Descartes bringt KI in das Flottenmanagement

Die Descartes Systems Group erweitert die KI-Funktionen ihres Global Logistics Network (GLN) und führt die Descartes Fleet Data Intelligence-Plattform ein. Diese kombiniert einen neuen KI-Agenten mit Machine-Learning-Funktionen (ML) und ermöglicht es Unternehmen, die Pünktlichkeit ihrer Lieferungen zu verbessern, den Kundenservice zu optimieren und die Kosten pro Lieferung zu senken. Gleichzeitig schafft die Plattform die notwendige Transparenz, um Verbesserungen der Flottenleistung im Laufe der Zeit zu messen, aufrechtzuerhalten und zu skalieren.

James Wee, General Manager Fleet Management bei Descartes: „Für Flottenbetreiber mit eigenem oder dezidiertem Distributionsnetz liegt das größte KI-Potenzial in der Verbesserung des laufenden Betriebs. Die Daten aus dem Tagesgeschäft enthalten die entscheidenden Informationen zur Steigerung der Flottenleistung, werden aber bisher kaum systematisch genutzt. Mit der Descartes Fleet Data Intelligence-Plattform wenden wir Künstliche Intelligenz auf die verlässlichen operativen Daten an, die durch das GLN fließen, um aus dem Datenrauschen relevante Erkenntnisse herauszufiltern und den täglichen Flottenbetrieb in eine kontinuierliche Wissens- und Verbesserungsquelle zu verwandeln.“

Neuer KI-Agent vereinfacht die Analyse der Flottenleistung und treibt kontinuierliche Optimierung voran

Mit der Fleet Data Intelligence-Plattform führt Descartes seinen neuen KI-Agenten René ein. Dieser zeigt sowohl Echtzeit-Erkenntnisse als auch langfristige Verbesserungspotenziale auf, ohne dass manuelle Datenextraktion oder tiefgreifende Analysekenntnisse notwendig sind.

Für die tägliche Flottenleistung ermöglicht René es, Probleme schnell zu untersuchen sowie Hypothesen zu testen: Planer, Disponenten und Betriebsleiter können dem Agenten einfach Fragen stellen und erhalten sofortige Antworten, zum Beispiel warum Routen in einem bestimmten Zeitraum schneller zurückgelegt wurden, welche Faktoren Überstunden verursachen oder wo das Serviceniveau gefährdet ist.

Gleichzeitig deckt René durch die Analyse einer großen Datenmenge aus dem operativen Betrieb tiefgreifendere, systemische Muster auf, identifiziert Trends und benennt die Ursachen von Ineffizienzen: Legt etwa eine Gruppe von Fahrern regelmäßig aufgrund manueller Routenabweichungen vermeidbare Mehrkilometer zurück, erkennt der KI-Agent die zugrunde liegende Ursache und ermöglicht gezielte Maßnahmen zur Leistungsverbesserung.

Maschinelles Lernen erhöht die Routendichte

Zusätzlich führt die Fleet Data Intelligence-Plattform ML-Funktionen ein, die aus realen Lieferzeiten und Routenbedingungen lernen und präzisere Lieferzeitprognosen generieren – unter Berücksichtigung verschiedener Variablen, etwa Kundentyp, Produkteigenschaften, Liefervolumen, Fahrzeugtyp, Standorten von Ladestationen oder geografischen Gegebenheiten.

Diese verbesserte Planungsgenauigkeit reduziert Pufferzeiten, Leerkapazitäten, verpasste Lieferfenster und Abweichungen vom Routenplan. So können Unternehmen in derselben Arbeitszeit mehr Stopps pro Fahrer einplanen und damit ohne zusätzliche Fahrzeuge oder Fahrer insgesamt mehr Stopps bewältigen: Die neuen ML-Funktionen konnten in ersten Einsatzphasen die Routendichte um bis zu 30 Prozent steigern.

Transparentere Leistungsdaten sichern und skalieren Verbesserungen

Darüber hinaus bietet die Plattform einen strukturierten Einblick in wichtige Leistungskennzahlen, sodass Unternehmen Serviceniveaus bewerten und die Auswirkungen betrieblicher Veränderungen im Zeitverlauf nachvollziehen können.

Indem Flottenbetreiber mithilfe der Plattform Verbesserungen in Bereichen wie Routeneffizienz, Service-Compliance und Fahrerproduktivität konsequent messen, können sie Ergebnisse validieren, bewährte Verfahren festigen und Leistungssteigerungen auf ihren gesamten Betrieb ausweiten.

Ken Wood, Executive Vice President Produktmanagement bei Descartes: „Für Unternehmen mit hochfrequenten Liefermodellen und wiederkehrenden Routen – etwa im Foodservice, im Getränkehandel oder in der Großhandelslogistik – können selbst kleine Verbesserungen der Flottenleistung erhebliche finanzielle Auswirkungen haben. Die Fleet Data Intelligence-Plattform ermöglicht es Flottenbetreibern, verlässliche, reale Betriebsdaten aus dem GLN zu nutzen und KI in großem Maßstab einzusetzen. So können sie auf Basis der Daten, die sie im Arbeitsalltag generieren, Prozesse gezielt weiterentwickeln und messbare Leistungssteigerungen erzielen.“

(Quelle: Descartes)