Die Technologie des maschinellen Lernens lässt sich im Liefermanagement auf vielfache Weise praktisch anwenden.
Von der Tourenoptimierung bis zur Fahrerleistung: Mit maschinellem Lernen können Sie die Effizienz steigern und Lieferkosten senken.
Wie lässt sich maschinelles Lernen auf Lieferprozesse anwenden?
Algorithmen für maschinelles Lernen nutzen die GPS-Daten Ihrer Flotte, um Prognosen zu erstellen oder Entscheidungen zu treffen, die die Liefereffizienz steigern.
Hier sind einige konkrete Anwendungsfälle für maschinelles Lernen bei der Lieferung auf der letzten Meile.
1. Lieferorte optimieren
Bei Lieferungen an Neubaugebiete oder Baustellen sind Lieferadressen manchmal ungenau. Konventionelle Adressdaten zeigen nicht unbedingt exakt den gewünschten Lieferort an, was oft zu Verzögerungen und Verwechslungen führt.
Maschinelles Lernen unterstützt Tourenplaner dabei, die Echtzeitdaten der Fahrzeugsensoren und GPS-Tracking zu nutzen, um die Lieferadressen immer weiter zu verfeinern, sodass Fahrer bei den nächsten Lieferungen pünktlich am exakten Lieferort eintreffen.
2. Prognose der Lieferzeiten
Lieferzeiten können abhängig von unterschiedlichen Faktoren wie etwa der Komplexität der Lieferung und der Ortskenntnisse des Fahrers stark variieren.
Algorithmen für maschinelles Lernen können historische Daten und Echtzeitinformationen analysieren, um die Lieferzeiten genau einzuschätzen. So können Tourenplaner effiziente Lieferpläne erstellen.
Das wiederum führt zu zuverlässigeren Lieferungen in der Zukunft. Ihr Team kann auf einer Route mehr Lieferungen vornehmen, da jede zur langen eingeschätzten Lieferzeit durch maschinelles Lernen verkürzt werden kann.
3. Haltezeiten begrenzen
Haltezeiten bei Kunden können durch verschiedene Faktoren beeinflusst werden, unter anderem dem Ort, den verfügbaren Parkmöglichkeiten und Fahrzeuggröße oder -typ.
Maschinelles Lernen kann frühere Haltezeiten analysieren und Echtzeitbedingungen berücksichtigen, um zukünftige Haltezeiten für jede Lieferung besser vorherzusagen.
Diese Informationen helfen Dispatchern, Touren zu optimieren und Stillstandszeiten zu verkürzen, um so eine höhere Produktivität und Kosteneinsparungen zu ermöglichen.
4. Fahrzeiten verstehen
Fahrzeiten können durch unterschiedliche Faktoren beeinflusst werden, wie zum Beispiel hohes Verkehrsaufkommen, Straßensperrungen, Tageszeiten und Witterungsbedingungen.
Algorithmen für maschinelles Lernen überwachen kontinuierlich die Liefer- und Fahrzeiten. Zukünftige geplante Fahrzeiten werden angepasst, wenn die Fahrtdauer zu stark von der erwarteten modellierten Dauer abweicht. So können auf zukünftigen Touren die Lieferzeiten genauer berechnet werden.
5. Fahrerleistung bewerten
Die Fahrerleistung lässt sich anhand verschiedener Kennzahlen bewerten, unter anderem der Fahrgeschwindigkeit, Kraftstoffeffizienz, Einhaltung von Lieferplänen und Unfallverhütung.
Maschinelles Lernen kann diese Daten analysieren und Muster und Trends erkennen. So bekommen Flottenmanager wichtige Informationen, mit denen sie die individuelle Fahrerleistung und damit die allgemeine Flotteneffizienz verbessern können.
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6. Exakte geschätzte Ankunftszeiten angeben
Exakte geschätzte Ankunftszeiten sind wichtig, um die Kundenzufriedenheit zu erhalten und pünktliche Lieferungen sicherzustellen.
Algorithmen für maschinelles Lernen können unter anderem folgende Faktoren berücksichtigen:
- Echtzeit-Verkehrsdaten
- Frühere Lieferzeiten
- Prognostizierte Lieferzeit
- Fahrtdauer
- Produkttyp
- Fahrzeugtyp
Die Daten werden genutzt, um genaue Ankunftszeiten anzugeben und so die Customer Experience zu verbessern.
Maschinelles Lernen und Logistik
Maschinelles Lernen ist längst da und revolutioniert bereits heute das Liefermanagement.
Mithilfe von maschinellem Lernen können Unternehmen Lieferrouten optimieren, die Fahrerleistung verbessern und die Ankunftszeiten optimieren.
Maschinelles Lernen entwickelt sich kontinuierlich weiter und lässt sich so gezielt in der Logistikbranche einsetzen.
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