Gemeinsam mit den Praxispartnern m2hycon, miSolutions & Consulting und Assense Software Solutions sowie dem Bremer Institut für Strukturmechanik und Produktionsanlagen (bime) der Universität Bremen wurden im Rahmen der Förderrichtlinie Modernitätsfonds („mFUND“) neue mathematische Methoden und innovative Prozesse erforscht und entwickelt, um den Transport- und Logistikmarkt effizienter zu machen und Lkw-Leerfahrten zu verhindern.

Dieses Ziel wurde erreicht: In einer hochskalierbaren Cloud-Computing-Umgebung unter Nutzung moderner mathematischer Methoden aus dem Umfeld Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Predictive Analytics konnte eine Softwareplattform entwickelt werden, die die hochkomplexe Transportplanung durch selbstlernende Algorithmen abgebildet hat: „KI made in Germany“.

Die Lösung

Eines der Kernprobleme im Straßengütertransport, welches es zu lösen galt, ist die profitable Bündelung von Teilladungen, wodurch Lkw-Leerfahrten verhindert werden. Eine Erhöhung der Auslastungsquote, also eine optimierte Bündelung von Teilladung, ist aufgrund der extrem hohen Komplexität selbst für erfahrene Disponenten mit klassischen Planungstools bisher nicht möglich. Hier setzt Carrypicker an und löst dieses Problem mithilfe Künstlicher Intelligenz. Die „KI-Engine“ berücksichtigt dabei in Echtzeit zahlreiche sich ständig ändernde Variablen und trifft die jeweils beste Entscheidung. Durch eine Erhöhung der Lkw-Auslastung um bis zu zehn Prozent wird entsprechend weniger klimaschädliches CO2 ausgestoßen, was mithilfe der international anerkannten Berechnungsmethode des Global Logistics Emission Counsil (GLEC) bestätigt wurde. 

Ausblick und Praxistransfer

Anhand mehrerer Pilotprojekte mit namhaften Industrie- und Handelsunternehmen konnten die im Rahmen des Projekts entwickelten Methoden zur intelligenten Kapazitätssteuerung und Erlösoptimierung erfolgreich in der Praxis getestet werden. Carrypicker soll nicht nur eingesetzt, sondern auch als Software-as-a-Service weiterentwickelt werden, um den Marktteilnehmern Effizienzvorteile durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz zu ermöglichen. Außerdem soll es neue Methoden auf dem Weg hin zu einer klimaschonenderen Lkw-Transportlogistik vorantreiben.

4,1 Megatonnen weniger CO2 Ausstoß im Jahr? Hochgerechnet auf das jährliche Transportvolumen in Deutschland könnte es der KI-Engine von Carrypicker gelingen, den jährlichen CO2-Ausstoß einer Stadt in der Größenordnung von Frankfurt/Main einzusparen. Quelle: Carrypicker