Entwicklung einer KI-Logistikplattform: 20% Reduzierung der Kohlenstoffemissionen

Innowise hat für einen großen Logistikdienstleister eine Plattform zur Logistikoptimierung mit KI-gestützter Routenplanung, Echtzeit-Analyse und Nachhaltigkeitsüberwachung entwickelt.

Der Kunde

Branche

Logistik

Region

Kunde seit

2023

Unser Kunde ist ein bekanntes, weltweit tätiges Logistikunternehmen, das Partnerschaften mit Einzelhandels-, Gesundheits- und Produktionsunternehmen unterhält. Mit über 25.000 Mitarbeitern und einem riesigen Fuhrpark werden jedes Jahr Millionen von Sendungen befördert. Das Unternehmen ist bekannt für sein Streben nach Innovation und Verringerung der Umweltbelastung und sucht immer nach intelligenteren Wegen, um die Effizienz zu steigern und seinen ökologischen Fußabdruck zu verkleinern.

Detaillierte Information über den Kunden kann aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.

Herausforderung

Überwindung logistischer Ineffizienzen, Verringerung des CO2-Fußabdrucks und pünktliche Lieferungen

Der Kunde wandte sich an uns, weil er einige größere Probleme hatte, die seinen Betrieb und seine Umweltbemühungen behinderten:

Ineffiziente Routenplanung: Ihre Logistik war meist manuell und statisch, was zu ineffizienten Wegen, höherem Kraftstoffverbrauch und häufigen Lieferverzögerungen führte.
Hohe Kohlenstoffemissionen: Der Betrieb eines so großen Unternehmens hatte große Auswirkungen auf die Umwelt und machte es schwierig, die Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, da die Emissionen ständig stiegen.
Fragmentierte Koordination der Lieferkette: Die verschiedenen regionalen Hubs nutzten unterschiedliche Datenströme, was zu Verzögerungen bei der Bestandsverwaltung, der Verfolgung in Echtzeit und der Koordinierung von Lieferungen führte.
Verpasste Lieferfenster: Verkehrsstaus und unvorhersehbares Wetter brachten die Zeitpläne oft durcheinander, was zu verpassten oder verspäteten Sendungen führte.

Als zukunftsorientiertes Unternehmen, das seinen ökologischen Fußabdruck verkleinern möchte, wollte der Kunde eine skalierbare, technologiegestützte Lösung, um die Logistik zu optimieren und die Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen (Sustainable Development Goals, SDGs) zu erreichen.

Lösung

KI-gesteuerte Plattform für intelligenteres Routing und reibungsloses Liefermanagement

Um diese Probleme zu lösen, haben wir eine Plattform zur Logistikoptimierung entwickelt, die auf maschinellem Lernen basiert. Die Lösung nutzt intelligente Routing-Algorithmen, Echtzeit-Datenanalytik, und nahtlose API-Integrationen zur Verbesserung der Lieferrouten, zur Senkung des Kraftstoffverbrauchs und zur Steigerung der allgemeinen Unternehmenseffizienz.

Hauptmerkmale der Plattform

Unser Team hat die Plattform mit wichtigen Funktionen ausgestattet, um die Servicebereitstellungsrate zu erhöhen und die Nachhaltigkeit zu steigern. Diese Schlüsselfunktionen arbeiten zusammen, um eine einfache Datenintegration, Echtzeiteinblicke und vorausschauende Analysen über die gesamte Lieferkette hinweg zu ermöglichen.

KI-basierte Routenoptimierung: Das System passt die Zustellrouten anhand von Echtzeitinformationen wie Staus, Straßenbedingungen und Wetterdaten an. Die ML-Modell wird immer intelligenter, was dazu beiträgt, die Lieferzeiten weiter zu verkürzen und Kraftstoff zu sparen.
Integration raumbezogener Daten: GIS-Karten liefern alle wichtigen Details wie Verkehrsbedingungen und Geländemerkmale. Unsere KI-Systeme nutzen diese Informationen dann, um die besten und umweltfreundlichsten Routen zu finden, damit alles reibungsloser und umweltfreundlicher abläuft.
Vorausschauende Analyse von Verzögerungen: Die Plattform prognostiziert mögliche Verspätungen anhand historischer und aktueller Daten und leitet die Fahrzeuge automatisch um, damit die Lieferungen pünktlich ankommen.
Automatisierte Datensynchronisation: APIs sorgen dafür, dass alle Auftrags-, Bestands- und Lieferdaten in den ERP-, WMS- und TMS-Systemen des Kunden in Echtzeit aktualisiert werden, wodurch die manuelle Koordination entfällt und Verzögerungen reduziert werden.
Metriken zur Nachhaltigkeit: verfolgt die Lösung wichtige Umweltstatistiken wie den CO2-Fußabdruck pro Lieferung, den Gesamtkraftstoffverbrauch und die Emissionsreduktionsrate. Diese Erkenntnisse helfen dem Kunden, seine Nachhaltigkeitsziele zu erreichen und die Transparenz für Stakeholder und Prüfer zu wahren. Das System erstellt außerdem Berichte, die den GRI- und ISO 14001-Normen entsprechen.

Reduzierung der Kohlenstoffemissionen

Wir haben einen intelligenten Routing-Algorithmus entwickelt, der GIS und maschinelles Lernen kombiniert, um Lieferrouten zu optimieren. Dabei werden Faktoren wie Straßenüberlastung, Höhenlage, Verkehrsmuster und Fahrzeugtyp berücksichtigt, um kraftstoffeffiziente Routen zu priorisieren und unnötige Stopps und Leerlaufzeiten zu vermeiden.

Integration der Lieferkette

Mithilfe von APIs haben wir die Plattform mit dem ERP-, WMS- und TMS-System des Kunden verknüpft, sodass Lagerbestände, Auftragsaktualisierungen und Lieferpläne in Echtzeit synchronisiert werden können. Datenpipelines verarbeiten eine Vielzahl von Lieferkettendaten, sodass Lagerverwaltung, Bestandskontrolle und Lieferungen reibungslos zusammenlaufen.

Routenverbesserung in Echtzeit

Das KI-gesteuerte Plattform verfolgt ständig sowohl historische als auch aktuelle Daten wie Verkehr und Wetter und lernt daraus, um Lieferungen umzuleiten, wenn es zu Verzögerungen kommen könnte. Wir haben eine vorausschauende Analyse implementiert, die nicht nur potenzielle Probleme aufzeigt, sondern auch bessere Routen vorschlägt, um knappe Lieferfenster einzuhalten.

Bestandsverwaltung und Durchsatz

Durch die Anbindung der Plattform an das WMS des Kunden konnten wir einen stetigen Warenfluss gewährleisten. Echtzeit-Updates zu Beständen, Lieferungen und Auffüllungen beschleunigten den Lagerumschlag und verringerten Engpässe in Lagern und Transportzentren, was den Durchsatz erheblich steigerte.

Technologien

Cloud Infrastruktur

AWS (Lambda, EC2, S3, RDS)

Datenverarbeitung

Apache Kafka, Spark

Modelle für maschinelles Lernen

TensorFlow, scikit-learn

API-Integration

RESTful APIs, GraphQL

Kartierung und GIS

Google Maps API, Mapbox

Datenanalyse und Berichterstattung

Power BI, Tableau

Überwachung und Alarmierung

Prometheus, Grafana

Verarbeiten Sie

Der Kunde entschied sich für das Wasserfallmodell und teilte das Projekt in klare Schritte ein: Anforderungserfassung, Design, Entwicklung, Tests und Bereitstellung. Wir meldeten uns nach jeder Phase, um sicherzustellen, dass wir alle auf derselben Seite standen und alles nach Plan lief.

Unser Projektleiter hielt regelmäßige Besprechungen ab, um den Fortschritt mitzuteilen, Feedback einzuholen und Genehmigungen zu wichtigen Meilensteinen einzuholen. Durch diese Vorgehensweise blieben wir synchron, konnten Risiken vermeiden und genau das liefern, was der Kunde wollte - und das pünktlich.

Team

Projektmanager

Business-Analyst

Datenwissenschaftler

ESG-Berater

Software-Ingenieure

DevOps-Ingenieur

GIS-Spezialist

Ergebnisse

Geringere Kohlendioxidemissionen und höhere Liefergeschwindigkeit

Dank der Anpassung der Routen in Echtzeit konnte der Kunde die Auslieferung um 30% beschleunigen, so dass die Kunden ihre Bestellungen immer pünktlich erhielten. Allein durch die Optimierung der Routen und den geringeren Kraftstoffverbrauch konnten die Kohlendioxidemissionen um 20% gesenkt werden. Durch diese Änderungen konnten die Kraftstoffkosten um 15% gesenkt werden, während ein reibungsloserer Bestandsfluss und eine bessere Terminplanung die Betriebskosten um 10% senkten. Der Echtzeitfluss und die schnellere Entscheidungsfindung steigerten den Inventardurchsatz um 18%. Infolgedessen stieg die Kundenzufriedenheit mit einem Zuwachs an Vertrauen und Loyalität um 251 TPP64T.

Diese Lösung ist auf Wachstum ausgelegt und hält mit den Nachhaltigkeitsbemühungen des Kunden Schritt. Künftige Updates werden Metriken wie Fahrzeugverschleiß und Pläne für die Elektrifizierung von Routen hinzufügen. Mit kontinuierlichen Verbesserungen der ML-Modelle und Datenintegrationen werden wir den Kunden in die Lage versetzen, seinen CO2-Fußabdruck in den nächsten fünf Jahren um 50% zu reduzieren, was genau den Zielen des Green Deal der EU entspricht.

Projektdauer

Juni 2023 - Fortlaufend

20%

Reduzierung der Kohlenstoffemissionen

10%

Rückgang der Betriebskosten

Fallstudien

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Wie geht es weiter?

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA (Vertraulichkeitserklärung) für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.

Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.

Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung mit Ihnen zu treffen.

Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.