In unserem menschlichen Gehirn befinden sich etwa 100 Milliarden Neuronen, die miteinander vernetzt sind. Die Übertragung von Informationen zwischen den Neuronen findet über elektrische Impulse statt. Dadurch ist der Mensch in der Lage zu lernen, zu schlussfolgern und abstrakt zu denken. Bei der sogenannten „Künstlichen Intelligenz“ werden die Neuronen durch künstliche Neuronen ersetzt und mittels Algorithmen trainiert. Die menschliche Intelligenz wird jedoch nicht nachgebildet, sondern es wird mittels Machine Learning eine Mustererkennung anhand einer Vielzahl von Daten erlernt.
Machine Learning kann zum Beispiel ein Regelwerk auf der Grundlage von Trainingsdaten automatisch erlernen. Damit ersparen sich Unternehmen das manuelle Erstellen eines Modells und den damit verbundenen Aufwand, wie das Definieren von Regeln, Prüfungen und Interpretationen. Die Qualität der Trainingsdaten ist dabei für den Erfolg entscheidend.
Bei der Entwicklung eines Machine Learning-Modells sind zwei Aufgaben besonders anspruchsvoll. Dazu zählt die sogenannte Feature Selection, womit die Auswahl einer Teilmenge von relevanten Merkmalen eines Datensatzes aus den zahlreichen Eigenschaften vergangener Transportaufträge gemeint ist. Hier geht es zum Beispiel um die Auswahl von Ziel, Gewicht oder Transporttyp. Die zweite anspruchsvolle Aufgabe ist das sogenannte „Overfitting/Underfitting“. Das Modell muss mathematisch komplex genug sein, um das menschliche Verhalten zu erlernen. Es sollte jedoch nicht auswendig lernen. Die erwünschte Lösung wird von Machine Learning Ingenieuren als Generalisierendes Modell bezeichnet.
Die Logistiksoftware CarLo der Soloplan GmbH arbeitet bereits seit über einem Jahr mit Künstlicher Intelligenz. Das Machine Learning basiert dabei auf den Daten der Transportplanung, wie beispielsweise Transportart, Datum, Startpunkt, Zielpunkt, Ladungspositionen oder das Gewicht der Ladung. Diese Informationen werden eingespeist und mithilfe eines Algorithmus verarbeitet.
Eine der neuesten Erweiterungen in den KI-Funktionen des Transportmanagementsystems CarLo ist eine Prognose zu auftretenden Verspätungen oder der Zuverlässigkeit von Fahrern und Fahrerinnen sowie Subunternehmern.
Eine weitere neue Funktion im KI-Modul von CarLo ist das Bereitstellen von Tourenvorschlägen. Anhand von Erfahrungswerten und Verhalten der Disposition, eignet sich das System eine effektive Tourenplanung an. Dabei berücksichtigt die KI beim Zusammenstellen der Touren die in CarLo schon existierende Quick Steps Konfiguration. Diese einmalige Kombination von probabilistischen und deterministischen Funktionen ermöglicht es unseren Kunden, Restriktionen wie maximales Gewicht oder Lademeter zu definieren. Dabei wird die KI von CarLo nur Vorschläge präsentieren welche die definierten Restriktionen erfüllen.
Das Soloplan KI-Team forscht aktuell an einer Reihe weiterer Ideen. Ein Thema das die Branche beschäftigt ist dabei die Bestellwahrscheinlichkeit. Wie wahrscheinlich ist es, dass ein angebotener Transport auch tatsächlich beauftragt wird? Diese Frage und andere spannende Themen werden zurzeit evaluiert und diese Funktionen sind in Zukunft voraussichtlich für alle Soloplan Kunden verfügbar.
Die Vorteile einer Transportplanung mithilfe von Machine Learning liegen auf der Hand: Der Einsatz bringt dem Disponenten eine deutliche Zeitersparnis, hilft beim Vermeiden von Fehlern und steigert die Effektivität. Ein weiterer Pluspunkt ist, dass das Wissen bei einem Mitarbeiterwechsel nicht mehr verloren geht. Da das Transportmanagementsystem das Verhalten auf Grundlage der Trainingsdaten erlernt hat, wird beispielsweise auch ein neuer Disponent die Touren auf die gleiche Art und Weise wie ein langjähriger Mitarbeiter verplanen können. Alle Daten bleiben dabei jederzeit beim jeweiligen Kunden. Zudem passt sich die Pipeline an sich ändernde Geschäftsanforderungen an, da das Modell mit neuen Transportaufträgen weiter trainiert wird.
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Im Rahmen der Digitalisierungsinitiative 2020 stellt Soloplan Ihnen innovative IT-Lösungen und Funktionen aus CarLo vor, mit welchen Sie Ihre analogen Prozesse digitalisieren können: OCR-Scanning, Sprachsteuerung, Workflows und vieles mehr!
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