Prognose der ETA's für maritime Logistik

wattx hat sich zur Lösung eines spezifischen Problems in der maritimen Logistikbranche entschlossen. Während 6 Monaten ging ein internes Innovationsteam von der Forschung und Problemvalidierung zum Bau eines Prototyps über.

Die Herausforderung

Es gibt ein großes Problem mit der globalen Logistik von heute: es fehlen genaue, aktuelle und für alle Beteiligten zugängliche Informationen.

Das Problem lässt sich am besten an einem Beispiel veranschaulichen: Ein deutsches Industrieunternehmen hat einen Lieferanten in China. Dieses deutsche Industrieunternehmen hat einen Just-in-Time, schlanken Fertigungsprozess angepasst, der die Notwendigkeit eines gut funktionierenden Logistiknetzwerks unterstreicht, um eine Just-in-Time-Bestandsversorgung für seine Fertigungsstrategie zu ermöglichen. Es muss zuverlässig sein, da sie wissen müssen, dass ihre Lieferung ankommt, wenn sie für die Fertigung benötigt wird, und es muss transparent sein, damit sie sich schnell anpassen können, wenn etwas Unvorhergesehenes passiert. Andernfalls würden sie entweder mit teuren Produktionsausfallzeiten konfrontiert oder sie müssten wieder Puffer in ihrem Lagerbestand einbauen - und damit den Sinn von Just-in-Time-Lagerhaltungsstrategien zunichte machen.

Die Zuverlässigkeit der Logistik ist heute wohl eher gering. So haben beispielsweise Seefrachtunternehmen eine Zuverlässigkeitsrate zwischen 60-67%. Unseren Untersuchungen zufolge haben auch Straßentransporte und in gewissem Maße sogar Bahntransporte mit Zuverlässigkeitsproblemen zu kämpfen. Darüber hinaus nimmt die Zuverlässigkeit ab, da der schwerere Verkehr auf allen Transportnetzen zu mehr Staus und Verzögerungen geführt hat. Daher ist das Bedürfnis nach Transparenz und Zuverlässigkeit so hoch wie nie zuvor.

Einblicke in logistische Abläufe zu erhalten, ist aufgrund der fehlenden Standardisierung der Datenquellen mühsam. Häufig erhalten Unternehmen nur Track-and-Trace-Daten, die ihnen sagen, wann die Waren eine Logistikdrehscheibe wie einen Hafen oder ein Distributionszentrum durchlaufen haben. Für viele ist das nicht genug. Sie benötigen Daten darüber, wo sich die Waren befinden oder was passiert, während eine Ladung transportiert wird, da es dort zu Verzögerungen kommt - zum Beispiel, wenn Schiffe wegen eines Sturms umgeleitet werden müssen.

Um dies zu umgehen, verbringen die Logistiker in Industrieunternehmen ihre Tage am Telefon und versuchen, jemanden zu erreichen, der sie über den aktuellen Stand ihrer Sendung informiert. Eine Aufgabe, die durch die zunehmende Beliebtheit des Outsourcings in der Logistikbranche immer schwieriger wird. Die meisten Logistiker wissen heute nicht, welche Subunternehmer ihr Spediteur einsetzt. Tatsächlich haben die Logistikunternehmen oft ihre eigenen Auftragnehmer, die für den eigentlichen Transport verantwortlich sind. Daher wissen selbst sie nicht, wer der Subunternehmer ist. Diese Komplexität führt dazu, dass Informationen schwieriger als je zuvor zu erhalten sind.

Dasselbe gilt umgekehrt. Wenn während des Transports etwas mit der Ladung passiert, sei es durch Verspätung, Beschädigung oder Diebstahl, ist der Informationsfluss von der Speditionsfirma zum industriellen Hersteller umständlich und träge, da es kaum direkten Kontakt zwischen den beiden gibt. Oft dauert es Tage, bis ein Industrieunternehmen die Information erhält, dass mit seiner Ladung etwas Unvorhergesehenes passiert ist.

Unsere Lösung

Wir haben dieses Projekt angefangen, als ein Logistikunternehmen uns mitteilte, dass es datengesteuert werden wollte, aber Probleme mit der Erfassung und Nutzung von Daten zur Verbesserung seines Geschäfts hatte. Mit unserer internen datenwissenschaftlichen Expertise dachten wir, dass wattx der Branche bei der Entwicklung neuer datenorientierter Lösungen helfen könnte.

Zuerst haben wir eine umfassende User-Experience- (UX) und Desktop-Recherche durchgeführt. Wir begannen damit, alles zu lesen, was wir über die Funktionsweise der modernen Logistik finden konnten. Wir haben ein besseres Verständnis für die Herausforderungen und Möglichkeiten der Branche entwickelt. Dann gingen wir hinaus und befragten über 40 Logistikprofis. Wir sprachen mit Spediteuren, Seefrachtführern, internen Logistikabteilungen, Häfen und Betreibern von Lieferketten. Dadurch erhielten wir Einblicke in die Herausforderungen, vor denen wir stehen, und in das, was die Fachleute in der Branche ändern oder verbessern wollten.

Typische Fragen, die wir wo zu beantworten versuchen würden: "Was sind Ihre größten Herausforderungen? "Warum gibt es ein Problem?", "Was sind die Folgen dieses Problems?", "Welche Interessengruppen sind davon betroffen und wie?" und "Wie oft und wo ist dieses Problem aufgetreten? Dies gab uns Einblick in die Tiefe des Problems und die Schwere der Notwendigkeit. Außerdem konnten wir einen Hinweis auf die Zahlungsbereitschaft für eine Lösung erhalten.

Ein Thema, das immer wieder auftauchte, war die Notwendigkeit von mehr Transparenz. Also beschlossen wir, uns mit diesem Problem zu befassen. Durch interne Ideenfindungssitzungen kamen wir auf eine Reihe von verschiedenen Ideen, wie die Transparenz in der Logistik verbessert werden könnte. Letztendlich beschlossen wir, uns auf eine Idee zu konzentrieren: die Bereitstellung einer genaueren geschätzten Ankunftszeit (ETA) für Frachttransporte durch die Integration verschiedener Datenquellen und die Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens auf die Daten. In einem ersten Schritt beschlossen wir, uns auf Seefrachttransporte zu konzentrieren. Da es eine Menge öffentlich zugänglicher Daten gab, die wir nutzen konnten.

Das Ergebnis

Falls Sie sich über dieses Projekt unterhalten möchten, wenden Sie sich bitte an julius@wattx.io

Wir verwendeten AIS-Daten der US-Regierung und kombinierten sie mit Daten über US-Häfen sowie Wetterdaten, um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen. Durch Schulung und Anpassung dieses Modells konnten wir mit einer Genauigkeit von +/- 90 Minuten* vorhersagen, wann ein Schiff ankommen würde. Im Vergleich zu Seefrachtplänen, bei denen der Unterschied zwischen dem Zeitpunkt, an dem ein Schiff ankommen sollte, und dem tatsächlichen Ankunftszeitpunkt Tage oder in manchen Fällen Wochen betragen kann, ist unser Modell eine massive Verbesserung.

Obwohl unser Modell an sich schon ein großer Schritt in Richtung mehr Transparenz für Seefrachttransporte ist, gibt es Raum für eine Feinabstimmung und Erweiterung unserer Lösung. In erster Linie müssen wir besser verstehen, welche Faktoren die letzten 100 Kilometer eines Seetransports beeinflussen. Dafür brauchen wir mehr Wissen über die Domäne und ein besseres Verständnis dafür, welche potenziellen Verzögerungen ein Seetransport vor dem Einlaufen in einen Hafen haben könnte.

Daher sucht wattx nach einem Unternehmen, mit dem wir eine Partnerschaft eingehen können, um unser Modell zu verbessern und das, was wir gebaut haben, in einer realen Umgebung zu testen. Wenn Sie für einen Hafen, einen Seefrachtführer, eine Speditionsfirma oder wenn Sie mit der Logistik für ein Industrieunternehmen arbeiten und daran interessiert sind, das, was wir gebaut haben, zu nutzen, zögern Sie nicht, sich an uns zu wenden.

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