10. Juli 2017

Algorithmus versus Disponent

Die Logistikbranche erlebt unter dem Vorzeichen der Digitalisierung grundlegende Veränderungen und immer mehr Berufsbilder geraten unter Anpassungsdruck. Ein gutes Beispiel dafür ist der Disponenten. Seine Aufgabe liegt traditionell in der Optimierung von Transporten und der Preisfindung. Bei beiden Aufgaben wird der Mensch, soweit es gewünscht wird, bereits heute von Computern unterstützt.

Digitale Speditionen wie Frachtraum allerdings basieren gleich ihr gesamtes Geschäftsmodell auf selbstlernenden Algorithmen und nehmen bei der  Entwicklung der Digitalisierung innerhalb der Logistik eine Vorreiterrolle ein. Aus dieser Perspektive steht für das Berliner Unternehmen fest, dass sich die Rolle des Menschen in der Logistik-Disposition aufgrund immer besser arbeitender Algorithmen stark wandelt: Von der Planung und Optimierung eines Transports hin zur Betreuung und dem Management der involvierten Menschen.

Schmerzpunkt Preisfindung
Die Preisfindung in der Logistik unterliegt vielen Faktoren mit unterschiedlicher Dynamik. Dazu gehören neben Gewicht und Streckenlänge des Transports, Feier- und Brückentagen, Verfügbarkeit des angefragten LKW-Typs, Lademitteltausch oder saisonalen Nachfragespitzen auch Faktoren wie die Kurzfristigkeit der Buchungsanfrage sowie der aktuelle Kraftstoffpreis.

Die Auswahl der mehr als 100 Parameter, die Disponenten bei der Ermittlung eines Transportpreises in Betracht ziehen müssen, zeigt, wie komplex und damit fehleranfällig dieser Prozess ist. Das ist einer der Gründe, warum die großen Logistikunternehmen mit regionalen Niederlassungen arbeiten, denn Disponenten können diese Informationsdichte ausschließlich für einen regional begrenzten Raum gewährleisten, in dem die Komplexität überschaubar bleibt. Ein auf machine-learning basierender Algorithmus hingegen ist in der Lage, alle relevanten Parameter innerhalb weniger Sekunden einzubeziehen und auf dieser Grundlage quasi ad-hoc einen verbindlichen Preis zu ermitteln - für jede Art von Transport.

Gleichzeitig verbessert sich die Qualität der getroffenen Aussage mit jedem durchgeführten Transport, da sich dadurch die zur Verfügung stehende Datenmenge erhöht auf Grundlage derer der Preis errechnet wird. Von vielen Seiten wird zwar nach wie vor argumentiert, dass der Disponent aufgrund von Erfahrung und Bauchgefühl immer noch das entscheidende letzte Wort haben wird. Digitale Speditionen wie Frachtraum sind von der langfristigen Überlegenheit des Algorithmus in der Presifindung für und Optimierung von Transporten überzeugt. Deshalb sehen sie die Aufgabe des Disponenten verstärkt in der Rolle des menschlichen Bindeglieds zwischen Fahrer und Verlader.

Die nächste Komplexitätsstufe: Transportoptimierung
Transportoptimierung bei Straßengütertransporten ist sehr eng verwoben mit der Lösung des Vehicle Routing Problems, also der Frage, wie LKW-Fahrten in eine optimale Sequenz zu bringen sind, damit möglichst wenig Leerfahrten absolviert und somit Kapazitäten optimal ausgenutzt werden. Analog zur Preisfindung wird die Routenoptimierung von einer Vielzahl an Faktoren beeinflusst, wie beispielsweise der Transportzeit, verfügbaren Be- und Entladefenstern oder auch gesetzlichen Pausenzeiten. Jeder Faktor ist mathematisch gleichzusetzen mit einer zusätzlichen Nebenbedingung, die bei der Lösung des Problems zu berücksichtigen ist.

Selbst bei der Disposition eines einzigen LKW ist die optimale Lösung eines solchen Gleichungssystems nicht trivial. Das menschliche Gehirn ist - auch im Zusammenspiel mit Kalkulationsprogrammen wie Excel - nicht für den Umgang mit derartigen Datenkonstrukten gemacht. Hochgerechnet auf ein dichtes Netzwerk an Fahrten kommt man sehr schnell an einen Punkt, an dem die Komplexität der Nebenbedingungen jeden Disponenten zwangsläufig erschlägt. Die Routenplanung gilt nicht umsonst als Königsdisziplin der Logistik. Hier kommt die Stärke des selbstlernenden Algorithmus immer stärker zum Tragen, da er tendenziell in der Lage ist, die komplexen Berechnungen, die für die Sequenzierung der Transporte notwendig sind, unter Einbeziehung aller relevanter Parameter in Bruchteilen von Sekunden zu bewerkstelligen.

Deshalb steht auch ein Zeitenwechsel kurz bevor: Spätestens in den nächsten fünf Jahren wird sich das Verhältnis zwischen Mensch und Computer unumkehrbar zugunsten der Algorithmen wenden und immer mehr Optimierungsaufgaben von ihnen erledigt werden. Dabei genießen die Markt-Akteure einen entscheidenden Vorteil, deren Geschäft von Anfang an Technologie getrieben waren und die ohne strukturelle Altlasten die Vorteile digitaler Entwicklung konsequent nutzen konnten. Nur so ist es beispielsweise möglich, dass Frachtraum bereits ein Jahr nach Markteintritt monatlich rund 3.000 Transporte auf Basis von selbstlernender Algorithmen vollautomatisch plant und durchführt. (tof)

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