Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
KI-basiertes Verfahren zur Tourenplanung bringt mehr Nachhaltigkeit in die Transportlogistik
Eine der großen Herausforderungen im Umgang mit dem Klimawandel ist die Senkung der Treibhausgas-Emissionen im Verkehr. Gerade der gewerbliche Güterverkehr hat dabei ein hohes Potenzial, Emissionen zu senken. Denn ein beträchtlicher Anteil der Lkw-Fahrten ist nicht optimal ausgelastet. Im Projekt »KITE« entwickeln unsere Forscherinnen und Forscher gemeinsam mit den Projektpartnern Optitool GmbH, BLG Logistics Group AG & Co. KG und Schmahl & Stoepel GmbH ein neues KI-basiertes Verfahren zur Tourenplanung. So wollen wir Leerfahrten reduzieren und die Transportlogistik nachhaltiger gestalten.
Dazu kombinieren wir Machine Learning-Algorithmen zur Prognose von Frachtvolumen mit mathematischer Optimierung zur Tourenplanung und erweitern damit bereits bestehende Lösungen zur Tourenplanungsoptimierung: Die bisherigen Verfahren können in der Regel nur fixe Aufträge berücksichtigen. Gute Disponentinnen und Disponenten möchten aber das Tourgerüst häufig noch verbessern, indem sie gezielt weitere Aufträge akquirieren, Fahrten auf Frachtbörsen anbieten oder annehmen, Touren verschieben oder Fahrten ganz ablehnen. Die KITE-Software unterstützt zukünftig bei diesen vier Handlungsoptionen, indem sie intelligente Handlungsempfehlungen gibt. So könnte der Algorithmus z. B. vorschlagen, einen bestimmten Bestandskunden mit wahrscheinlichem Bedarf anzurufen, dessen Auftrag auch zur Tour passt. Ziel ist es, die Leerfahrten bei den betrachteten Betrieben um bis zu 15 Prozent zu reduzieren.