Im Zentrum moderner Verkehrs- und Transportlogistik stehen fortschrittliche Data Analytics und Data Engineering, Schlüsseltechnologien, die Transport und Lieferdienste revolutionieren. Sie ermöglichen nicht nur eine effizientere Routenplanung und Kostenreduktion, sondern auch eine signifikante Verbesserung der Lieferzuverlässigkeit. Durch die intelligente Nutzung von Echtzeit-Daten und prädiktiven Analysen können Unternehmen Ausfallzeiten minimieren und die Effizienz ihrer Transportmittel steigern.

Unser Angebot umfasst maßgeschneiderte Lösungen, die spezifisch auf die Herausforderungen und Bedürfnisse in der Logistikbranche zugeschnitten sind. Von der Entwicklung von Machine Learning-Modellen für die vorhersagebasierte Wartung bis hin zur Optimierung von Transportrouten mittels Echtzeit-Verkehrsdaten, bieten wir umfassende Serviceleistungen an. Diese ermöglichen es unseren Kunden, Transportkosten effektiv zu senken, die Zuverlässigkeit ihrer Lieferungen zu erhöhen und letztendlich einen nachhaltigeren Betrieb zu gewährleisten.

Praxisbeispiel

Senkung der Transportkosten:

Durch detaillierte Analysen von Transportwegen, Kraftstoffverbrauch und weiteren relevanten Faktoren können Einsparpotenziale identifiziert werden. Dies hilft Unternehmen, ihre Transportkosten effektiv zu minimieren.

• Steigerung der Kraftstoffeffizienz und Kostensenkung: Detaillierte Kraftstoffverbrauchsanalysen identifizieren Einsparpotenziale, reduzieren Betriebskosten und unterstützen den Umweltschutz.
• Optimierung der Lieferzeiten und Fahrzeugauslastung: Einsatz von Algorithmen zur Routenplanung und Leerfahrtenreduktion verbessert die Effizienz und senkt Transportkosten.
• Anpassungsfähigkeit an Marktdynamiken durch dynamisches Vertragsmanagement: Flexible Preisgestaltung und Vertragsanpassungen ermöglichen Kostensenkungen durch Nutzung günstiger Marktkonditionen.

Konkrete Maßnahmen und Serviceleistungen:

• Kraftstoffverbrauchsanalyse und -optimierung: Durchführung detaillierter Analysen des Kraftstoffverbrauchs unter verschiedenen Bedingungen und Routen, um Einsparmöglichkeiten zu identifizieren. Kunden profitieren von maßgeschneiderten Empfehlungen zur Kraftstoffeffizienz, die direkt zur Senkung der Transportkosten beitragen.
• Entwicklung von Optimierungsmodellen für die Routenplanung: Einsatz von Algorithmen und maschinellem Lernen, um die optimalsten Routen basierend auf historischen Daten und Echtzeit-Verkehrsinformationen zu ermitteln. Diese Modelle ermöglichen es Unternehmen, Transportwege zu optimieren, was zu geringeren Fahrzeiten, reduziertem Kraftstoffverbrauch und somit niedrigeren Transportkosten führt.
• Analyse und Reduktion von Leer- und Umwegfahrten: Anwendung von Data Analytics, um ineffiziente Routen und ungenutzte Kapazitäten zu erkennen. Kunden können durch die Optimierung ihrer Transportrouten und die effektivere Auslastung ihrer Fahrzeuge signifikant Transportkosten einsparen.
• Dynamische Preisgestaltung und Vertragsmanagement: Nutzung von Data Engineering, um dynamische Preisgestaltungsmodelle und effizientes Vertragsmanagement für Frachtkosten zu entwickeln. Durch die Analyse von Markttrends und Frachtraten können Unternehmen günstigere Vertragsbedingungen aushandeln und ihre Transportkosten weiter reduzieren.

Vorhersagebasierte Wartung von Transportmitteln:

Einsatz von Machine Learning-Modellen zur Analyse von Betriebsdaten für präventive Wartung, Reduktion von Ausfallzeiten und Steigerung die Effizienz von Transportmitteln.

• Proaktive Instandhaltung: Die Nutzung von Machine Learning zur Wartungsvorhersage ermöglicht eine proaktive Instandhaltung, vermeidet Ausfälle und optimiert die Nutzungsdauer von Transportmitteln.
• Effizienzsteigerung und Kostenreduktion: Die Analyse von Fahrzeugtelematik liefert Einblicke in die Fahrzeugperformance, unterstützt präzise Wartungsinterventionen und senkt langfristig Betriebskosten.
• Optimierung des Wartungsmanagements: Dashboards für Wartungsmanagement und datenbasierte Wartungspläne verbessern die Planung und Durchführung von Wartungsarbeiten, reduzieren Stillstandszeiten und verlängern die Lebensdauer von Fahrzeugen.

Konkrete Maßnahmen und Serviceleistungen:

• Entwicklung von Machine Learning-Modellen für die Wartungsvorhersage: Einsatz von Algorithmen, um aus historischen Betriebsdaten Wartungsbedarfe vorherzusagen. Dieser Service ermöglicht eine proaktive Wartungsplanung, reduziert unerwartete Ausfallzeiten und optimiert die Nutzungsdauer von Transportmitteln.
• Analyse von Fahrzeugtelematik zur Zustandserfassung: Sammlung und Auswertung von Telematikdaten, um den Zustand von Fahrzeugkomponenten in Echtzeit zu überwachen. Kunden profitieren von einem tieferen Verständnis der Fahrzeugperformance, was präzise Wartungsinterventionen ermöglicht und langfristig die Betriebskosten senkt.
• Bereitstellung von Dashboards für Wartungsmanagement: Entwicklung benutzerfreundlicher Dashboards, die Wartungsbedarfe, -historie und -prognosen anzeigen. Dies unterstützt Unternehmen bei der effizienten Planung und Durchführung von Wartungsarbeiten, indem es Transparenz über den Wartungsstatus bietet und hilft, Ressourcen optimal einzusetzen.
• Erstellung von benutzerdefinierten Wartungsplänen basierend auf Predictive Analytics: Nutzung von Datenanalyse, um individuelle Wartungspläne für jedes Transportmittel zu erstellen. Kunden erhalten maßgeschneiderte Wartungsstrategien, die auf spezifischen Betriebsmustern basieren, was zu einer Verlängerung der Lebensdauer der Transportmittel und einer Reduzierung von Stillstandszeiten führt.