Künstliche Intelligenz in der Citylogistik

Der Lkw mit den Lieferungen für eine Straße führt ein Elektrofahrzeug für die Verteilung mit sich.

Lesezeit ca. 3 Minuten
Text: Ralf Klingsieck
Fotos: Ralf Klingsieck

Die Gründer von Urbismart sind alle über 50 Jahre alt und bezeichnen ihr Unternehmen deshalb selbst als „Start-up alter Herren“. Gerade aufgrund ihrer Erfahrungen in Transport und Logistik, Digitalisierung und Lagerautomatisierung kam ihnen die Idee, Citylogistik mithilfe künstlicher Intelligenz zu optimieren.

„Von nachhaltiger Citylogistik wird viel geredet. Doch Logistik ist vor allem ein Kostenfaktor. Wenn zu den Kosten für die Lieferung noch eine umweltverträgliche Lösung für den letzten Kilometer hinzukommt, will das niemand bezahlen“, sagt Jean-Paul Rival, einer von vier Gründern des französischen Start-ups Urbismart. „Wenn man die Citylogistik richtig behandeln will, muss man deshalb die gesamte Supply Chain neu überdenken.“ Infolgedessen hat Urbismart ein Modell einer Shared-Truck-Plattform entwickelt, bei dem die Abgrenzungen zwischen Verladern, Logistikdienstleistern, Transporteuren und auch den örtlichen Behörden – also allen Akteuren der Supply Chain – aufgehoben werden. So soll eine Lieferkette entstehen, die allen Interessen gerecht wird.

Hubs am Stadtrand

Das Geschäftsmodell von Urbismart: „Wir kaufen Transport und verkaufen ihn an die Verlader – von der Differenz leben wir“, so Rival. „Wir steuern alles so, dass der Logistiker optimal und damit rentabel agieren kann und der Verlader möglichst geringe Kosten hat. Dafür fassen wir bei den beteiligten Verladern die anfallenden Liefermengen zusammen, suchen die besten Wege zu den zu beliefernden Kunden und sorgen für eine optimale Auslastung der Lkw.“ In Hubs am Stadtrand erfolgt dann entweder Cross Docking, oder die Lieferungen werden durch das Zusammenführen der B2B- und der B2C-Sendungen detailliert vorbereitet. Damit gewinnen die Transporteure einen Teil jener Lieferungen zurück, die heute noch Expressgutunternehmen oder der Post anvertraut werden. Und so erhöht sich die Effizienz des Fahrers, der in der entsprechenden Straße ausliefert – zumal er auf dem Rückweg im leeren Lkw Rücksendungen, Wechselbehältnisse, Kleiderbügel sowie Kartons zum Recycling mitnimmt.

Konkret bedeutet das: Lastzüge legen den Weg von den Großlagern bis zu Cross-Docking-Hubs am Stadtrand zurück. Sie beladen dort jeweils nur ein Fahrzeug mit allen Lieferungen für eine Straße im Stadtzentrum – sowohl jenen, die in Läden gebracht werden, als auch Paketen für private Internetkunden. Pro Straße gibt es dann also nur noch einen Liefer-Lkw. Im Gegenzug sollen die Behörden für das Fahrzeug einen Parkplatz sichern, von dem aus beliefert werden kann. Solange er dort steht, macht der Lkw auch keinen Lärm und gibt keine Abgase ab. „Wir brauchen eine dynamische Optimierung in Echtzeit“, erläutert Jean-Paul Rival. „Da hat man dann auf der einen Seite Hunderte Verlader und auf der anderen Seite Hunderte von Städten. Dazwischen gibt es Tausende von Transporteuren und Zehntausende von Empfängern. Das ist Big Data – eine Datenflut, die sich ständig ändert und schnelles Reagieren erfordert.“ Es ergeben sich laufend neue Situationen, wenn Bestellungen geändert werden, ein Lkw defekt oder ein Fahrer krank ist, wenn die aktuelle Verkehrssituation oder das Wetter die Berechnung der Fahrten über den Haufen wirft. „Diese Masse an Informationen und Daten kann keine herkömmliche Software mehr bewältigen, geschweige denn schaffen das Menschen vor ihrem Bildschirm. Hier musste ein starker Motor her – und genau darin sehen wir die Rolle der künstlichen Intelligenz.“

Bedarf und Leistungen bündeln

„Die Verlader sind durch die Multikanal-Lieferung mit immer komplizierteren Fragestellungen konfrontiert“, ist Jean-Paul Rival überzeugt. Ihnen fehle die Erfahrung, wie man all die Bestellungen der Läden, aber auch der Online-Käufer zusammenstellt und ausliefert. Gleichzeitig wollen sie die Kosten dafür niedrig halten. Die ersten Opfer dieses finanziellen Drucks seien die Transporteure: Von den mehr als 30.000 Transportunternehmen in Frankreich stünden heute viele kurz vor dem Konkurs. Gleichzeitig wollten die örtlichen Behörden den Verkehr begrenzen und damit die Abgas- und Lärmbelastung reduzieren – während die Belieferung der Läden weiter gewährleistet sein solle. „Wir wollten deshalb Bedarf und Leistungen aller Akteure bündeln und die entsprechenden Synergien ausschöpfen. Wenn das Zusammenspiel verschiedener Verlader, Dienstleister und Lieferkanäle optimal organisiert ist, dann gewinnen alle.“ Rival ist sicher, dass sich für die Verlader erhebliche Einsparungen erreichen ließen, denn die Transporteure könnten ihre Fahrzeuge besser auslasten. Zudem wären weniger Lieferfahrzeuge im Stadtzentrum unterwegs.

»Wenn das Zusammenspiel verschiedener Verlader, Dienstleister und Lieferkanäle optimal organisiert ist, dann gewinnen alle.«

Jean-Paul Rival, Urbismart

Test in Bordeaux

Mit einem mehrmonatigen Versuch in Bordeaux wurde das Konzept praktisch erprobt und weiter verbessert. „Die beteiligten Unternehmen waren durchweg begeistert“, berichtet Rival. Für die Auslieferung im Stadtzentrum hat man mit dem Karosseriebauer Libner zusammengearbeitet. Dieser hat ein kleines, elektrisch betriebenes Lieferfahrzeug entwickelt, das auf einem Lieferlast­auto mitgeführt wird. Eine Palette mit Lieferungen wird auf einem Parkplatz nahe der Innenstadtstraße auf das Elektrofahrzeug geschoben, bevor dieses vom Lastwagen abgesetzt wird und die Auslieferung entlang der betreffenden Straße beginnt. Wenn die Palette leer ist, wird auf dem Lkw die nächste übernommen, und die Auslieferung geht weiter. Rival erklärt: „Mit dem Versuch in Bordeaux haben wir bewiesen, dass wir solche Lieferketten mit unterschiedlichen Verladern und unterschiedlichen Transporteuren steuern können.“

Bislang hat Urbismart aber immer noch eher virtuellen Charakter. Um sich als Akteur auf dem Markt zu positionieren, muss das Start-up eigene Büros, IT und entsprechendes Personal führen und eine möglichst große Zahl von Verladern und Transporteuren als Kunden gewinnen. „Für diesen Start in die Praxis brauchen wir zunächst mindestens 1,5 Millionen Euro“, räumt Rival ein. „Gegenwärtig sind wir noch auf der Suche nach Investoren.“ 

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