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transport logistic 2019: Wenn die Software vom Disponenten lernt

Beim Transport-Management-System CarLo des Anbieters Soloplan lernt nun ein Algorithmus das Verhalten erfahrener Disponenten. Selbstoptimierende Pipeline kann Machine Learning-Modell autonom trainieren.

Das Transportmanagementsystem CarLo wurde mit einem leistungsfähigen Algorithmus ausgestattet, der das Verhalten von Disponenten „lernen“ kann. | Bild: Soloplan
Das Transportmanagementsystem CarLo wurde mit einem leistungsfähigen Algorithmus ausgestattet, der das Verhalten von Disponenten „lernen“ kann. | Bild: Soloplan
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Tobias Schweikl

Das Software- und Beratungshaus Soloplan demonstriert im Rahmen der Messe transport logistic (4. bis 7. Juni, München) den Nutzen künstlicher Intelligenz bei der Transportplanung. Das Transportmanagementsystem CarLo wurde hierfür mit einem Algorithmus ausgestattet, der das Verhalten von Disponenten „lernen“ kann.

In CarLo basiert das Machine Learning auf den Daten der Transportplanung, wie beispielsweise Transportart, Datum, Startpunkt, Zielpunkt, Ladungspositionen oder das Gewicht der Ladung. Diese Informationen werden eingespeist und mithilfe eines Algorithmus verarbeitet. Bei dessen Entwicklung mussten Herausforderungen gemeistert werden, für die es keine Standardlösungen gab. So sind die zum Lernen benötigten Datensätze aufgrund der vielen verschiedenen Funktionen von CarLo sehr heterogen. Vor diesem Hintergrund kann ein Lösungsansatz beim ersten Kunden gut funktionieren, während er beim zweiten Kunden nicht zu den gewünschten Ergebnissen führt.

Mit weltweit mehr als 1.000 Kunden ist es für Soloplan unmöglich, jedem Kunden ein manuell abgestimmtes Machine-Learning-Modell bereitzustellen. Das Unternehmen hat daher eine selbstoptimierende Pipeline entwickelt, die ein Machine Learning-Modell autonom trainieren kann. Dieses neu entwickelte Programm wird mit der neuesten Version des TMS CarLo ausgeliefert.

Der Einsatz der KI-Lösung soll dem Disponenten einerseits eine deutliche Zeitersparnis bringen und helfen, Fehler zu vermeiden. Andererseits geht das von der KI gelernte Wissen bei einem Mitarbeiterwechsel nicht mehr verloren. Da CarLo sein Verhalten auf Grundlage der Trainingsdaten erlernt hat, soll auch ein neuer Disponent die Touren auf die gleiche Art und Weise wie ein langjähriger Mitarbeiter verplanen können.

Alle Daten bleiben dabei beim jeweiligen Kunden. Es müssen keine Daten an Soloplan weitergegeben werden. Zudem passt sich die Pipeline an sich ändernde Geschäftsanforderungen an, da das Modell mit neuen Transportaufträgen weiter trainiert wird.

Soloplan bietet auf der transport logistic an jedem Messetag um 10:00, 13:00 und 15:00 Uhr Vorträge zum Thema „Machine Learning und Künstliche Intelligenz in der Transportplanung“ an seinem Messestand.

Halle A3, Stand 505/606

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