Mit den Vorteilen einer solch kleinmaschigen Vernetzung steigen neben den Anforderungen an das Supply Chain Management aber auch die Gefahren für die Lieferkette, so etwa durch den gefürchteten Bullwhip-Effekt.

Deswegen setzen immer mehr Unternehmen auf die Decision-Intelligence-Plattform von paretos. Sie ermöglicht es ihnen, mithilfe KI-basierter Technologien und Predictive Analytics schnelle, effektive und vorausschauende datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Das bietet ihnen vor allem dann wettbewerbsrelevante Vorteile, wenn es sich um den Bereich der Transport-Logistik mit seinen besonderen Herausforderungen handelt: von schlechten Witterungs- oder Straßenverhältnissen über Staus und Streiks bis hin zu den Auswirkungen von Epidemien und Kriegen – je antizipierender und damit schneller ein Unternehmen in diesen Fällen reagieren kann, desto geringer ist der negative Impact auf das Business.

KI sagt, wo es langgeht

Über seine moderne API sammelt paretos hierfür zunächst alle für das Unternehmen relevanten Daten aus den verfügbaren internen und externen Quellen, darunter etwa Transportmanagementsysteme, Sensoren in Fahrzeugen, Wettervorhersagen, Verkehrsdaten und sozialen Medien. Diese Daten werden anschließend mithilfe von Algorithmen und maschinellem Lernen analysiert, um Muster und Trends zu erkennen. Auf Grundlage der Analyse kann dann die Entscheidungsfindung erfolgen, je nach gewünschter KI-Autonomie und den definierten Regeln der Decision Intelligence graduell anpassbar von manuell bis voll automatisiert.

Unternehmen profitieren bei der Transport-Logistik von Echtzeit-Analysen und optimierten Prognosen der paretos-Plattform, indem sie beispielsweise darüber informiert werden, welche Route die schnellste oder welche Transportart die günstigste ist, welche Fahrzeuge zu welchem Zeitpunkt welche Lieferungen durchführen oder wie Transportkapazitäten optimal genutzt werden können. Die datenbasierte Automatisierung der Prozesse trägt wesentlich dazu bei, Kosten und Lieferzeiten zu reduzieren und Effizienz und Kundenzufriedenheit signifikant zu steigern.

Praxisbeispiel: Dürre legt Fluss und damit Lieferkette trocken

Das vergangene Jahr hielt weltweit viele Beispiele bereit, bei denen Unternehmen ohne KI-gesteuerte Transport-Logistik das Nachsehen hatten. Hierzu zählen beispielsweise die LKW-Blockaden im kanadischen Ottawa im Februar, der Warnstreik der Hafenarbeiter in Bremen und Bremerhaven im Juli oder die anhaltende Dürre im mittleren Westen der USA im Oktober, die den Pegel des Mississippi bis in den Negativbereich abfallen ließ und die Frachtschifffahrt dadurch fast vollständig zum Erliegen brachte.

Zum letzten Beispiel einige Zahlen zur Verdeutlichung: Der zweitgrößte Fluss der USA ist eine der bedeutendsten Handelswege des Landes für Güter wie Kaffee, Kohle, Stahl und Fertigwaren. Allein etwa 60 Prozent aller aus den USA exportierten Getreidearten und knapp 500 Millionen Tonnen an jährlichen Gütern werden über den Fluss transportiert. Die Auswirkungen der Hitzeperiode auf Unternehmen, die für ihre Lieferkette auf den Mississippi angewiesen waren, fielen daher verheerend aus: Die Frachtpreise stiegen im Vergleich zu 2021 um satte 218 Prozent, weil die Anzahl erlaubter Frachtschiffe, deren Kapazität und das Verkehrsaufkommen stark reglementiert wurden. Die kurzfristigen Alternativen waren auch nicht rosig: Da ein Mississippi-Frachtschiff im Schnitt so viel Ladung wie 16 Zugwaggons oder 70 Lastkraftwagen befördern kann, kamen zu den erhöhten Kosten auch noch zeitliche Verzögerungen und eine deutlich negativere CO2-Bilanz hinzu.

Die KI-basierte Decision-Intelligence-Plattform von paretos erfasst die gesamte Supply-Chain eines Unternehmens, wodurch der Mississippi in einer paretos-Analyse für die Transport-Logistik als neuralgisch wichtiger und dadurch mit erhöhter Priorität zu berücksichtigender Faktor identifiziert worden wäre. Durch die – wo immer möglich in Echtzeit erfolgende – Analyse aller relevanten Daten hätte der Algorithmus frühzeitig potenzielle Hürden in der Transport-Logistik erkannt, Alternativen berücksichtigt und darauf basierend maximal präzise Prognosen mit effizienten Handlungsoptionen erstellt. Durch so früh eingeleitete Maßnahmen wie etwa Notfallverschiebungen auf andere Transportarten, präzise geplante Frachtwege und optimal verwaltete Fahrzeugflotten hätten Kosten und Aufwände minimiert werden können. Speziell Unternehmen, deren Lieferkette besonders stark von nur einer Transportart abhängt, profitieren in hohem Maße von der paretos-Lösung.