Bei der Routenoptimierung zeigt KI die besten Ergebnisse, wenn ein Unternehmen gleichzeitig viele Einschränkungen berücksichtigen muss: Lieferzeitfenster, Fahrzeugkapazität, Verfügbarkeit der Fahrer, Verkehr und Nachfrageänderungen. Laut der Dokumentation von Lycore kann dieser Ansatz die gesamte Fahrstrecke um 10-25% reduzieren und den Kraftstoffverbrauch um 5-15% senken; die Routenplanung kann 40-60% weniger Zeit in Anspruch nehmen als manuelle Planung.
Ein ähnliches Bild zeigt Optiyol, beschrieben von Digital Fractal: Routing-KI wählt nicht einfach die kürzeste Strecke, sondern berechnet die beste Liefersequenz für die gesamte Flotte unter Berücksichtigung von Verkehr, Ladegrenzen und Zeitfenstern. Das ist wichtig, weil in der Logistik die „kürzeste Route“ oft weder die günstigste noch die pünktlichste ist.
Laut Digital Fractal sollte die Einführung mit einem Audit der vorhandenen Daten aus TMS, GPS und Kundensystemen beginnen und anschließend definiert werden, welche Einschränkungen harte Regeln und welche nur Präferenzen sind. Erst daraufhin kann ein Pilotprojekt in einem Lager oder für eine Gruppe von Routen gestartet und die Ergebnisse mit der Basis verglichen werden: Planungszeit, Pünktlichkeit und Lieferkosten.
Lycore betont, dass Routing-KI den größten Effekt erzielt, wenn sie dynamisch arbeitet und den Plan im Tagesverlauf auf Basis neuer Informationen zu Verkehr, Verzögerungen und Prioritätsänderungen neu berechnet. Praktisch bedeutet das weniger manuelle Anpassungen in der Disposition und schnellere Reaktionen auf Ereignisse, die zuvor den gesamten Zeitplan zerrissen haben.
Im Lager beschränkt sich KI nicht auf die Planung der ausgehenden Routen. In Materialien zu Vision AI und KI-Agenten für die Logistik wird die dynamische Planung von Kommissionierwegen beschrieben, also die Gestaltung der Route eines Mitarbeiters durch das Lager basierend auf aktuellen Bestellungen, Artikelstandorten und Staus in den Gängen. Die Autoren verweisen auch auf adaptive Warenplatzierung, wenn das System Zoneneinteilungen anhand aktueller Daten ändert.
Dieser Ansatz ist besonders sinnvoll, wenn das Lager in Wellen arbeitet und sich die Reihenfolge der Aufträge im Tagesverlauf ändert. In einem solchen Szenario hilft KI, Leerwege der Mitarbeiter zu reduzieren, die Kommissionierzeiten zu verkürzen und den Raum besser zu nutzen, aber nur, wenn WMS, ERP und Daten von Kameras oder Sensoren miteinander verbunden sind.
Digital Fractal weist darauf hin, dass der Erfolg von der Datenqualität und einer klaren Trennung zwischen Regeln und Präferenzen abhängt. Hat das System fehlerhafte Daten zu Fahrzeiten, Lagerbeständen oder Artikelpositionen, wird es einen fehlerhaften Prozess optimieren und nicht die reale Operation.
Laut Materialien zur Lagerlogistik ist es außerdem ratsam, mit einem einzigen Pilotbereich zu beginnen und die Mitarbeitenden im Arbeiten mit Ausnahmen zu schulen, statt alles manuell neu anzuordnen. Genau hier zeigt sich der häufigste praktische Fehler: die Einführung von KI ohne Ordnung in den operativen Daten und ohne Änderung der Arbeitsweise von Disponenten und Lagerpersonal.
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Quelle: https://www.lycore.com/blog/route-optimization-in-logistics/