Mit Algorithmen gegen den Fachkräftemangel


Mit Algorithmen gegen den Fachkräftemangel

Die Digitalisierung von Lieferketten und internen Prozessen, künstliche Intelligenz (KI) sowie das autonome Fahren und Disponieren gehören zu den Trend-Themen, denen sich die Logistikbranche stellen muss. Auch hier bieten sich Lösungen im Kampf gegen den zunehmenden Mangel an Fachkräften, wobei es speziell um Lkw-Fahrer und Disponenten geht.

  • Künstliche Intelligenz macht Lieferketten steuerbar und transparent
  • Autonomes Fahren bleibt mittelfristig auf Betriebshöfe begrenzt
  • Top-Thema auf der transport logistic, 4. bis 7. Juni 2019, München

In unserem menschlichen Gehirn befinden sich etwa 100 Milliarden Neuronen, die miteinander vernetzt sind. Die Übertragung von Informationen zwischen den Neuronen findet über elektrische Impulse statt. Dadurch ist der Mensch in der Lage zu lernen, zu schlussfolgern und abstrakt zu denken. Bei der künstlichen Intelligenz werden die Neuronen durch künstliche Neuronen ersetzt und mit Hilfe von Algorithmen trainiert. „Die Technologie birgt das Potential, dass viele Arbeitsplätze in der Logistik durch Künstliche Intelligenz erheblich verändert werden“, sagt Stefan Rummel, Geschäftsführer der Messe München.

Dabei wird die menschliche Intelligenz nicht nachgebildet, sondern „es werden Trainingsdaten harmonisiert, aggregiert und in ein Framework für maschinelles Lernen eingespeist”, erklärt Sara Van Gelder, die am Brüsseler Flughafen die Entwicklung des Frachtgeschäfts verantwortet. Anhand der Trainingsdaten wird mit Hilfe von maschinellem Lernen eine Mustererkennung erlernt. Damit ersparen sich Unternehmen das manuelle Erstellen eines Modells und den damit verbundenen Aufwand, wie das Definieren von Regeln, Prüfungen und Interpretationen. Die Qualität der Trainingsdaten ist dabei für den Erfolg entscheidend.

KI führt zu automatisierter, hochflexibler Logistik
Für die Logistikbranche bietet KI weit mehr als nur eine reine Optimierung des bestehenden Betriebs. Lieferketten werden durch KI steuerbarer und transparenter. „KI ermöglicht vorausschauendes Handeln, wie zum Beispiel in den Bereichen Kapazitätsmanagement, Routenplanung, Netzwerkplanung und Risikomanagement“, erklärt Van Gelder. Zudem können „Angebote genauer auf die Bedürfnisse des Kunden ausgerichtet werden, während die Logistik zum integrierten Bestandteil einer automatisierten und hochflexiblen industriellen Produktion und des Handels wird“, betont Tim Schneider, der beim Bundesverband Spedition und Logistik DSLV die Themen Prozesse, Standards und Digitalisierung verantwortet. „Es gilt, Daten zu teilen und als wertvolle Informationsquelle zu verstehen“, so Schneider weiter. Dabei spiele die Informationsbereitstellung in Echtzeit eine entscheidende Rolle.

Algorithmen lernen das Verhalten von Disponenten
Konkrete KI-Anwendungen für die Logistik findet man in der Luftfrachtbranche: “Hier werden Algorithmen entwickelt, die das Aufschichten von Frachtpaletten erlernen und optimieren können”, erklärt Sara Van Gelder. Aber auch im Bereich der Transportmanagementsysteme finden sich Beispiele: Lösungen wie Opheo von der initions AG verfügen über eine künstliche Planungsintelligenz, die Vorhersagen über mögliche Transportverzögerungen in der Zukunft erlauben. Ein weiteres Beispiel liefert das Software- und Beratungshaus Soloplan. Deren Transportmanagementsystem CarLo wurde jetzt mit einem leistungsfähigen Algorithmus ausgestattet, der das Verhalten von Disponenten „lernen“ kann. Auf dieser Basis erstellt die Lösung ein Modell, mit dem künftige Touren unter Berücksichtigung der erlernten Regeln selbständig verplant werden.

Machine Learning macht die Transportplanung schneller, weniger fehleranfällig und effektiver. Ein weiterer Pluspunkt ist, dass das Wissen bei einem Mitarbeiterwechsel nicht mehr verloren geht. Auch ein neuer Disponent wird die Touren auf die gleiche Art und Weise wie ein langjähriger Mitarbeiter verplanen können, weil die Dispositionssoftware das Verhalten auf Grundlage der Trainingsdaten erlernt hat und so wertvolle Unterstützung bieten kann.

Lkw-Fahrer bleiben fester Bestandteil der Lieferketten
Ein weiteres Anwendungsgebiet der KI ist das autonome Fahren. Hersteller arbeiten zurzeit mit Hochdruck an Assistenz- und Steuersystemen, um autonome Fahrzeuge in den kommenden Jahren zur Serienreife zu führen. Mittelfristig werden Assistenzsysteme die Fahrzeuge auf Autobahnen steuern und langfristig werden viele weitere Funktionen die Arbeit hinter dem Lenkrad vereinfachen. „Lkw-Fahrer werden aber noch auf lange Sicht fester Bestandteil der Lieferketten bleiben“, so Wolfgang Inninger, Leiter Projektzentrum Verkehr, Mobilität und Umwelt beim Fraunhofer Institut für Materialfluss und Logistik IML. „Ein hohes Einsparpotenzial bieten autonom fahrende Lkw auf Betriebshöfen.“ Wenn es gelänge, die auf Werksgeländen verbrachte Zeit als Pausenzeiten oder Ruhezeiten für die Lkw-Fahrer zu nutzen, würde sich die effektive Fahrzeit des Lkw-Fahrers optimieren lassen.

Diese Ansicht unterstreicht auch eine Studie der Forschungsvereinigung Automobiltechnik FAT im Verband der Automobilindustrie VDA. Diese sieht weiteres wirtschaftliches Potential beispielsweise darin, dass der Fahrer direkt nach Ankunft ein anderes, bereits beladenes Fahrzeug übernimmt und sich sofort auf die Rückfahrt begibt. Aber auch für dieses Szenario gilt es noch einige organisatorische Herausforderungen zu lösen.

KI im Konferenzprogramm der transport logistic:

  • „Künstliche Intelligenz. Logistik wird smarter und autonomer“ 4. Juni, 10:00 Uhr
  • „Künstliche Intelligenz in der Transportlogistik“ 4. Juni, 13:30 Uhr
  • “Artificial Intelligence: Next Level Air Cargo?” 5. Juni, 10:00 Uhr

Das passende Video zum Thema Digitalisierung finden Sie hier.

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