Künstliche Intelligenz in der Transportlogistik

Unternehmen organisieren ihren Frachttransport vor diesem Hintergrund üblicherweise auf zwei Arten: Entweder sie übergeben das gesamte Sendungsaufkommen an einen Großspediteur oder verteilen es auf Stückgutnetzwerke und Direktladungsspediteure. In beiden Fällen bleiben Teilladungen, also der Bereich zwischen Stückgut und FTL, die größte Herausforderung.

Sie sind für Stückgutnetzwerke aufgrund steigender Handling-Kosten unattraktiv und führen durch häufiges Umladen zu Fehlern und höheren CO₂ Emissionen. Sollen die Teilladungen als Direktfahrt transportiert werden, müssen sie vom Spediteur mit Sendungen anderer Kunden kombiniert werden, was zeitintensiv und komplex ist, oder der LKW fährt halbleer, was ebenfalls zu vermeidbaren CO₂-Emissionen führt. In jedem Fall führt dies zu höheren Kosten, die letztendlich auf den Kunden – also das verladende Unternehmen – umgelegt werden.

Schwer planbar versus KI-Ansatz

Was wäre also, wenn man Teilladungen mittels Künstlicher Intelligenz so kostengünstig wie Di-rektladungen und so zuverlässig wie Stückgut transportieren könnte? Willkommen im Systemverkehr für LTL!

Das Hamburger Freight-Tech Unternehmen Carrypicker zählt seit seiner Gründung zu den Vorreitern im Bereich Künstliche Intelligenz in der Transportlogistik. Mit einem Team aus erfahrenen Informatikern, Data Scientists und Logistikexperten, unterstützt durch eine Forschungsförderung der Bundesregierung, hat es eine innovative Lösung für die intelligente Bündelung von Teilladungen entwickelt. Damit kann die Wirtschaftlichkeit erhöht und durch eine Erhöhung der Auslastung um bis zu 10 Prozent gleichzeitig ein aktiver und messbarer Beitrag zum Klimaschutz geleistet werden.

Systemverkehr für LTL

Sollen Effizienzvorteile erschlossen und die CO2-Bilanz verbessert werden, spielt die Sendungsstruktur eines Unternehmens eine entscheidende Bedeutung.