Ladungs- & Routenoptimierungen
Projektübersicht
Dieses Projekt ist eine dynamische Softwarelösung, die entwickelt wurde, um Betriebskosten zu reduzieren und Routeneffizienz für Straßentransportunternehmen zu erhöhen. Das System, das mit Echtzeitdaten arbeitet, bietet intelligente Entscheidungsunterstützungstools sowohl für die Ladungsverteilung als auch für die Routenplanung.
Für wen ist es konzipiert?
Mittelständische und große Unternehmen, die in Logistik, Transport und Distribution tätig sind; diejenigen, die ihre Flotte effektiver nutzen und das Zeit-Kosten-Verhältnis verbessern möchten.
Projektzweck:
Zeitverlust und Ressourcenverschwendung durch manuelle Planung zu verhindern, indem der am besten geeignete Routen- und Ladungsplan für jedes Fahrzeug vorgeschlagen wird. Auf diese Weise werden Kraftstoffverbrauch, Leerkilometerraten und Verzögerungen reduziert.
Von der Planung zur Umsetzung
Jedes erfolgreiche Projekt wird durch einen geplanten und vorhersehbaren Prozess geprägt.
Bedarfsanalyse & Datensammlung
Im ersten Schritt des Projekts wurden die bestehenden Transportprozesse in enger Zusammenarbeit mit dem Kunden detailliert untersucht. Betriebsparameter wie Fahrzeugkapazitäten, Routendaten, Lieferzeiten und Ladungstypen wurden analysiert.
Modellierung & Definition von Optimierungskriterien
Basierend auf den gesammelten Daten wurden Optimierungsregeln und Prioritäten für das System bestimmt. Ziele wie die Reduzierung von Leerkilometern, die Verkürzung der Lieferzeit und die Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs wurden mit technischen Modellen abgeglichen.
Infrastrukturentwicklung
Routenplanungsalgorithmen, Verkehrsdatenintegration und Fahrzeug-Ladungs-Zuordnungsmodule wurden entwickelt. Das Projekt wurde mit einer API-basierten Architektur konzipiert, die flexible Integrationsmöglichkeiten bietet.
Testprozess & Szenariosimulationen
Systemausgaben wurden mit Szenarien getestet, die aus echten Daten erstellt wurden. Die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Antwortzeiten des Systems wurden gemessen. Mögliche Fehler und Leistungsprobleme wurden in dieser Phase behoben.
Go-Live und Schulung
Das System wurde mit einem schrittweisen Übergangsplan in die Live-Umgebung überführt. Benutzerfreundliche Dokumentation und Schulungsinhalte wurden für das Betriebsteam, Manager und Fahrer vorbereitet.
Überwachung, Berichterstattung und Verbesserung
Während der aktiven Nutzung des Systems wurden Leistungskennzahlen verfolgt und Verbesserungsbereiche identifiziert. Dank der Berichtsmodule konnten Liefereffizienz und Kosteneinsparungen überwacht werden.
Hauptfunktionen
Ladungsplanungsmodul
Die am besten geeignete Fahrzeug-Ladungs-Zuordnung wird entsprechend der Transportkapazität vorgenommen.
Routenoptimierung
Die kürzeste und effizienteste Route wird entsprechend Verkehr, Straßenverhältnissen und Lieferzeit berechnet.
Neuplanungsfähigkeit
Bei plötzlichen Änderungen (Fahrzeugausfall, Lieferstornierung usw.) generiert das System neue Routen- und Verteilungssuggestions.
Echtzeit-Verfolgung
Fahrzeugstandorte und Leistung basierend auf geplanten Routen können kontinuierlich überwacht werden.
Leistungsergebnisse
Die Daten, die nach der Inbetriebnahme des Projekts erhalten wurden, zeigten, dass das Optimierungssystem direkte und messbare Beiträge zu Transportoperationen leistete.
18% Reduzierung der Leerkilometerrate
Die Rate unnötiger Straßenfahrten sank erheblich dank effizienterer Beladung von Fahrzeugen und intelligenter Routenplanung.
30% Reduzierung von Lieferverzögerungen
Echtzeit-Verkehrsdaten und Neuplanungsalgorithmen minimierten Verzögerungen.
12% Einsparungen beim täglichen durchschnittlichen Kraftstoffverbrauch pro Fahrzeug
Der Kraftstoffverbrauch sank dank kürzerer und optimierter Routen.
Planungszeit um 40% reduziert
Zuvor manuell ausgeführte Routen- und Ladungsplanungsoperationen begannen automatisch und schneller über das System abgeschlossen zu werden.
Increase in workforce efficiency
Workday planning became more efficient as drivers worked with more predictable routes.
Data-driven approach in operational decision processes
Thanks to the reporting module, fleet management is now supported by historical data-based analyses.