Intelligent unterwegs - Machine Learning im Transportmanagement

Von der Produktion bis zum Kunden und manchmal auch zurück - Waren werden in möglichst kürzester Zeit von A nach B transportiert. Für Firmen ist ein optimiertes Transportmanagement ein unschlagbarer Wettbewerbsvorteil, der darüber hinaus Zeit und Geld sparen kann. In der aktuellen Umfrage von BearingPoint unter 200 europäischen Experten aus dem Bereich Logistik und Supply Chain Management gaben 84 Prozent an, dass sie Transportmanagement als eine Kernkompetenz in ihrem Unternehmen sehen.

Extern, intern - wer plant und überwacht eigentlich den Transport?

Die Wichtigkeit dieser Kernkompetenz und die Unterstützung mit geeigneten Systemen zeigen jedoch eine deutliche Diskrepanz. Von den Befragten aus dem Bereich Manufacturing arbeiten nur bei 42 Prozent der Unternehmen eigene Mitarbeiter an Transportplanung und -überwachung, bei den Retailern beziehungsweise Serviceunternehmen sind es immerhin 53 Prozent. Ein eigenes Transportmanagementsystem kommt nur bei 35 Prozent der produzierenden Unternehmen und 56 Prozent der Retail-/Serviceunternehmen zum Einsatz. Der Rest vergibt diese Aufgaben ganz oder zumindest teilweise an Externe.

Künstliche Intelligenz - der Weg der Zukunft

In einer digitalisierten Welt liegt es nahe, die bereits existierenden Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) auch im Transportmanagement auszuschöpfen. Bislang nutzen jedoch nur rund 31 Prozent der Befragten KI-Microservices dafür.

"Unsere Umfrage bestätigt, dass viele Unternehmen das große Potenzial von Machine Learning und künstlicher Intelligenz im Transportmanagement noch nicht erkannt haben. Sie verschenken hier ihren Vorteil", so Stefan Penthin, globaler Leiter Operations bei BearingPoint.

Wer KI-Microservices jedoch jetzt schon nutzt, wird es sehr wahrscheinlich auch in Zukunft tun. So geben 84 Prozent der Befragten, die KI bereits einsetzen, an, es auch weiterhin zur Stärkung der Lieferzuverlässigkeit nutzen zu wollen. Weitere 87 Prozent planen, über diesen Weg Frachtkosten einzusparen. Es ist zu erwarten, dass somit die Anwendung von KI-Technologien in der Lieferkette in den nächsten Jahren signifikant ansteigen wird. Das Transportmanagement wird dabei eine zentrale Rolle einnehmen.

"Wir erwarten eine Entwicklung hin zu einer Zweiklassengesellschaft im Transportmanagement. Vordenker prüfen ihre aktuelle Prozessstrategie und handeln zukunftsfähig. Zögerliche Unternehmen werden mit hohen Kosten und geringerer Kundenakzeptanz Wettbewerbskompetenz verlieren", so Stefan Penthin.

"Zum Heben versteckter Optimierungspotenziale sollten zwingend KI-basierte selbstlernende Microservices im Transportmanagement genutzt werden. Damit wird die eigene Wettbewerbskraft sichergestellt", fügt Joachim Getto, Director bei BearingPoint und Experte für digitale Logistik.

Über die Studie

Befragt wurden 200 Experten aus dem Bereich Logistik und Supply Chain Management. Die Online-Befragung fand vom 28. Februar bis vierten März 2019 in Deutschland, Frankreich, Italien, Schweden und Spanien statt.