Die Zukunft der Flottenoptimierung

Da die Geräte immer kleiner und die digitalen Tools immer erschwinglicher und leistungsfähiger werden, können Logistikunternehmen jeder Größe sie leichter einsetzen, um ihren Fuhrpark und ihre Belegschaft mit Echtzeit-Transparenz und Automatisierung zu optimieren. Der ROI der Integration dieser Lösungen spricht für sich selbst: So nutzen beispielsweise die Betreiber des Rotterdamer Hafens jetzt Echtzeit-Intelligenz, um bei jedem Andockvorgang schätzungsweise 80.000 US-Dollar an Einsparungen zu erzielen.

Zu diesen leistungsstarken Technologien gehören Telematik und IoT, KI-gestützte Analysen und Workforce-Management-Anwendungen – alles Schlüsselinstrumente, die für die Zusammenarbeit bei der Gestaltung der Zukunft der Flottenoptimierung benötigt werden. Werfen wir einen Blick auf drei dieser Technologie-Klassifikationen und wie sie den aktuellen Stand des Flottenmanagements voranbringen können.

Verbundene Technologien: Telematik, IoT und Fahrzeug-Tracking

Echtzeitdaten über die Leistung, den Standort und die Wartung von Ausrüstung werden immer häufiger Bestandteil von branchenweiten Operationen. Tatsächlich hat McKinsey herausgefunden, dass IoT und andere intelligente Sensoranwendungen, wie Telematik und Fahrzeugverfolgung, zu den am weitesten entwickelten unter den aufkommenden Logistik-Technologien gehören. Der potenzielle globale wirtschaftliche Wert dieser IoT-Technologien wird nach einem Bericht von Cisco und DHL auf 1,9 Billionen Dollar geschätzt.

IoT- und Fahrzeugverfolgungssysteme werden durch Telematik ermöglicht, die Flottenbetreibern Fernüberwachungsmöglichkeiten bietet. Deloitte berichtet, dass 40% bis 45% des US-Fuhrparks derzeit mit einem Telematikgerät ausgestattet sind, das den Betreibern in Echtzeit einen Überblick über den Standort, den Status und die Aktivität der Fahrzeuge gibt. Telematikgestützte Serviceangebote steigern bereits die Effizienz von Fuhrparks, wobei 56% der Betreiber, die Telematik einsetzen, eine verbesserte Produktivität und 53% einen geringeren Kraftstoffverbrauch als echte Vorteile nennen.

Auch die Echtzeit-Fahrzeugverfolgung hat sich über das GPS hinaus entwickelt und hilft den Betreibern, den Routen- und Zeitplan für ihre Flotten dynamisch zu entwickeln und sogar Live-Wetter- und Verkehrsinformationen für genaue Vorhersagen einzubeziehen. Sowohl durch personalisierte Fahrzeugüberwachung (z.B. Diebstahlschutz) als auch durch verbesserte Flottenbetriebsfunktionen (z.B. Umweltkennzahlen) ist die Fahrzeugverfolgung zu einem Mittel zur Optimierung innerhalb jedes größeren Flottenmanagement-Netzwerks geworden. Mit dieser Methode können Flottenbetreiber die Daten nutzen, um die Kraftstoffeffizienz zu erhöhen, vorbeugende Wartung durchzuführen und proaktivere Abläufe zu schaffen.

Inzwischen hat das IoT, das Telematikgeräte und Konnektivität sowie hochentwickelte Analysen umfasst, auch einen breiten Einfluss auf die Flottenoptimierung, da es eine Routenplanung in Echtzeit, eine dynamische Fahrzeugplanung und die Optimierung sowohl des Ressourcen- als auch des Personalmanagements ermöglicht. IoT-Systeme können den Betreibern detaillierte Analysen liefern, Berichte über die Treibstoffeffizienz oder Ausfallraten einzelner Fahrzeuge erstellen und sogar so detaillierte Einblicke erhalten, welche Lkw-Fahrer am ehesten „stark bremsen” oder eine Geschwindigkeitsübertretung erhalten.

Ein IoT-System, Geotab, liefert Statistiken darüber, wie der Austausch einer Gruppe bestimmter Lastwagen die Gesamtkraftstoffeffizienz einer Flotte erhöhen kann. Das System verwendet auch Sensordaten, um festzustellen, ob und wann elektrische Fahrzeugsysteme ausfallen werden, was die Ursache für 60% der Wartungsprobleme größerer Flotten ist. Durch die Verwendung dieser Daten für eine angepasste vorbeugende Wartung haben Fuhrparkbetreiber das Potenzial zu unglaublichen Kosteneinsparungen.

Da diese Lösungen im Laufe der Zeit massenhaft implementiert werden, werden Telematik, IoT und Fahrzeugverfolgung zu Umweltinitiativen beitragen. Laut Forbes werden Tracking-Lösungen es Flottenbetreibern ermöglichen, „buchstäblich die Kontrolle über Leerlauf, Geschwindigkeitsüberschreitungen und anderes ineffizientes Fahrverhalten zu übernehmen, das Kraftstoff verschwendet und übermäßige CO2-Emissionen erzeugt, die in die Atmosphäre abgegeben werden”.

Künstliche Intelligenz: Analytik, Vorhersage und prädiktive Optimierung

Im Jahr 2019 schätzte McKinsey, dass die Transport- und Lagerindustrie das dritthöchste Automatisierungspotenzial aller Sektoren hat. Schließlich ist die KI das Fundament für eine umfassendere Lieferketten- und Betriebsautomatisierung mit einer Vielzahl von Anwendungen in Bereichen wie Ausschreibungen, letzte Meile und vorausschauende Optimierung durch erweiterte Intelligenz, um nur einige zu nennen. McKinsey sagt voraus, dass die KI bis 2030 ein völlig neues „Logistikparadigma” schaffen wird, da sie den Menschen bei sich wiederholenden, aber unternehmenskritischen Aufgaben weiterhin überlegen sein wird.

In einem Anwendungsfall war Caterpillar das erste Unternehmen, das eine Verbindung zwischen seinem optimalen maschinellen Lernsystem für die Reinigung von Flottenschiffsrümpfen und Leistungsverbesserungen der Flotte herstellte. Einem Bericht der Harvard Business School zufolge verbesserte diese Erhöhung der Wartungsleistung die Gesamtleistung der Flotte und führte zu jährlichen Kosteneinsparungen von 400.000 US-Dollar pro Schiff.

KI-Tools werden durch die Verfügbarkeit von Daten angetrieben, die durch IoT- und andere Sensortechnologien bereitgestellt werden, wobei die prädiktive Analyse zu einer der bisher sichtbar erfolgreichsten Anwendungen geworden ist. Diese Lieferkettendaten können alles abdecken, von Verkaufsdaten bis hin zu Wettermustern, und ermöglichen es Logistikern, Erkenntnisse zu gewinnen, die die zukünftige Leistung und Gewinne steigern.

Vorausschauende Optimierungstools der KI für den Gütertransport, wie das von Transmetrics, helfen Logistikplanern bei der Verbesserung der Flottenauslastung und der Neupositionierung von Leergut, was für die Kunden zu Einsparungen in Millionenhöhe führt. Dies wird durch einen „Human-in-the-Loop”-KI-Ansatz erreicht, bei dem die Entscheidungsfindung für hochqualifizierte Logistikplaner durch die Kombination menschlicher Intelligenz mit durch KI automatisierten Prozessen verbessert wird. Den Planern werden Empfehlungen zu den zu ergreifenden Maßnahmen gegeben und dann die endgültigen Entscheidungen erfasst. Dieser Input wird genutzt, um die KI für künftige Entscheidungen weiterzuentwickeln.

Unser vollständiges KI-gesteuertes Datenmodell für NileDutch half dem Unternehmen beispielsweise bei der Erstellung eines globalen Plans für die Reduzierung der Flottencontainer, die Neupositionierung von Leercontainern, die Lagerung, Reparatur und Wartung des gesamten Netzwerks zu den geringstmöglichen Kosten. Jetzt kann das Logistikteam des Unternehmens die Leercontainerpläne 10 bis 12 Wochen im Voraus dynamisch optimieren. Das Team hat eine „One version of truth”-Lösung geschaffen, bei der relevante Logistik- und Finanzdaten in einer einzigen, leistungsstarken Schnittstelle angezeigt werden.

Werkzeuge zur Optimierung des Personalmanagements im Fuhrparkbetrieb

Logistikplaner in Europa, Asien und Amerika sehen sich derzeit mit einem weltweiten Mangel an Lkw-Fahrern konfrontiert, wobei allein in den USA im Jahr 2018 ein Mangel an 50.000 Personen gemeldet wurde. Und sowohl 2018 als auch 2019 gehörte die „Belegschaft” nach 27% der Chief Supply Chain Officers (CSCOs) zu den Top-Drei der strategischen Unternehmensangelegenheiten – ein dramatischer Anstieg gegenüber 2017.

Glücklicherweise können Daten- und Technologielösungen dazu beitragen, das Workforce Management ebenso wie die Flottenauslastung, Disposition und Wartung zu optimieren. Dies ist besonders wichtig, da die Arbeitskräfte sowohl im Fuhrparkbetrieb als auch im Flottenmanagement immer mobiler werden.

Individuelle Tools ermöglichen es den Fuhrparkmitarbeitern, den persönlichen Kilometerstand zu verfolgen, Berichte in Echtzeit zu erstellen und die Einhaltung von Vorschriften bei individuellen Interaktionen und Transaktionen sicherzustellen. Diese Dateneingaben fließen in Prognosetools ein, die Unternehmen dabei unterstützen, die Fahrerzuweisungen zu optimieren, die Fahrerfluktuation zu reduzieren und sogar die Mitarbeiterzufriedenheit zu analysieren.

Navisphere ist beispielsweise ein TMS-System mit einem virtuellen Netzwerk, das Fahrer und Frachtführer verbindet, um die Lkw-Einsätze und das Ladungsmanagement, einschließlich Fahrerzuweisung und Abrechnung, zu optimieren. Die Plattform ist in zwei Teile gegliedert: eine Frachtführerversion und eine Fahrerversion. Die Fahrer können damit auf einfache Weise Dokumente scannen und hochladen, Ladungsaktualisierungen abrufen und die Informationen finden, die sie für ihre Lieferungen benötigen. Frachtführer nutzen sie wiederum, um tiefere Einblicke in Vorgänge wie Ladungssuche und LKW-Buchung mit mehr Management-Tools und Analyseberichten zu erhalten. Wird die Plattform gemeinsam verwendet, so können Frachtunternehmen ein neues Transparenzlevel in ihrer Lieferkette schaffen.

Je leistungsfähiger die Personalmanagementsysteme werden, desto besser werden Standards und Leistung. Beispielsweise ermöglichen etablierte Autoversicherungsgesellschaften wie Progressive und GMAC den Unternehmen die Einführung maßgeschneiderter „Pay-how-you-drive”-Versicherungspakete (PAYD), die auf den personalisierten Bewegungsprofilen ihrer Transporteure basieren. Fuhrparkbetreiber können zusätzliche Prognosefunktionen für Workforce-Management-Lösungen finden, die ihnen helfen, die Fluktuation zu reduzieren, die Fahrerzuweisungen zu verbessern und Daten bezüglich der Stimmung der Mitarbeiter zu analysieren, um die Arbeitsmoral zu verbessern.

Bauen Sie starke Fundamente für Ihre zukünftige Flotte auf

Die Zukunft der Flottenmanagement-Branche liegt letztlich in der Einführung von IT-, Cloud- und datengesteuerten Lösungen. Laut Deloitte müssen sich Flottenmanager auf Digitalisierung, Prozessverbesserung und betriebliche Effizienz konzentrieren. Mit diesen grundlegenden Technologien werden Flottenbetreiber, CSCOs und andere Führungskräfte in der Flottenlogistik praktischere, sektorspezifische Technologien in Bereichen wie automatisierte Diagnose, Last Mile Delivery und erweiterte Intelligenz einsetzen.

Supply-Chain-Führungskräfte müssen damit beginnen, die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit bestehender, wünschenswerter Prozesse zu verbessern, die Datenqualität und -analyse zu optimieren und interne Kompetenzen für die disruptiven Technologien aufzubauen, die die Flottenprozesse vereinfachen werden. Wenn ihre Kompetenzen reifen, können diese Führungskräfte eine Innovationskultur fördern, die im Zuge der Weiterentwicklung von Geschäftsmodellen, Technologien und Kundenerwartungen einen dauerhaften Mehrwert schafft und den Weg für die Zukunft der Flottenoptimierung ebnet.

Foto: Trans.INFO