Intuitive Navigation. Das war einmal.
Heute sind die Routen bereits optimiert, bevor die Zustellung auf der letzten Meile beginnt. Dabei verfolgen die Paketdienstleister unterschiedliche Strategien mit einem gemeinsamen Ziel: mehr Effizienz, Transparenz und Kundenzufriedenheit.
Das Logistikunternehmen GLS auf setzt dabei auf datengetriebene Technologien. Im Zentrum dieser Strategie steht die enge Zusammenarbeit mit dem Berliner Softwareanbieter Bettermile, der aus einer früheren GLS-Initiative hervorgegangen ist. Die von Bettermile entwickelten Softwareprodukte nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um komplexe logistische Prozesse zu optimieren.
Das System kombiniert verschiedene Komponenten, darunter die intelligente Adressverarbeitung, dynamische Routenplanung und eine exakte Sendungsverfolgung. Mithilfe von Algorithmen, die Verkehrsinformationen und andere externe Faktoren berücksichtigen, können die Touren der Zusteller in Echtzeit angepasst werden. Diese technologische Unterstützung ermöglicht es GLS, die Ladung der Fahrzeuge präzise zu planen und die sinnvollste Reihenfolge der Zustellstopps zu bestimmen. Die Folge: Zustellzeitfenster lassen sich mit einer Genauigkeit von bis zu plus/minus zehn Minuten vorhersagen.
Echtzeitdaten aus Scannern und Verkehrslage
DHL verfolgt einen ähnlichen datengetriebenen Ansatz, entwickelt seine Softwarelösungen jedoch gezielt selbst. Die Funktion „OnTrack“ ist tief in die bestehenden IT-Systeme integriert, verarbeitet Echtzeitdaten aus Scannern und nutzt maschinelles Lernen zur Routenoptimierung. Mithilfe dieser eigenentwickelten Algorithmen wird nicht nur die Erstzustellquote erhöht, sondern auch ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess unterstützt. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen direkt in die operative Steuerung ein – beispielsweise durch die Priorisierung einzelner Sendungen oder die automatische Anpassung von Zustellgebieten.
Hermes Germany hingegen wählt einen hybriden Ansatz. Das Unternehmen hat eine eigene IT-Infrastruktur in der Google Cloud aufgebaut, die als agile und skalierbare Umgebung für die Entwicklung maßgeschneiderter Software dient. Eine zentrale Rolle spielt dabei die eigens entwickelte Software „Routemaster“. Mithilfe von Algorithmen und Machine-Learning-Mechanismen schlägt das System den Zustellern eine optimale Reihenfolge der Stopps vor.
Die Zusteller können diese Vorschläge auf Basis ihrer Erfahrungen und ihres lokalen Wissens anpassen. Sobald die Fahrt beginnt, greifen die Zusteller auf ein weiteres internes Tool zurück: Hermes Navigation (HERNAV), eine Navigationslösung, die in Echtzeit Verkehrsdaten und die zuvor geplante Stoppreihenfolge berücksichtigt. Zusätzlich enthalten sind mögliche nächste E-Ladepunkte, falls ein Nachladen eines E-Fahrzeugs auf Tour nötig werden sollte.
Exakte Lieferorte per KI bestimmen
Fortschrittliche Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und das Internet der Dinge (IoT) stehen im Zentrum der Strategie von Amazon. So nutzt der Onlineriese mit „Wellspring“ eine generative KI, um exakte Lieferorte zu bestimmen. Die Software integriert Daten aus zahlreichen Quellen, darunter Satellitenbilder, Straßen- und Gebäudenetze, Kundenanweisungen, Informationen aus vergangenen Lieferungen sowie Straßenansichten. Zudem prognostiziert Amazon mit ausgefeilter KI-Systeme Nachfragevolumen, Bestandsverteilung und Personalbedarf bereits mehr als drei Monate im Voraus. Dafür analysieren Algorithmen täglich in mehr als 1.000 Verteilzentren weltweit eine unvorstellbar hohe Zahl von möglichen Routenoptionen. Faktoren wie Paketvolumen, die Komplexität der Adressen und Pausenzeiten für die Zusteller werden dabei berücksichtigt. Hinzu kommt eine lernende Routenplanung, die sich beispielsweise die Öffnungszeiten von Geschäften merkt, um die Zustellung zu erleichtern.
Und auch DPD verfolgt im Bereich der Routenplanung einen kombinierten Ansatz: Die Routenplanungssoftware dient als Vorschlag für die Zusteller, die die genaue Planung basierend auf diesen Vorschlägen kombiniert mit ihrem Spezialwissen über die Gegebenheiten vor Ort übernehmen. Dies liegt laut DPD daran, dass das lokale Wissen der Zusteller oft noch den IT-Systemen überlegen ist. Aktuell sind Machine Learning und KI in der Routenplanung bei DPD noch nicht im Einsatz. Echtzeitdaten über Fahrzeuge werden primär durch das Live-Tracking generiert, welches die verbleibenden Stopps anzeigt. Intuitive Navigation? Doch noch nicht ganz Out.
Autor: Nicole de Jong
Foto: Hermes Germany
