BU: KI verändert die Transportlogistik: Intelligente Assistenzsysteme unterstützen Disponenten bei Tourenplanung und Optimierung, während der Mensch bei komplexen Entscheidungen weiterhin eine zentrale Rolle behält.
KI in der Transportlogistik wird angesichts von Fachkräftemangel, steigendem Kostendruck und komplexeren Planungsanforderungen zunehmend zum Werkzeug für die operative Transportplanung. Gleichzeitig eröffnet KI neue Möglichkeiten, Planung zu automatisieren und Disponenten bei Entscheidungen zu unterstützen. Jan Rzehak, COO von PTV Logistics, erklärt im Interview, warum KI in der Transportlogistik für ihn längst kein Hype mehr ist, weshalb gute Algorithmen nicht automatisch KI sind und warum der Mensch trotz zunehmender Automatisierung auf absehbare Zeit Teil des Systems bleiben wird.
Herr Rzehak, Transportlogistik steht unter einem erheblichen Spagat zwischen Kostendruck, steigenden Serviceanforderungen und Nachhaltigkeitszielen. Was ist derzeit die größte Herausforderung Ihrer Kunden – und welche Rolle spielt datengetriebene Planung im Tagesgeschäft?
Eine der größten Herausforderungen ist zunächst der Fachkräftemangel. Bei vielen Unternehmen steckt ein erheblicher Teil des Planungswissens in den Köpfen weniger, sehr erfahrener Disponenten. Fallen diese Mitarbeiter aus oder verlassen das Unternehmen, entsteht ein erhebliches Risiko. Deshalb lautet eine zentrale Frage unserer Kunden: Wie bekommen wir dieses Wissen aus den Köpfen in die Systeme? Dabei geht es zunächst noch gar nicht um Kosteneinsparungen, sondern um Risikominimierung und darum, weniger abhängig von einzelnen Experten zu werden.
Hinzu kommen steigende Serviceanforderungen. Wenn ein wichtiger Kunde nicht mehr bis 16 Uhr, sondern bis 18 oder sogar 20 Uhr für eine Lieferung am nächsten Tag bestellen möchte, muss die Planung entsprechend schneller werden. Dann können sich Disponenten nicht mehr mehrere Stunden Zeit nehmen, um Touren zusammenzustellen. Und natürlich spielt der Kostendruck eine große Rolle. Jeder vermiedene Kilometer spart Geld und reduziert zugleich Emissionen. Es gibt hervorragende Disponenten. Wenn die Planung jedoch überwiegend auf persönlicher Erfahrung, Kartenmaterial und Excel basiert, lässt sich kaum objektiv beurteilen, ob das Ergebnis tatsächlich optimal ist.
Deshalb vergleichen wir bei Interessenten gerne konkret die vorhandene Planung mit einem algorithmisch optimierten Ergebnis. Wir lösen dafür die bestehende Zuordnung von Aufträgen und Fahrzeugen auf und lassen unsere Algorithmen unter denselben Rahmenbedingungen neu planen. Danach lässt sich unmittelbar vergleichen, welches Ergebnis besser ist. Das ist wesentlich aussagekräftiger als ein pauschales Versprechen, mit einer Software ließen sich beispielsweise zehn Prozent einsparen.
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KI gilt derzeit als einer der größten Innovationstreiber in der Logistik. Mit PTV Mira positionieren Sie KI als eine Art beratende Instanz. Wird aus dem operativen Disponenten künftig ein strategischer Entscheider?
Die Rolle des Disponenten wird sich auf jeden Fall verändern. Ich würde allerdings zwischen operativer Planung und strategischen Aufgaben unterscheiden. Das sind auch bei unseren Kunden häufig unterschiedliche Rollen. Im Tagesgeschäft werden Standardaufgaben zunehmend automatisiert. Dadurch entstehen Freiräume, sodass sich Disponenten stärker um problematische oder besonders wichtige Aufträge kümmern können.
PTV Mira verstehen wir dabei nicht als autonomen Agenten, sondern eher als eine Expertin oder Beraterin, die der Disponent konsultieren kann. Nehmen wir ein konkretes Beispiel: Nach einer Planung bleiben drei Aufträge übrig, die keinem Fahrzeug zugeordnet werden konnten. Dann möchte der Disponent wissen, warum das passiert ist. Waren die Zeitfenster zu eng? Fehlen Fahrzeuge? Könnte ein weniger dringender Auftrag auf den nächsten Tag verschoben werden?
PTV Mira analysiert eine solche Situation, zeigt Handlungsoptionen auf und kann einen Lösungsvorschlag anschließend auch umsetzen. Der Anwender kann beispielsweise anweisen, die betroffenen Aufträge mit veränderten Zeitfenstern neu zu planen. Die KI greift dafür im Hintergrund auf unsere Optimierungsalgorithmen zu. Auch bei strategischen Fragestellungen sehen wir Potenzial. Unternehmen können beispielsweise untersuchen, ob ihre Standorte sinnvoll verteilt sind, ob die Flotte an den einzelnen Standorten richtig dimensioniert ist oder ob sich Kunden von einem anderen Standort effizienter bedienen lassen. Analysen, für die früher umfangreiche Beratungsprojekte notwendig waren, können dadurch erheblich beschleunigt werden.
Kritiker wenden ein, dass Prozesse und Daten vieler Unternehmen noch gar nicht die notwendige Qualität für KI-basierte Planung besitzen. Überschätzen wir den Reifegrad der Branche?
Dass Daten eine geeignete Qualität haben müssen, ist unstrittig. KI kann zwar durchaus mit unvollständigen Daten umgehen und Annahmen treffen. Problematisch wird es aber bei inkonsistenten Daten. Wenn widersprüchliche Informationen vorliegen, können daraus falsche Annahmen und entsprechend falsche Ergebnisse entstehen. Deshalb sind saubere Daten und beherrschte Prozesse eine Grundvoraussetzung. Trotzdem würde ich nicht sagen, dass wir deshalb den Reifegrad der Branche grundsätzlich überschätzen. Vielmehr müssen Unternehmen jetzt beginnen, sich systematisch damit auseinanderzusetzen.
KI ist aus meiner Sicht kein Hype mehr. Wer noch keine KI-Strategie hat und noch nicht verstanden hat, dass Prozesse und Daten die Grundlage dafür bilden, sollte sich dringend damit beschäftigen. Wir lernen derzeit als Unternehmen und als Branche, wie wir KI sinnvoll einsetzen, wie wir Daten dafür aufbereiten und welche Aufgaben wir diesen Systemen übertragen können. Interessant ist, dass KI bereits bei vergleichsweise kleinen Aufgaben helfen kann. Ein Beispiel ist die automatisierte Ergänzung oder Korrektur fehlerhafter Adressdaten. Auch solche scheinbar kleinen Funktionen können die Qualität der nachfolgenden Planung verbessern.
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Tourenplanungssysteme sind seit Jahren etabliert. Was unterscheidet moderne KI-basierte Lösungen von klassischen Optimierungsverfahren?
Hier ist mir eine begriffliche Trennung wichtig. Nicht jeder leistungsfähige Algorithmus ist automatisch KI. Bei der eigentlichen Tourenoptimierung arbeiten wir mit mathematischen Optimierungsalgorithmen. Gerade weil KI derzeit sehr präsent ist, wird inzwischen vieles vorschnell als KI bezeichnet.
Die Herausforderung der Optimierung liegt vor allem in der zunehmenden Komplexität. Wenn Sie 20 Fahrzeuge und 20 komplette Ladungen haben und diese lediglich zuordnen müssen, ist das ein vergleichsweise überschaubares Problem. Komplex wird es durch sehr viele Aufträge, zahlreiche Entladestellen und vor allem durch die Vielzahl betrieblicher Restriktionen. Ein Kunde akzeptiert vielleicht nur einen bestimmten Fahrer. Bei einem anderen droht eine Vertragsstrafe, wenn das Fahrzeug eine halbe Stunde zu spät kommt. Eine bestimmte
Abladestelle kann möglicherweise nur mit einem Zwölf-Tonner angefahren werden, weil ein 40-Tonner nicht durch die Zufahrt passt. Solche Rahmenbedingungen befinden sich heute häufig noch im Erfahrungswissen der Disponenten. Je mehr dieser Bedingungen zusammenkommen, desto anspruchsvoller wird die mathematische Optimierung. Genau hier müssen die Algorithmen auch bei sehr komplexen Aufgaben noch in akzeptabler Zeit belastbare Ergebnisse liefern.
KI kommt bei uns an einer anderen Stelle ins Spiel. PTV Mira greift auf diese Optimierungsalgorithmen zu, interpretiert Situationen und ermöglicht dem Anwender, über natürliche Sprache mit der dahinterliegenden Planung zu interagieren.
Mit PTV OptiFlow adressieren Sie die automatisierte Tourenoptimierung in SaaSUmgebungen. Geht der Markt eindeutig in Richtung Cloud?
Ja. Cloud ist aus meiner Sicht ganz klar die Zukunft. Eine wesentliche Rolle spielt dabei der APIFirst-Ansatz. Moderne Software muss nicht nur über eine grafische Benutzeroberfläche bedienbar sein. Ihre Funktionen sollten auch über Schnittstellen angesprochen und in andere Systeme integriert werden können. Viele unserer Kunden nutzen unsere Lösungen über die Benutzeroberfläche. Ein großer Teil greift aber auch direkt über APIs auf unsere Algorithmen zu. Das hat gerade in gewachsenen ITLandschaften einen entscheidenden Vorteil: Ein Unternehmen muss nicht zwangsläufig ein bestehendes System ersetzen, das seine Aufgabe gut erfüllt.
Unsere Funktionen können im Hintergrund als Baustein integriert werden. Natürlich bleibt eine solche Anbindung ein IT-Projekt und die Schnittstellen müssen implementiert werden. Aber standardisierte und öffentlich zugängliche APIs sind heute der etablierte Weg, unterschiedliche Anwendungen miteinander zu verbinden. Langfristig wird es aus meiner Sicht ohnehin darum gehen, dass Anwender möglichst wenig zwischen verschiedenen Applikationen wechseln müssen. Die benötigte Funktionalität sollte im Hintergrund verfügbar sein.
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Die Elektrifizierung von Flotten bringt zusätzliche Variablen in die Planung. Wie realitätsnah lassen sich Elektro-Lkw heute bereits berücksichtigen?
Elektromobilität muss in die Tourenplanung integriert werden und wird heute bereits berücksichtigt. Mit Elektrofahrzeugen kommen zusätzliche Parameter hinzu: Batterieladezustand, Reichweite, Ladezeiten und natürlich die Frage, wo überhaupt geladen werden kann. Die Planung muss beispielsweise beantworten können, wo ein Fahrzeug auf seiner Tour sinnvollerweise lädt und wie lange der Ladevorgang dauern sollte. Darüber hinaus beeinflussen äußere Faktoren den Energieverbrauch. Temperatur, Wind und Höhenunterschiede können einen erheblichen Unterschied machen.
Eine zentrale Frage vieler Unternehmen lautet derzeit: Welche meiner bestehenden Touren und Aufträge könnte ich heute bereits mit Elektrofahrzeugen abwickeln? Genau bei dieser Analyse kann ein Werkzeug wie der PTV EV Truck Route Planner unterstützen.Grenzen bestehen vor allem bei der Ladeinfrastruktur und der verfügbaren Datenbasis. Die Ladeinfrastruktur ist noch nicht flächendeckend auf dem Niveau, das für eine vollständige Elektrifizierung notwendig wäre. Hinzu kommt, dass nicht jede vorhandene Ladestation mit den erforderlichen Daten so verfügbar ist, dass sie unmittelbar in die Planung einbezogen werden kann. Hier gibt es noch Arbeit zu tun.
Effizienz und Nachhaltigkeit werden häufig gemeinsam genannt. Wie lassen sich CO₂-Einsparungen durch optimierte Tourenplanung tatsächlich messen?
Das lässt sich sehr konkret über einen Vorher-Nachher-Vergleich darstellen. Man kann die ursprüngliche Planung der optimierten Planung gegenüberstellen und beispielsweise betrachten, welche Fahrzeuge eingesetzt werden, welche Strecken zurückgelegt werden und welche CO₂-Emissionen daraus resultieren. Damit lassen sich die Effekte einer optimierten Planung unmittelbar in Kennzahlen überführen. Gerade die eingesparten Kilometer sind dabei eine sehr klare Größe, weil sie sowohl wirtschaftlich als auch unter Nachhaltigkeitsgesichtspunkten relevant sind.
Mit PTV Axylog adressieren Sie Echtzeit-Transporttransparenz bis hin zum Control Tower. Scheitert Transparenz heute tatsächlich noch an Technologie und Integration?
Aus meiner Sicht ist das weder in erster Linie ein Technologie- noch ein Integrationsproblem. Die technischen Voraussetzungen sind vorhanden. Moderne Lkw verfügen über eine enorme Menge an Daten und entsprechender Kommunikationstechnik. Die größere Herausforderung ist die Bereitschaft, diese Daten zu teilen. Gerade wenn Subunternehmer eingesetzt werden, kommt das Thema Vertrauen ins Spiel. Ein Frachtführer muss sich beispielsweise fragen, wie viel Transparenz er gegenüber seinem Auftraggeber herstellen möchte. Wenn Auftraggeber und Subunternehmer durch vollständige Transparenz unmittelbar miteinander in Kontakt kommen, kann die Sorge entstehen, bei einem künftigen Auftrag umgangen zu werden.
Deshalb ist Data Sharing für mich derzeit eine der größten Hürden. Technisch können wir sehr viel abbilden. Entscheidend ist, ob alle Beteiligten bereit sind, die dafür notwendigen Daten miteinander zu teilen.
Wenn man strategische Planung, Optimierung und Echtzeitsteuerung zusammendenkt, entsteht beinahe ein digitales Nervensystem der Transportlogistik. Ist das die Richtung, in die sich der Markt entwickelt?
Der Begriff gefällt mir, und ich würde tatsächlich mitgehen. Genau diese Verbindung ist entscheidend. Wir haben Planung und Optimierung auf der einen Seite. Mit Echtzeitdaten kommt hinzu, was im operativen Betrieb tatsächlich passiert. Wenn diese Informationen anschließend wieder in die Planung zurückgespielt werden, kann das System aus der Realität lernen. Genau darum geht es: Planung, Optimierung und tatsächliche Ausführung nicht als voneinander getrennte Welten zu betrachten, sondern einen Kreislauf zu schaffen. PTV Axylog haben wir auch deshalb in unser Portfolio aufgenommen, um diese Brücke zwischen Planung und operativer Realität zu schlagen.
Blicken wir fünf bis zehn Jahre voraus: Wird Transportplanung dann noch von Menschen gesteuert oder übernehmen weitgehend autonome Systeme?
Ich glaube, dass der Mensch weiterhin eine Rolle spielen wird. Seine Aufgaben werden sich allerdings deutlich verändern. Viele operative Standardtätigkeiten werden automatisiert werden, während der Mensch stärker überwacht, bewertet und bei wichtigen Entscheidungen eingreift. Diesen „Human in the Loop“ wird es aus meiner Sicht noch längere Zeit geben.
Verändern wird sich wahrscheinlich auch grundlegend, wie Menschen Software bedienen. Heute sitzen Anwender vor Excel-Tabellen oder Planungsoberflächen und klicken sich durch Menüs. Künftig werden sie viel häufiger mit einem KI-Assistenten kommunizieren und ihm in natürlicher Sprache Aufgaben stellen. Das System wird im Hintergrund verschiedene Algorithmen aufrufen und miteinander orchestrieren. Das können Algorithmen von PTV Logistics sein, möglicherweise aber auch Komponenten anderer Anbieter. Der Anwender muss dann nicht mehr wissen, welcher Algorithmus für welche Aufgabe zuständig ist.
Unsere Rolle sehen wir dabei als Enabler. Wir stellen die Technologie, die Optimierungsalgorithmen und KI-Lösungen bereit und machen sie über Schnittstellen zugänglich. Die Transportplanung wird dadurch nicht menschenleer. Aber die Art, wie Menschen planen, Entscheidungen treffen und mit ihren Systemen interagieren, wird eine andere sein.
