Straßentransport-Planer

Der Einsatz unserer Prognosetechnologien und schnell reagierenden Optimierer erzeugt ein Modell eines digitalen Verkehrsleiters, das die Mitarbeitenden der Verkehrsdisposition unterstützt und sie von den repetitivsten Aufgaben entlastet, sodass sie sich auf Tätigkeiten mit höherer Wertschöpfung konzentrieren können.

Ziele

Den Verkehrsdisponenten entlasten
Die Präzision und Geschwindigkeit der Lkw-Zuordnung zu den Touren verbessern
Die Leistungsfähigkeit der Verkehrsdisposition steigern

Die Aufgabe, die Verkehrsdisponenten in Logistik- und Transportunternehmen übernehmen, ist wahrscheinlich eine der aktivsten Tätigkeiten der Branche. Sie erfordert hohe Konzentration und das Management einer großen Anzahl von Variablen, von denen viele außerhalb ihres Einflusses liegen. Daher sind viel Erfahrung sowie eine schnelle und optimale Reaktion auf jede der zahlreichen Situationen erforderlich, die sie täglich steuern. Es ist nicht nur eine Tätigkeit, die besondere Fähigkeiten erfordert, sondern sie hat auch großen Einfluss auf die Betriebsergebnisse der Unternehmen, da sich jede Entscheidung, die getroffen wird, in der Leistung und im Gewinn des Unternehmens widerspiegelt. Bei LISDATA schlagen wir vor, diese Gewinne zu steigern, indem wir die Verkehrsabteilungen in ihrem Tagesgeschäft unterstützen und sie mit den innovativsten Technologien assistieren.

Was wir tun

Wir stellen unseren Kunden die fortschrittlichsten KI-gestützten Optimierer zur Verfügung, die in der Lage sind, zu lernen und sich an den Alltag internationaler Transportunternehmen oder regionaler Niederlassungen anzupassen, die täglich Tausende Pakete ausliefern.
Diese Intelligenz leitet einen Teil der vorhandenen Erfahrung ab und ergänzt sie um zahlreiche Datenquellen, wie etwa Verkehrslage, Lenk- und Ruhezeiten oder Wetterbedingungen, unter anderem. Sie berücksichtigt außerdem die Situation der übrigen Flotte und selbstverständlich die Bedingungen und Einschränkungen bei den Kunden.
Unser Optimierer liefert präzise Antworten auf jeden Zuordnungsbedarf – basierend auf dem Training sowie der großen Menge an Daten und Variablen, die er berücksichtigt.

Unsere Vorgehensweise

Analyse, Erfassung und Transformation projektspezifischer Daten

Wir identifizieren die projektspezifischen Daten, erfassen historische Daten und analysieren Sonderfälle. Für diesen Datensatz wird ein ETL-Prozess zur Aufbereitung und zum Laden in das System durchgeführt, der die Datenqualität sicherstellt.

Projektspezifisches Modelltraining

Das Modell integriert verschiedene Algorithmen und Datenquellen, ergänzt um die spezifischen Daten aus der vorherigen Phase. Mit dem vollständigen Datensatz wird das Modell trainiert, um eine angepasste und personalisierte Antwort zu liefern.