Die meisten Verlader, Spediteure und Logistikdienstleister sind sich der Bedeutung der Datenerfassung und datengesteuerten Entscheidungsfindung bewusst. Im Laufe der Zeit gesammelte Daten liefern Informationen, die es Unternehmen ermöglichen, die langfristige Entscheidungsfindung zu verbessern. In der Zwischenzeit können Echtzeitdaten genutzt werden, um in Sekundenbruchteilen kluge Entscheidungen zu treffen – etwa darüber, wie Probleme korrigiert oder neu geplant werden können.
Künstliche Intelligenz ist ein wirksames Werkzeug, das Unternehmen dabei hilft, das Beste aus ihren Daten herauszuholen. Dies kann verschiedene Formen annehmen. „Statistische KI“ ermöglicht es Nutzern, riesige Informationsmengen zu analysieren, versteckte Muster zu finden und kluge Entscheidungen zu treffen. Mittlerweile können Unternehmen vergangene Daten nutzen, um „symbolische KI“-Modelle zu programmieren, die für „zweckorientierte“ Anwendungen wie Prozessoptimierung genutzt werden können. Jonah Mcintire (im Bild), Chief Network Officer beiTransporeon, ein Trimble-Unternehmen, erforscht weiter.
Automatisierung vs. KI – den Unterschied verstehen
Automatisierung und KI werden oft in einem Atemzug genannt, als wären sie synonym. Obwohl sie miteinander verbunden sind, gibt es einen wichtigen Unterschied zwischen den beiden. Bei der Automatisierung werden alltägliche, häufig administrative Aufgaben an Software delegiert. Es ist klerikal. Andererseits geht es bei echter KI darum, Entscheidungsbefugnisse abzugeben. Der Software werden vorgegebene Parameter vorgegeben, sie nutzt diese jedoch, um unerwartete Schlussfolgerungen zu ziehen. Benutzer können der KI unterschiedliche Freiheitsgrade einräumen. Ein vorsichtigerer Ansatz besteht darin, einer Software zu erlauben, Optionen zu berechnen und Empfehlungen zur Genehmigung durch einen Menschen abzugeben. Es ist jedoch auch möglich, dass es selbstständig Schlussfolgerungen zieht und Entscheidungen trifft, ohne einen Menschen überhaupt zu informieren.
Wo kann KI im Logistiktransport den größten Einfluss haben? Die kurze Antwort lautet „überall“. Tatsächlich integrieren zukunftsorientierte Verlader, Frachtführer und Logistikdienstleister bereits KI in ihre Technologie-Stacks.
Es gibt einige Überlegungen, die Sie beachten sollten. KI eignet sich am besten für Entscheidungen mit konkreten finanziellen Werten, die leicht zu bewerten sind und über diskrete, bekannte Variablen verfügen. Wichtig sind auch schnelle Entscheidungszyklen. Wie Menschen lernt auch KI aus Experimenten. Wenn eine Entscheidung also nur jährlich getroffen wird, wird es Jahrzehnte dauern, bis die Software genügend Daten sammelt, um Feedback zu erhalten. Realistisch gesehen möchten Sie, dass KI-Modelle täglich Tausende von Entscheidungen analysieren. Im Idealfall würden die Spieler Modelle verwenden, die nicht nur mit ihren eigenen Daten, sondern auch mit Daten aus der gesamten Branche trainiert wurden. Dieser kollaborative Ansatz (auch als „Plattform“ bekannt) ermöglicht es allen, voranzukommen.
Wie kann KI also die Art und Weise verändern, wie Unternehmen ihre Daten durch autonome Beschaffung, Echtzeit-ETA-Tools und Dekarbonisierung nutzen?
Echtzeit-ETA-Tools
Die Trennung zwischen Verladern und Spediteuren ist seit langem eine Herausforderung in der Logistik- und Transportbranche. Um Sichtbarkeit, Transparenz und Effizienz zu erhöhen, müssen wir Lastempfänger und Lastgeber verbinden. Beispielsweise war die Vorhersage der Ankunftszeiten von Ladungen für beide Unternehmen traditionell ein ProblemVersenderund Träger. Häufige Ursachen für Verzögerungen – wie Streiks, Staus und technische Schwierigkeiten – können für das menschliche Auge völlig zufällig erscheinen. Aber wenn ein KI-Modell jahrelange Daten analysiert, kommen verborgene Muster zum Vorschein. In der Regel – es sei denn, die Umstände sind wirklich beispiellos – ist KI bei der Vorhersage voraussichtlicher Ankunftszeiten viel besser und mithilfe eines KI-gestützten Echtzeit-ETA-Tools können Unternehmen sicherstellen, dass sie auf den Empfang von Ladungen vorbereitet sind, wann immer diese ankommen.
Beschaffung und Angebot automatisieren
Der Spotkauf ist ein perfekter Anwendungsfall für symbolische KI, da Unternehmen über ein festgelegtes Budget und klare Einschränkungen hinsichtlich Vorlaufzeiten und Spediteurtypen verfügen. Darüber hinaus ist die Verhandlungsstruktur relativ einfach: Die Teilnehmer können ein Angebot machen, auf eine Antwort warten, ein Gegenangebot machen, ein Angebot annehmen oder eine Verhandlung beenden. Dies erleichtert es der Software, ihre Ziele eigenständig zu verfolgen, wodurch Tausende manueller Verwaltungsstunden eingespart werden.
Dies ist nur ein Beispiel. Auch im Beschaffungsbereich kann statistische KI die Ausschreibung revolutionieren, indem sie riesige Datenmengen zur Preisvorhersage nutzt. Anstatt beispielsweise Spediteure aufzufordern, ein Angebot für eine Ladungsausschreibung abzugeben, kann KI diese Ausschreibung – und ein Preisangebot – einer ausgewählten Anzahl von Spediteuren unterbreiten. Nimmt kein Spediteur die ausgeschriebene Ladung zum angebotenen Preis an, kann die KI bei Bedarf weitere Ausschreibungsrunden einleiten.
KI kann auch für Verkäufer von Logistikdienstleistungen einen transformativen Effekt haben, indem sie es ihnen ermöglicht, Kunden automatisch mit sofortigen, genauen Preisen für Spottransporte auf der Grundlage vorhergesagter Marktpreise zu versorgen. Mit dieser Fähigkeit können Lastnehmer das Volumen der von ihnen angebotenen Opportunities erhöhen und letztendlich mehr Neugeschäft gewinnen.
Dekarbonisierung
Der Logistik- und Transportsektor steht unter dem Druck, seine CO2-Emissionen zu reduzieren. Endverbraucher fordern von den Verladern eine Dekarbonisierung. In der Zwischenzeit üben die Verlader den gleichen Druck auf die Spediteure aus, indem sie sie auf der Grundlage ihrer Nachhaltigkeitspraktiken beauftragen, umweltbewussten Spediteuren längere Frachtverträge anbieten und sogar eine Prämie für kohlenstoffärmere Transporte zahlen.
Da sich Nachhaltigkeit inzwischen auf das Geschäftsergebnis auswirkt, ist es keine Überraschung, dass die Dekarbonisierung sowohl für Verlader als auch für Spediteure ganz oben auf der Agenda steht. Wie kann KI bei all dem helfen? Zunächst muss betont werden, dass es beim Thema Nachhaltigkeit – anders als beim Einkauf – oft keine einheitliche „richtige“ Antwort gibt. Unternehmen haben möglicherweise unterschiedliche Vorstellungen von der optimalen Strategie und wägen sorgfältig „Kosten vs. Emissionen“ oder „Sicherheit vs. Emissionen“ ab. Sobald Verlader, Spediteure und Logistikdienstleister jedoch über ihre Risikobereitschaft entschieden haben, kann KI eine entscheidende Rolle dabei spielen, ihnen dabei zu helfen, ihre Ziele zu erreichen.
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Unternehmen übernehmen typischerweise eine von zwei Mentalitäten. Die erste ist eine Cap-and-Trade-Strategie, bei der das Unternehmen beschließt, nicht mehr als X Emissionen zu tolerieren. Die zweite Möglichkeit ist eine CO2-Steuer, bei der ein Unternehmen beschließt, seine Emissionen auszugleichen. Bei beiden Strategien können Verlader und Spediteure den „Preis pro Tonne Emissionen“ in die Beschaffungsvorgänge einbeziehen. Statistische KI kann ein hilfreiches Entscheidungsinstrument sein. Beispielsweise bei der Entscheidung, welches Transportmittel für jede Sendung genutzt werden soll.
Die Zukunft der KI im Logistiktransport ist kollaborativ
Wir befinden uns an einem wichtigen Wendepunkt beim Einsatz von KI im Logistiktransport. Es soll den Verwaltungsaufwand reduzieren und Unternehmen dabei helfen, effizienter und nachhaltiger zu werden. Um dies zu erreichen, ist jedoch eine effektive Datenerfassung und -weitergabe erforderlich. Hier kommt die Zusammenarbeit zwischen Branchenakteuren ins Spiel. Um positive Ergebnisse für alle zu erzielen, benötigen Verlader, Spediteure und Logistikdienstleister kollaborative digitale Plattformen, um Daten auszutauschen und KI-Modelle zu versorgen. Mit diesem Ansatz können wir unsere Fortschritte bei der Erreichung der Digitalisierungs- und Dekarbonisierungsziele der Branche deutlich beschleunigen.
