In der Welt der Speditionen, wo jeder Tag gleich zu sein scheint, hat sich bei der Nürnberger Spedition Amm einiges gewandelt. Früher waren sie auf drei Disponenten angewiesen, die zu verschiedenen Zeiten – 22 Uhr, 2 Uhr und 4 Uhr – die Planung für Nahverkehrstouren übernahmen. Rund 1400 Sendungen mussten dabei auf 65 bis 75 Lkw verteilt werden. Ein echt anspruchsvoller Job! Moritz Reiser, der ehemalige Disponent und heutige Leiter der Spedition, spricht von der manuellen, oft mühseligen Arbeit, die viel Zeit und Geduld erforderte.

Doch der Wind hat sich gedreht. Mit dem KI-Tool PLG Tour Planning von der ProLogistik Group hat Amm einen echten Gamechanger gefunden. Heute kann ein Disponent die Tourenplanung in der Regel bereits um 0.30 Uhr oder 1 Uhr erledigen. Ein Algorithmus, der wiederkehrende Zuordnungen übernimmt und problematische Touren anzeigt – das klingt fast schon nach Science-Fiction, oder? Die Implementierung des Tools dauerte zwar 24 Monate und begann als Pilotprojekt während der Corona-Zeit, doch die Mühe hat sich gelohnt. Amm hat gelernt, ihre Fahrgebiete, Fahrzeuganforderungen und Kundenbesonderheiten in klare Regeln zu gießen – eine echte Herausforderung, aber das Ergebnis spricht für sich.

Die Magie der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist in der Logistikbranche ein heiß diskutiertes Thema. Sie funktioniert ähnlich wie unser eigenes Gehirn, indem sie Muster erkennt und Daten analysiert. Das PLG Tour Planning Tool von Amm ist da keine Ausnahme. Der eingesetzte Algorithmus ist ein metaheuristischer Vehicle Routing Problem Solver, der in der Lage ist, viele Kombinationen zu durchforsten und diese nach Kosten und Kilometerleistung zu bewerten. In der Regel benötigt der Algorithmus etwa 15 Minuten, um die beste Lösung zu berechnen. Das klingt fast wie ein Zaubertrick, oder? So spart Amm nicht nur Zeit, sondern auch Ressourcen. Eine Lkw-Tour im Nahverkehr produziert etwa 73 kg CO2, und wenn das KI-Tool nur 10 km pro Tour einsparen kann, wirkt sich das enorm auf die Umwelt aus – 4 kg CO2 weniger pro Tour sind da nicht zu verachten.

Die Verbindung des KI-Tools mit dem bestehenden Transportmanagementsystem (TMS) war für Amm essenziell. Auch wenn es anfänglich Herausforderungen gab, war das Vertrauen der Disponenten in das neue System ein kritischer Punkt. Aber wie sagt man so schön? Vertrauen muss wachsen – und das hat es. Eine positive Entwicklung, die sich auch in der Reduzierung der Dispositionszeit zeigt: Koch International konnte diese um 42 Prozent senken, während LSU Schäberle den Planungsaufwand um 40 Prozent verringern konnte.

Anpassungen und optimierte Abläufe

Die Software wird webbasiert bereitgestellt und ist bereits bei mehreren anderen Speditionen im Einsatz. Das PLG Tour Planning optimiert die Nahverkehrsdisposition, berücksichtigt dabei auch Restriktionen wie Anlieferzeiten und stellt sicher, dass alles reibungslos abläuft. Die frühere Festlegung der Touren hat bei Amm nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch den Umschlag verbessert. Die Ware wird nun gezielt für die jeweiligen Fahrzeuge vorbereitet, was die Beladungszeit erheblich verkürzt. Das ist doch eine feine Sache!

Aber das ist nicht alles. Amm hat auch eine KI-gestützte Sprachassistentin namens Luisa ins Boot geholt, die für die Kundenavisierung zuständig ist. Luisa übernimmt die Terminvereinbarung für Lieferungen und kann sogar Abstellgenehmigungen aufnehmen. Das klingt nach einem echten Multitalent! Diese Entwicklungen zeigen, wie wichtig es ist, dass Unternehmen bei der Einführung von KI ein paar zentrale Fragen klären: Wie leistungsfähig ist das System? Welche Daten kommen zum Einsatz? Und wie lässt sich das Ganze mit bestehenden Systemen integrieren?

Die Zukunft der Logistik

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten für Prozessoptimierung, Automatisierung und sogar Autonomisierung in der Logistik. Fraunhofer IML arbeitet mit Hochdruck an KI-basierten Lösungen, die auf den neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen basieren. Die Herausforderungen in der Logistik sind vielfältig und erfordern die Zusammenarbeit verschiedener Akteure in komplexen Wertschöpfungsketten. KI könnte das Potenzial haben, gegensätzliche Ziele effizient in Einklang zu bringen. Dr.-Ing. Julian Eßer vom Fraunhofer IML sieht in der KI die Zukunftstechnologie für den Mittelstand – eine Technologie, die nicht nur effizienter, sondern auch umweltfreundlicher gestaltet werden kann.

Insgesamt ist es beeindruckend zu sehen, wie die Spedition Amm den Sprung in die digitale Zukunft gemeistert hat. Mit der Unterstützung von KI wird nicht nur die Planung optimiert, sondern auch die Zusammenarbeit in der gesamten Branche gefördert. Die Zukunft der Logistik hat längst begonnen – und alles deutet darauf hin, dass wir erst am Anfang stehen.