Logistikoptimierung von Last-Mile-Lieferungen mit künstlicher Intelligenz
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Kurzer Bericht
Der Sektor der Zustell- und Abholdienste auf der letzten Meile verzeichnet aufgrund des forcierten Ausbaus des elektronischen Handels ein permanentes zweistelliges Wachstum, was einen enormen Druck auf die Logistikunternehmen ausübt. Darüber hinaus haben Kunden zunehmend höhere Erwartungen an die Geschwindigkeit und Bequemlichkeit der Lieferungen und sind weniger tolerant gegenüber Verzögerungen und Fehlern bei Bestellungen.
Das allgemeine Ziel des Projekts besteht darin, ein System zur Vorhersage von Vorfällen, Analysen und proaktiven automatisierten Aktionen durch den Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens zu entwickeln, das die Reduzierung fehlgeschlagener Lieferungen ermöglicht. Dies wird unmittelbar zu einer Verringerung der von Transportunternehmen zurückgelegten Kilometer und damit zu einer Verringerung der CO2-Emissionen, einer Verringerung der städtischen Staus und einer Verbesserung der Servicequalität für die Kunden führen und so zu einem wettbewerbsfähigeren und nachhaltigeren Geschäftsmodell beitragen.
Im Rahmen des Projekts wird ein Tool zur Vorfallvorhersage mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens entworfen und entwickelt, das ein automatisiertes System implementiert, das Vorfälle auf der letzten Meile minimiert. Abschließend erfolgt die Validierung durch Pilottests des neuen Betriebs in Messenger-Umgebungen.
Einer der Schlüssel zum Geschäft mit Liefer- und Abholdiensten auf der letzten Meile sind fehlgeschlagene Lieferungen. Derzeit kommt es zu einer erheblichen Anzahl von Vorfällen, die erhebliche Auswirkungen auf die Servicequalität und die Rentabilität spezialisierter Logistikunternehmen haben, die mit geringen Margen arbeiten. Bei diesen Vorfällen handelt es sich um Dienstleistungen, die nicht zum vereinbarten Termin geliefert wurden, die abgelehnt wurden, weil sie nicht den Bedingungen der Dienstleistung entsprachen, oder um Unregelmäßigkeiten vor der Auftragserteilung. Abhängig von mehreren Faktoren oder Arten von Dienstleistungen kann der Anteil der Vorfälle in diesem Sektor laut verschiedenen Studien durchschnittlich zwischen 10 und 20 % der gesamten Dienstleistungen ausmachen.
Transportunternehmen können bestimmte Maßnahmen ergreifen, um diese Ausfälle zu reduzieren, da es in den Diensten Verhaltensmuster gibt, die es ihnen mithilfe von Techniken der künstlichen Intelligenz ermöglichen, die Lieferungen zu identifizieren, bei denen es zu Zwischenfällen kommen wird. Durch die frühzeitige Erkennung möglicher Vorfälle können Zustelldienste auf der letzten Meile frühzeitig proaktive Maßnahmen ergreifen, die zu einem besseren Ruf bei den Kunden, geringeren Kosten und einer Steigerung der Nachhaltigkeit des Stadtverkehrs führen.
