Mit Künstlicher Intelligenz zur optimalen Tour

Die Tourenplanung gehört in der Logistik zu den schwierigsten Aufgaben. Je mehr Aufträge, Fahrzeuge und Warenumschläge berücksichtigt werden müssen, desto komplexer wird die Berechnung einer effizienten Tour. Wenn auch noch verschiedene Verkehrsmittel zur Auslieferung genutzt werden, sind herkömmliche Programme zur Routenoptimierung schnell überfordert. Die XTL Kommunikationssysteme GmbH entwickelt genau dafür eine KI-basierte Lösung.

Ausgangslage // Fehlende Flexibilität in der Tourenplanung

Jeden Tag werden in Deutschland mehr als 12 Millionen Pakete zugestellt. Damit das Aufkommen bewältigt werden kann, ist eine vorausschauende Planung der Auslieferung erforderlich. Diese Aufgabe fällt in der Logistik der Tourenplanung zu. Allerdings ist die Anzahl möglicher Lösungen bereits bei einfachen logistischen Herausforderungen gigantisch. Die Identifikation optimaler Touren gehört deshalb zu einem der kompliziertesten mathematischen Probleme, die existieren. Wenn es sich dann auch noch um multimodale Transportszenarien mit unterschiedlichen Verkehrsmitteln, Depots und zahlreichen Umschlagsvorgängen handelt, ist eine manuelle Tourenplanung schon längst nicht mehr denkbar.

Ein potenzielles Szenario ist die Belieferung eines Geschäfts in einer innenstädtischen Fußgängerzone: Ein Lastkraftwagen darf in diese Sperrzone nicht einfahren. Die Lieferung wird deshalb in einem Mikrodepot am Rand der Einkaufsstraße abgelegt oder direkt an ein kleineres, vielleicht sogar elektrisches Fahrzeug in der Nähe übergeben. Dieses übernimmt dann die Zustellung auf der letzten Meile. Gleich mit dabei: Das Paket für das Nachbargeschäft, das die Bestellung erst vor einigen Stunden aufgegeben hatte.

Herkömmliche Methoden, die auf feste Postleitzahl- und Bezirksabbildungen zurückgreifen, sind nicht annähernd flexibel genug, um solche Szenarien zu optimieren. Die XTL Kommunikationssysteme GmbH entwickelt gemeinsam mit der Citipost Nordwest und einem großen Logistikanbieter eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Lösung für multimodale Transportszenarien.

Lösung // Mit Teilproblemen die Komplexität reduzieren

Mithilfe eines sogenannten Multi-Agenten-Systems wird das komplexe Gesamtproblem in kleinere und einfachere Teilprobleme zerlegt. Jeder Agent repräsentiert ein Logistik-Objekt, wie zum Beispiel ein Paket oder Fahrzeug. Die Objekte kommunizieren selbstständig untereinander, um sich den Weg durch das Netzwerk zu bahnen. Die intelligenten Agenten können sich auf diese Weise parallel, dezentral und lokal einer optimalen Lösung annähern.

Durch maschinelle Lernprozesse gelingt es den Agenten außerdem, Aufträge vorherzusagen, die im Tagesgeschäft höchstwahrscheinlich beauftragt werden. Auf diese Weise können neue Aufträge und weitere Stopps in der Tourenplanung im Voraus berücksichtigt werden. Um die Algorithmen zu trainieren, werden historische Auftragsdaten der Projektpartner verwendet, die mit externen Geo-, Wetter- und Mobilitätsdaten korreliert werden.

Ergebnis // Mehr Stopps, weniger Leerkilometer und ausgelastete Fahrzeuge

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz erlaubt, alle Veränderungen in Echtzeit aufzugreifen und in die Tourenplanung zu integrieren. Innerhalb weniger Sekunden wird so eine optimale Lösung für eine Tour ausgehandelt. Dem Disponenten werden die bestmöglichen Routen für die Fahrerinnen und Fahrer vorgeschlagen. Individuelle Änderungen können dabei trotzdem noch vorgenommen werden, wenn es Informationen gibt, die bisher nicht vom Modell berücksichtigt wurden.

Dadurch wird die Stoppdichte erhöht, weniger Leerkilometer gefahren und der Füllgrad eines Fahrzeugs maximiert. Es können also Kosten eingespart, der Verkehr entlastet und schließlich auch Schadstoffemissionen reduziert werden.

Perspektive // Lieferung per Roboter und Drohne

Die entwickelte Software bietet eine effiziente Lösung für die Disposition und das Monitoring von Transportherausforderungen. Aufgrund der umfassenden Analysemöglichkeiten kann die Software auch in der strategischen Logistikplanung eingesetzt werden.

Durch eine Optimierung der Touren können zunehmend emissionsfreie Fahrzeuge in die Planung integriert werden. Besonders im Innenstadtbereich trägt dies zu einer gesteigerten Lebensqualität bei. Die Flexibilität der Software erlaubt zudem, zukünftig Zustellkonzepte mit Robotern und Drohnen in der Tourenplanung umzusetzen.

Dieses Projekt wird gefördert durch:
KI Akteur
XTL Kommunikationssysteme GmbH
XTL ist ein Technologie-Startup mit engem Kontakt zur Uni Bremen, das Software für die dynamische Echtzeit-Optimierung der Transportlogistik auf Basis von KI anbietet. zum KI Akteur