{"id":7116,"date":"2024-01-11T19:50:19","date_gmt":"2024-01-11T18:50:19","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.brand-architecture.at\/2024\/01\/11\/ki-zur-verbesserung-der-transparenz-von-lieferketten\/"},"modified":"2025-12-10T17:40:22","modified_gmt":"2025-12-10T16:40:22","slug":"ki-zur-verbesserung-der-transparenz-von-lieferketten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/transportjournal.com\/de\/2024\/01\/11\/ki-zur-verbesserung-der-transparenz-von-lieferketten\/","title":{"rendered":"KI zur Verbesserung der Transparenz von Lieferketten"},"content":{"rendered":"
Die moderne Gesch\u00e4ftswelt entwickelt sich st\u00e4ndig weiter und stellt Unternehmen vor immer wieder neue Herausforderungen. Dabei r\u00fccken zunehmend die M\u00f6glichkeiten des maschinellen Lernens (ML) und k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) zur Optimierung von Prozessen sowie Lieferketten in den Vordergrund. Verschiedene Anwendungsf\u00e4lle zeigen bereits, wie sich mit dieser innovativen Technologie transformative Ver\u00e4nderungen herbeif\u00fchren lassen.<\/strong><\/h5>\n

Von: Robert Zehentbauer<\/p>\n

(M\u00fcnchen) Inwieweit k\u00f6nnen die vielversprechenden M\u00f6glichkeiten durch maschinelles Lernen (ML) tats\u00e4chlich in die Realit\u00e4t umgesetzt werden? Und welche Vorteile ergeben sich daraus f\u00fcr die Lieferketten?<\/p>\n

Intelligente Standortverfolgung<\/strong><\/h5>\n

Geofences fungieren als virtuelle Barriere, die einen sofortigen Ping ausl\u00f6sen, sobald eine Person oder ein Fahrzeug sie durchquert. Sie erm\u00f6glichen eine Echtzeitsichtbarkeit und pr\u00e4zisere Meilensteine f\u00fcr den Transport von Waren durch LKWs. Die Skalierung auf Tausende von Standorten erweist sich jedoch als Herausforderung, was zu ungenauen Geofence-Grenzen f\u00fchren kann. Beispielsweise kann es passieren, dass sich ein Kreisgebiet um eine Adresse mit benachbarten Einrichtungen oder Durchgangsstra\u00dfen \u00fcberschneidet. Diese Ungenauigkeiten k\u00f6nnen zu fehlerhaften Ergebnissen und schwerwiegenden Folgen f\u00fchren \u2013 darunter etwa vorzeitiges Beenden der Verfolgung sowie falsche Ankunftszeiten, verpasste Termine und notwendige Umplanungen.<\/p>\n

Der Einsatz von maschinellem Lernen stellt einen signifikanten Fortschritt in der Verbesserung von Geofences dar, wodurch genauere und damit \u00e4u\u00dferst wertvolle logistische Informationen generiert werden. So entstehen automatisch kleinere Geofences, die auf tats\u00e4chlichen Pings basieren und charakteristische Bewegungen von Fahrzeugen durch historische Daten ber\u00fccksichtigen. Dieses Vorgehen erm\u00f6glicht eine effektive Feinabstimmung des Geofences und reduziert bisherige Einschr\u00e4nkungen.<\/p>\n

Logistikplanung durch pr\u00e4zise ETA-Prognosen<\/strong><\/h5>\n

ETA (estimated time of arrival) bezeichnet die geplante Ankunftszeit eines Verkehrsmittels am Ziel unter den gegebenen Bedingungen. Prognostizierte Ankunftszeiten sind jedoch selten pr\u00e4zise und gelten daher als unzuverl\u00e4ssig. Eine vorausschauende Planung ist damit schwierig, insbesondere wenn der Versender nicht auf die angegebenen Ankunftszeiten vertrauen kann. Pr\u00e4zise Zeitangaben sind aber in der Logistikbranche notwendig, auch wenn sie sich komplex gestalten.<\/p>\n

Spediteure bieten oft keine fortlaufend aktualisierten ETA-Werte an, wodurch Terminfenster h\u00e4ufig verpasst werden. Die Fahrzeit einer Sendung selbst ist zwar in der Regel vorhersehbar, es sind aber andere Faktoren, die h\u00e4ufig zu Verz\u00f6gerungen und ungenauen ETAs f\u00fchren \u2013 beispielsweise die Aufenthaltsdauer im Lager und unvorhersehbares Fahrverhalten. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen l\u00e4sst sich aber eine pr\u00e4zise Vorhersage der voraussichtlichen Ankunftszeit von Lastwagen erreichen. Durch das ML-Training mit Milliarden von Datenpunkten aus Millionen von Lkw-Lieferungen sind genauere und verl\u00e4sslichere ETAs m\u00f6glich.<\/p>\n

Um Versendern umfassendere Erkenntnisse zu erm\u00f6glichen, integrieren die maschinellen Lernmodelle verschiedene Variablen wie das Fahrerverhalten, saisonale Schwankungen und Merkmale von Fahrzeugen und Ladungen. W\u00e4hrend des Transports erfolgt eine kontinuierliche dynamische Aktualisierung der ETA-Werte. Im Vergleich zu statischen Terminfenstern und Fahrpl\u00e4nen kann dieses Modell Verz\u00f6gerungen pr\u00e4zise identifizieren und die Fehlerquote um mehr als 60 Prozent reduzieren. Und das unterstreicht die Wirksamkeit des ML-Ansatzes f\u00fcr eine pr\u00e4zisere und effizientere Logistikplanung.<\/p>\n

Beschleunigte Erfassung durch Echtzeit-Meilensteine <\/strong><\/h5>\n

Das zuverl\u00e4ssige Erkennen von Meilensteinen in Echtzeit stellt besonders im Seeverkehr eine zentrale Herausforderung dar. Es ist entscheidend f\u00fcr strategische Entscheidungen und die \u00dcberwachung der Leistungsf\u00e4higkeit. Durch die Implementierung von maschinellem Lernen in die Prozesse lassen sich pr\u00e4zise Anlegepunkte f\u00fcr bedeutende H\u00e4fen und Terminals im Seeverkehr ermitteln. Eine umfassende Sicht auf die Meilensteine wird dabei durch die Integration dieser Informationen mit Satellitenverfolgungsdaten gew\u00e4hrleistet.<\/p>\n

Die Identifizierung dieser Meilensteine erfolgt in Echtzeit mithilfe von Geofences und GPS-Tracking-Daten. Alternativ kann der Abfahrtsmeilenstein identifiziert werden, wenn das Schiff den Geofence verl\u00e4sst. Dieser innovative Ansatz ist im Durchschnitt etwa viermal schneller als das Warten auf ein vom Spediteur gemeldetes Ereignis. So ist eine beschleunigte und pr\u00e4zisere \u00dcberwachung im Seeverkehr m\u00f6glich.<\/p>\n

Optimierte ETAs f\u00fcr eine optimierte Planung <\/strong><\/h5>\n

Die Zuverl\u00e4ssigkeit geplanter Ankunftszeiten sind im Seetransport von gro\u00dfer Bedeutung. In den letzten drei Jahren hat sich die Landschaft der Containerschifffahrt rapide ver\u00e4ndert \u2013 begleitet von zahlreichen St\u00f6rungen und Ausf\u00e4llen. Diese dynamischen Entwicklungen erschweren eine kontinuierliche Anpassung und stellen eine zus\u00e4tzliche Herausforderung f\u00fcr die pr\u00e4zise Bereitstellung genauer ETAs dar. Selbst bei weniger schwerwiegenden St\u00f6rungen erweisen sich die von Spediteuren gemeldeten ETAs als unzuverl\u00e4ssig, insbesondere in entscheidenden Momenten wie erheblichen Sendungsverz\u00f6gerungen.<\/p>\n

\"\"Die Bew\u00e4ltigung der Herausforderungen im Seeverkehr erfordert verl\u00e4ssliche und umsetzbare ETAs. Hierbei revolutioniert maschinelles Lernen die Genauigkeit, Vollst\u00e4ndigkeit und Praktikabilit\u00e4t der geplanten Ankunftszeiten im Schiffsverkehr. So ist es beispielsweise m\u00f6glich, Versp\u00e4tungen im Durchschnitt eine Woche fr\u00fcher zu identifizieren als es bei den Meldungen der Reedereien \u00fcblicherweise der Fall ist. Das unterst\u00fctzt Versender dabei, fr\u00fchzeitig geeignete Ma\u00dfnahmen zur Optimierung ihrer Lieferkette zu ergreifen. W\u00e4hrend Spediteure in der Regel nur die Ankunftszeit des Schiffes angeben, er\u00f6ffnet ML auch eine erweiterte Perspektive. Der Einsatz dieser Technologie erm\u00f6glicht nicht nur die pr\u00e4zise Vorhersage der Ankunftszeit eines Schiffes, sondern liefert dar\u00fcber hinaus auch wertvolle Informationen \u00fcber die Freigabe des Containers vom Schiff.<\/p>\n

Zuverl\u00e4ssige ETAs gehen \u00fcber die blo\u00dfe Angabe des Spediteurs hinaus. Sie ber\u00fccksichtigen vielf\u00e4ltige Faktoren wie Fahrpl\u00e4ne, Containerumschl\u00e4ge, Transit-Zeiten der Routen, Hafenauslastungen sowie spezifische Merkmale des Schiffes und des Containers. Um stets die aktuellsten und relevantesten Daten zu gew\u00e4hrleisten, unterliegt der zugrundeliegende Algorithmus kontinuierlichen Verbesserungen und Anpassungen. Diese dynamischen Anpassungen erfolgen in Abh\u00e4ngigkeit davon, an welchem Punkt der Reise sich der Container befindet, und gew\u00e4hrleisten stets eine optimale und pr\u00e4zise Prognose.<\/p>\n

Maschinelles Lernen: Transparenz und Bedeutung im Fokus<\/strong><\/h5>\n

In den vergangenen Jahren ist die Bedeutung von k\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zunehmend gestiegen. Und viele hochtrabende Versprechungen \u00fcber das Potenzial dieser Technologien kursierten in den Medien. Die vier oben genannten Anwendungsf\u00e4lle verdeutlichen jedoch, dass maschinelles Lernen nicht nur ein Buzzword ist, sondern konkrete und bedeutende Auswirkungen hat. Die sich daraus er\u00f6ffnenden M\u00f6glichkeiten erlauben es, strategische Entscheidungen zu treffen und die gesamte Lieferkette nachhaltig<\/p>\n

zu verbessern.<\/p>\n

\"\"Robert Zehentbauer<\/strong> ist Regional Vice President DACH region bei project44. Er verf\u00fcgt \u00fcber fundiertes Wissen als Sales- und Logistik-Experte und kann auf mehr als drei Jahrzehnte Erfahrung in den Bereichen Logistik, Software und IT zur\u00fcckblicken. Seine Karriere umfasst bedeutende Positionen bei K\u00fchne + Nagel, Siemens Information Systems sowie f\u00fchrenden US-amerikanischen Unternehmen im Bereich Logistik und Supply Chain Software wie JDA Technologies, Descartes und i2 Technologies.<\/p>\n

www.project44.de<\/a><\/p><\/blockquote>\n

Fotos: \u00a9 Loginfo24\/project44<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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