Neuste Technologie

Nutzen Sie die Vorteile der Künstlichen Intelligenz.

Unsere Technologiekompetenz liegt in der Entwicklung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und insbesondere der sogenannten Selbststeuerung. Sie ermöglicht, dass sich die Planung und Steuerung Ihrer Logistikprozesse autonom und kontinuierlich an die sich zur Laufzeit ändernden Anforderungen anpasst. Auf diese Weise garantiert die Selbststeuerung eine beeindruckende Flexibilität, Robustheit und Skalierbarkeit.

Die Grundlagen der eingesetzten Algorithmen und Methoden sind Ergebnisse langjähriger Forschungs- und Kooperationsprojekte mit dem Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik (TZI) der Universität Bremen im Rahmen des DFG Sonderforschungsbereichs "Selbststeuerung logistischer Prozesse" sowie führenden Unternehmen aus der Logistikbranche. Unser Ansatz hat sich in der Praxis bewährt. Er ist seit mehreren Jahren im Einsatz, sorgt täglich für optimierte Dispositionen und wurde 2016 auf dem 33. Deutschen Logistik-Kongress mit dem Wissenschaftspreis Logistik der Bundesvereinigung Logistik (BVL) ausgezeichnet.

Virtuelle Software-Agenten...

...übernehmen die Prozessplanung und -steuerung.

Mit Methoden der Verteilten Künstlichen Intelligenz (VKI) haben wir eine Selbststeuerung implementiert, die es erlaubt, das komplexe Gesamttransportproblem in weniger komplexe Teilprobleme zu zerlegen. Die Teilprobleme werden anschließend von intelligenten Software-Agenten parallel, dezentral, lokal und in den meisten Fällen sogar optimal gelöst. Die Software-Agenten repräsentieren einzelne Logistik-Objekte, wie Pakete und Fahrzeuge und können miteinander Kommunizieren und Verhandeln, sodass sie selbstständig ihren optimalen Weg durch das Logistiknetzwerk planen und steuern. Durch das emergente Verhalten der Agenten wird auf diese Weise die global optimale Lösung des Gesamtproblems angenähert.

Ein lernendes Dispositionssystem...

...erhöht die Proaktivität Ihrer Transportplanung.

Unser System erhöht die Reaktivität, indem es jederzeit Echtzeitdaten bei der dynamischen Tourenoptierung mit einbezieht. Gleichzeitig können Maschinelle Lernverfahren Korrelationen in internen und externen Daten erkennen, um zielgerichtete Prognosen, z.B. über Auftragsvolumina, Verkehrslagen, Warte- und Fahrtzeiten oder die Verfügbarkeit von freien Parkplätzen oder Elektrotankstellen zu erzeugen. Das Multiagentensystem ist so flexibel, dass sie diese Vorhersagen direkt bei der Touren- und Routenplanung berücksichtigen kann. So wird die Proaktivität des Ansatzes erhöht.

Die verteilte Planung und Steuerung erhöht die Skalierbarkeit, Flexibilität, Robustheit, Proaktivität und Anpassungsfähigkeit Ihrer Transportlogistik. Durch das parallele Lösen von mehreren Teilproblemen anstatt eines zentralen Gesamtproblems kann die Software auch große Planungsprobleme in Echtzeit optimieren. Zudem lassen sich die Agenten einfach umkonfigurieren, sodass das Gesamtsystem auf diese Weise schnell auf Ihre Bedürfnisse und unterschiedliche Anwendungsbereiche angepasst werden kann.