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Zustellung Dieser Algorithmus weiß, wer welches Paket bekommt

Sortieren, transportieren, zustellen – was Logistikfirmen täglich leisten, ist enorm. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich allerdings alle Stufen noch weiter optimieren.
08.09.2017 - 09:48 Uhr Kommentieren
© vectorfusionart /fotolia.de

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Heute bestellt, am nächsten Tag da: Was viele Käufer sich wünschen, ist eine Mammut-Aufgabe für jene Unternehmen des Transport- und Logistiksektors, die dafür sorgen, dass diese Waren vom Händler zum Kunden kommen.

Befeuert durch zunehmenden E-Commerce ist das Geschäft mit Paketlogistik ein Wachstumsmarkt. Allein in Deutschland stiegen die Stückzahlen zwischen 2010 und 2015 um über 40 Prozent. Die Branchenriesen innerhalb der Kurier-, Express- und Paketdienste, kurz KEP-Dienste, investieren deshalb kräftig in ihre Infrastruktur. Der Dienstleister DHL etwa steckt derzeit mehr als 750 Millionen Euro in sein Netzwerk, um die Kapazitäten zu erhöhen. Die Logistikgruppe Hermes will ihr gesamtes Verteil-Netzwerk umgestalten und bringt dafür bis 2018 rund 300 Millionen Euro auf.

Doch nicht nur die schiere Menge an Paketen, Päckchen und Co. nimmt zu. Auch die Erwartungen der Kunden an die Service-Qualität steigen: Die Auslieferung spätestens am nächsten Tag, in einem bestimmten Zeitfenster oder an einen bestimmten Ort gehören ebenso dazu wie hohe Verlässlichkeit, eine schnelle und lückenlose Sendungsverfolgung oder der unkomplizierte Rückversand. „Die derzeitigen Entwicklungen stellen die Branche vor große Herausforderungen“, sagt Florian Neuhaus von McKinsey München. „KEP-Unternehmen müssen ihre Netzwerke als strategisches Gut verstehen und sie auf die neuen Erfordernisse einstellen.“

Moderne Netzwerk-Analysetools können dabei helfen. McKinsey & Company bietet etwa mit CEP2NET ein digitales Werkzeug an, das Dienstleister dabei unterstützt, ihr Geflecht aus Filialen, Sortierzentren und Transportmitteln langfristig zu optimieren und ihre Service-Versprechen einzuhalten. „Eine gute Netzwerk-Planung spart zudem Geld“, meint Neuhaus. Immerhin entfallen gut 75 Prozent aller Betriebsausgaben eines typischen KEP-Dienstes auf Transport, Auslieferung und technische Infrastruktur. Durch Nachjustierungen am sogenannten „Footprint“ ließen sich die Gesamtkosten um ca. 10 Prozent senken, so Neuhaus.

Möglich macht das die künstliche Intelligenz (KI) von CEP2NET. Das System, entwickelt von McKinseys Spezialisten-Team für Netzwerke im Strategic Networks Analytics Center (SNAC) und namhaften Partnern aus Forschung und Wissenschaft, arbeitet mit Hochleistungs-Algorithmen. Mit ihrer Hilfe können Unternehmen strategische Fragen hinsichtlich ihres Netzwerkes beantworten. „Dank umfangreicher Daten und fortschrittlicher Algorithmen kann man bei der Planung heutiger Paketzentren sinnvoll einige Jahre im Voraus berücksichtigen, etwa wo werden jetzt und zukünftig Pakete abgegeben, welche logistischen Knotenpunkte eignen sich für die Verteilung und einiges mehr“, führt Patrick Briest von McKinsey Düsseldorf als Beispiel an. Das Schlagwort lautet Big Data. Die Analyse großer Mengen von Firmen- und auch externen Daten – etwa mit Methoden des maschinellen Lernens – identifiziert Muster und erlaubt eine präzise und granulare Vorhersage zukünftiger Trends. Mithilfe dieser Vorhersagen liefern Planungstools wie CEP2NET Entscheidungsgrundlagen für das Management bei der langfristigen Kapazitäts- und Standortplanung.

Planungstools liefern Entscheidungsgrundlagen
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