Ausgangsbasis Ausgangslage: Viel Bewegung, wenig Transparenz
Stellen Sie sich ein Logistikunternehmen vor, das jeden Tag hunderte von LKWs über ganz Europa steuert. Auf dem Papier ist alles durchgeplant: Routen, Ladezeiten, Liefertermine. Doch die Realität spielt selten nach Plan. Ein plötzlicher Stau bei Lyon, ein unerwarteter Wetterumschwung in den Alpen oder schwankende Dieselpreise, und schon geraten Kalkulationen ins Wanken.
Die Disponenten vor Ort kennen das Problem nur zu gut. “Wann kommt die Lieferung wirklich an?” oder “Wie viel wird der Transport letztlich kosten?” sind Fragen, auf die es oft nur Näherungen gibt. Das führt zu Unsicherheit bei den Kunden, zu Ineffizienzen in der Planung und zu unnötigem manuellen Aufwand im Hintergrund.
Ankunftszeiten und Transportkosten werden häufig nur auf Basis statischer Tabellen, Durchschnittswerten oder manueller Erfahrungswerte geschätzt. Das Ergebnis: Prognosen, die an vielen Stellen schlicht unzuverlässig waren. Dynamische Faktoren wie Wetter, Verkehrslage oder kurzfristige Preisänderungen flossen kaum ein.
Die Konsequenz:
- Fehlende Transparenz: Kunden und interne Teams mussten mit groben Schätzungen arbeiten.
- Hoher manueller Aufwand: Disponenten verbrachten viel Zeit damit, Daten zu sammeln und Szenarien in Excel nachzurechnen.
- Mangelnde Interaktivität: Statische Dashboards boten keine Möglichkeit, schnell alternative Szenarien zu prüfen.
Was zu tun ist Lösung: ETA und Transportkosten intelligent ermitteln
Bei diesem Problem hilft ein prädiktives Modell, das in Echtzeit Transportkosten und ETA (Estimated Time of Arrival) zuverlässig vorhersagt. Das Besondere daran: Dank dem Einsatz von generativer KI zusätzlich zu den Forecasting-Funktionalitäten ist die Nutzung so einfach wie ein Gespräch im Chat.
Das Modell kann auf eine Vielzahl an Datenquellen zurückgreifen: historische Transportdaten, aktuelle Verkehrsmeldungen, Wetterinformationen, Treibstoffpreise und vieles mehr. Auf dieser Basis erstellt es Prognosen, die nicht nur präziser sind, sondern sich auch laufend anpassen, sobald sich die Rahmenbedingungen ändern.
So funktioniert es in der Praxis
Beispiel 1 (Transportkosten): Ein Disponent möchte wissen, wie sich eine zusätzliche Teilladung von 100 kg auf die Transportkosten einer Tour von Berlin nach Paris auswirkt. Statt in Tabellen zu blättern, tippt er seine Frage einfach in eine Chat-Oberfläche:
“Wie verändern sich die Transportkosten, wenn ich 100 kg mehr von Berlin nach Paris transportiere?”
Innerhalb von Sekunden liefert das Modell eine präzise Antwort, und zwar inklusive der Erklärung, welche Faktoren den größten Einfluss haben.
Beispiel 2 (Transportkosten): Der Dieselpreis steigt um 15 %. Der Planer kann diese Annahme im Chat eingeben und sofort sehen, welche Auswirkungen das auf die Gesamtkosten der geplanten Transporte hat.
Beispiel 3 (ETA): Ein Kunde fragt nach, ob eine Lieferung aus Hamburg trotz vorhergesagtem Starkregen im Ruhrgebiet noch pünktlich am nächsten Morgen in Köln eintreffen wird. Der Disponent stellt die Frage direkt im Chat. Das Modell berücksichtigt aktuelle Wetterdaten, Verkehrsmeldungen und historische Erfahrungswerte. Innerhalb weniger Sekunden liefert es eine aktualisierte ETA, inklusive Hinweisen darauf, wie stark das Wetter den Zeitplan voraussichtlich beeinflusst.
Die Schlüsselfunktionen im Überblick
- Prädiktives Modell: Nutzt historische und Echtzeit-Daten, um Kosten und ETA zu prognostizieren.
- Natürliche Interaktion: Fragen können in Alltagssprache gestellt werden, sodass keine komplizierten Abfragen oder Excel-Formeln nötig sind.
- Szenarien-Simulation: Nutzer spielen interaktiv “Was-wäre-wenn”-Situationen durch, um Risiken besser einschätzen zu können.
- Explainability: Das Modell zeigt, welche Faktoren die Prognose bestimmen, was ein entscheidender Vertrauensfaktor ist.
- Nahtlose Integration: Bestehende Systeme wie ERP oder TMS bleiben die zentrale Arbeitsumgebung.
Ihre Vorteile Benefits: Vom Blindflug zur datengetriebenen Transport-Steuerung
Mit diesem Ansatz ergeben sich gleich mehrere Vorteile:
- Bessere Entscheidungen: Planer können auf Basis belastbarer Prognosen agieren und Alternativen direkt durchspielen.
- Mehr Effizienz: Der manuelle Aufwand für Berechnungen sinkt drastisch, die Planung wird beschleunigt.
- Agilität im Alltag: Neue Informationen, z. B. ein Stau oder Preisaufschlag, fließen sofort in die Prognosen ein.
- Zufriedene Kunden: Verlässliche Angaben zu ETA und Kosten stärken das Vertrauen und verbessern den Service.
Das Ergebnis ist eine komplett neue Qualität in der Transportlogistik: Statt im Blindflug zu navigieren, haben Unternehmen mit Forecasting und generativer KI ein intelligentes Assistenzsystem an der Seite, das jederzeit, und zwar auf Augenhöhe und in natürlicher Sprache, präzise Antworten liefert.
Für Disponenten, Planer und Kunden bedeutet das: weniger Unsicherheit, weniger Aufwand, mehr Klarheit. Und für das Unternehmen selbst: ein entscheidender Wettbewerbsvorteil in einem Markt, in dem Verlässlichkeit und Transparenz immer wichtiger werden.