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Damit wurde nicht nur die operative Effizienz signifikant gesteigert, sondern auch die Grundlage geschaffen, um zukünftige KI-Initiativen strategisch auszubauen.
Florian Zumsteg
Florian Zumsteg
Service Unit Lead
Insights

Effizienz neu gedacht: Vorausschauende Routenplanung mit KI

Effizienz neu gedacht: Vorausschauende Routenplanung mit KI

09.09.2025

Projektbericht

Predictive Use Cases gehören zu den spannendsten Anwendungsfeldern von Künstlicher Intelligenz.
Mit datengetriebenen Prognosen lassen sich Trends frühzeitig erkennen, komplexe Entscheidungen absichern und operative Abläufe deutlich effizienter gestalten.

Für Unternehmen bedeutet das:

  • Weniger Unsicherheit
  • Mehr Geschwindigkeit
  • Ein klarer Wettbewerbsvorteil


Besonders in dynamischen Umfeldern wie der Logistik, wo Zeit, Kosten und Kundenzufriedenheit täglich auf dem Spiel stehen, kann KI die entscheidende Stellschraube für nachhaltigen Erfolg sein.

Herausforderung

Bei einem führenden europäischen Logistikanbieter zeigte sich, wie groß das Potenzial tatsächlich ist. Die Routenplanung – das Herzstück jeder Transportorganisation – war stark manuell geprägt und basierte zu großen Teilen auf individueller Erfahrung. Das führte zu aufwendigen Dispositionsprozessen, eingeschränkter Skalierbarkeit und Risiken wie Verzögerungen oder ineffizienter Flottennutzung.

Steigende Kosten, wachsende Kundenerwartungen und der zunehmende Druck auf Effizienz machten deutlich: Eine datenbasierte und vorausschauende Planung war nicht länger nur ein Vorteil, sondern eine geschäftskritische Notwendigkeit.

Unser Ansatz

Um das volle Potenzial auszuschöpfen, haben wir zunächst alle relevanten Prozesse im Transport- und Dispositionsumfeld analysiert und die verfügbaren Datenquellen detailliert aufgenommen. Gemeinsam mit unserem Kunden wurden die vielversprechendsten Use Cases priorisiert – mit besonderem Fokus auf die ETA-Prognose und die vorausschauende Routenplanung.

Durch die Anbindung bestehender Systeme und die Schaffung eines zentralen Datenpools konnten sämtliche Auftragsinformationen, Fahrerdaten und GPS-Signale zusammengeführt werden. Auf dieser Basis wurde ein KI-basiertes Prognosemodell entwickelt, das kontinuierlich trainiert und optimiert wird. Die so gewonnenen Vorhersagen und Routenvorschläge wurden direkt in die tägliche Disposition integriert – nahtlos eingebettet in die bestehende TMS-Landschaft.

Das Ergebnis

Die Ergebnisse zeigen eindrucksvoll, welchen Mehrwert KI in der Praxis stiftet:

  • 40 % Zeitersparnis in Planung und Disposition durch automatisierte Routenvorschläge und schnellere Lkw-Zuteilung
  • 25 % weniger Planungsfehler, was zu einer deutlichen Reduktion von Lieferverzögerungen und Beschwerden führte
  • 11 % höhere Flottenauslastung, ermöglicht durch den intelligenten Einsatz sämtlicher verfügbarer Daten

Über den Autor

Florian Zumsteg

Service Unit Lead

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