KI-Automatisierung in der Logistikplanung

Ein mittelständisches Logistikunternehmen mit 120 Mitarbeitenden und einem Fuhrpark von 35 Fahrzeugen stand vor einer typischen Herausforderung: Die tägliche Disposition, also die Zuordnung von Aufträgen zu Fahrzeugen und Fahrern, lief komplett manuell. Zwei erfahrene Disponenten verbrachten jeweils drei Stunden pro Tag damit, Touren zusammenzustellen, Zeitfenster abzugleichen und auf kurzfristige Änderungen zu reagieren.

Das funktionierte, solange das Auftragsvolumen überschaubar war. Mit wachsender Kundenzahl und steigendem Zeitdruck stieß das manuelle System an seine Grenzen. Touren waren oft nicht optimal, Leerfahrten häuften sich, und bei Ausfällen fehlte die Übersicht für schnelle Umplanung.

Die Kernprobleme lagen in drei Bereichen:

• Zeitaufwand: 6 Personenstunden täglich für Disposition. Zeit, die für Kundenbetreuung und Prozessverbesserung fehlte.
• Suboptimale Routen: Manuell erstellte Touren nutzten die Kapazitäten nicht voll aus. Im Schnitt 18% mehr gefahrene Kilometer als nötig.
• Fehlende Flexibilität: Bei kurzfristigen Änderungen (Stornierungen, Eilaufträge) dauerte die Umplanung oft 45 Minuten oder mehr.

Dazu kam: Das Wissen über Kundenprioriäten, Zeitfenster und Fahrerpräferenzen steckte in den Köpfen der beiden Disponenten. Ein Wissenstransfer bei Urlaub oder Krankheit war kaum möglich.

AI Værk begleitete das Unternehmen in drei Phasen:

Workshop: Prozesse verstehen

In einem ganztägigen Workshop mit den Disponenten, der Geschäftsführung und dem IT-Verantwortlichen analysierten wir den bestehenden Dispositionsprozess. Dabei identifizierten wir die konkreten Entscheidungsregeln, die bisher implizit in den Köpfen der Mitarbeiter steckten: Kundenprioriäten, Zeitfenster-Logik, Fahrzeugkapazitäten und Fahrerqualifikationen.

Strategie: Lösungsarchitektur

Auf Basis der Workshop-Ergebnisse entwickelten wir eine KI-gestützte Dispositionslösung, die sich in das bestehende ERP-System integriert. Die Lösung nutzt Optimierungsalgorithmen, die Aufträge unter Berücksichtigung aller Randbedingungen automatisch zu Touren zusammenstellen und bei Änderungen in Echtzeit umplanen.

Umsetzung: Integration und Rollout

Innerhalb von sechs Wochen implementierten wir die Lösung, schulten das Team und begleiteten den Parallelbetrieb. Die Disponenten nutzen das System heute als Planungs-Co-Pilot: Die KI schlägt Touren vor, die Disponenten prüfen und passen bei Bedarf an.

Die freigewordene Zeit nutzen die Disponenten für Kundenbetreuung und proaktive Optimierung. Die Geschäftsführung berichtet von einer spürbar entspannteren Arbeitsatmosphäre im Dispositionsteam und messbaren Einsparungen bei den Kraftstoffkosten.