Menschen und Fracht sicher und pünktlich um die Welt zu bewegen ist eine logistische Herausforderung, die gewaltige Datenmengen erfordert. Bei diesen Daten handelt es sich um eine mächtige, aber nicht ausreichend genutzte Ressource, die mit künstlicher Intelligenz (KI) stärker genutzt werden kann. Man denke nur an effizientere Fahrzeugflotten, eine bessere Routen- und Kapazitätsplanung und reibungslosere Passagierbuchungen und Lieferungen angesichts von möglichen Serviceunterbrechungen.

Was spricht für KI?

Die Begriffe Analytics, Advanced Analytics, Machine Learning und KI haben Sie sicher schon mal gehört. Um was handelt es sich genau?

  • Analytics ist die Möglichkeit, Informationen aufzuzeichnen und wiederzugeben. Sie können die Fahrten einzelner Fahrzeuge und die Gesamtkilometer der Flotte erfassen.
  • Analytics wird zu Advanced Analytics, wenn Sie Algorithmen schreiben, um nach verborgenen Mustern zu suchen. Sie können beispielsweise Fahrzeuge nach ähnlichen Kilometerständen zusammenfassen.
  • Machine Learning (Machinelles Lernen) bedeutet, dass ein Algorithmus durch Erfahrung besser wird. Der Algorithmus lernt anhand von Beispielen, den Kilometerstand der einzelnen Fahrzeuge vorherzusagen.
  • KI heißt, dass eine Maschine eine Aufgabe ausführt, die Menschen interessant, hilfreich und schwer finden. Ein System verfügt dann über künstliche Intelligenz, wenn Machine-Learning-Algorithmen den Kilometerstand von Fahrzeugen vorhersagen und Routen anpassen, um das Gleiche zu erreichen, dabei jedoch die gefahrenen Flottenkilometer zu reduzieren.

Wenn Sie im Reise- und Transportwesen tätig sind, erfahren Sie hier, wie die Begriffe Analytics, Advanced Analytics, Machine Learning und KI zu verstehen sind.

KI Reise Transportsektor

KI entsteht häufig aus Machine-Learning-Algorithmen, die ihre Effizienz Trainingsdaten zu verdanken haben. Je hochwertiger die Daten, die für dieses Training zur Verfügung stehen, desto intelligenter die Maschine. Die Datenmenge, die für das Training intelligenter Maschinen zur Verfügung steht, ist explodiert. Laut einem Artikel auf Forbes.com wird 2020 jeder Mensch auf der Erde pro Sekunde etwa 1,7 Megabyte an neuen Informationen erzeugen. Einer Studie von IDC zufolge wird die Informationsmenge in Rechenzentren von Unternehmen zwischen 2012 und 2020 um das 14-Fache zunehmen.

Wir sind allerdings weit davon entfernt, all diese Daten auch sinnvoll zu nutzen. Untersuchungen des McKinsey Global Institute deuten darauf hin, dass 2016 nur 50 bis 60 Prozent des Wertes ortsbezogener Daten erfasst wurden. Und so sieht es aus, wenn KI eingesetzt wird, um Reise- und Transportdaten besser zu nutzen.

Und so sieht es aus, wenn industrialisierte KI im Reise- und Transportwesen eingesetzt wird.

Den Fuhrpark im Blick

Nutzen Sie die Fahrzeugflotte so umfassend wie möglich. KI kann Sie bei der Überwachung und Vorhersage von Fuhrpark- und Infrastrukturproblemen unterstützen. KI kann lernen, Fahrzeugausfälle vorherzusagen und die betrügerische Nutzung von Teilen der Flotte zu erkennen. Mit der vorausschauenden Wartung können wir Ausfälle antizipieren und unsere Zeit ausschließlich auf Vermögenswerte verwenden, die Service benötigen. Durch die Betrugserkennung stellen wir sicher, dass Fahrzeuge nur für den jeweiligen Verwendungszweck eingesetzt werden.

In Verbindung mit Flottentelematik kann KI die Kosten für die Wartung der Flotte um bis zu 20 Prozent reduzieren. Mit der richtigen KI-Lösung könnten auch die Kraftstoffkosten (dank der besseren Betrugserkennung) um 5 bis 10 Prozent verringert werden. Sie haben weniger Aufwendungen für Wartung und Betrug und eine langlebigere, produktivere Fahrzeugflotte.

Ausfälle im Blick

Schlechte Tage kommen vor. Wichtig ist, sich schnell davon zu erholen. KI bietet die nötigen Erkenntnisse, um Serviceausfälle vorhersagen und entsprechend reagieren zu können. KI kann Unternehmensdatenströme überwachen und lernen, Passagiernachfrage, Betriebsleistung und Streckenleistung vorherzusagen. Das McKinsey Global Institute stellte fest, dass die Verwendung von KI zur Vorhersage von Serviceausfällen das Potenzial besitzt, die Flottenproduktivität (durch die Reduzierung von Engpässen) um bis zu 20 Prozent zu steigern. Wer Probleme vorhersagen kann, kann diese frühzeitig angehen und Ausfälle minimieren.

Das Unternehmen im Blick

Eine gute Ablaufplanung ist die Voraussetzung für eine effektive Fahrzeugflotte. KI kann betriebliche Entscheidungsprozesse verbessern, indem sie die Auswahl auf Optionen beschränkt, die zu einer Optimierung der Preisgestaltung und der Planung von Auslastung, Terminen, Mitarbeitereinsatz und Routen führen. In Kombination mit Flottentelematik hat KI das Potenzial, die Überstundenkosten um 30 Prozent und die Gesamtflotten-Kilometerzahl um 10 Prozent zu senken. Sie eliminieren Ihre Flottenkosten durch die Eliminierung unwirtschaftlicher Praktiken.

Den Passagier im Blick

Die Passagiererfahrung betrifft auch Fracht – die eigentliche Fracht mag keine direkte Passagiererfahrung darstellen, dafür aber die Personen, die die Fracht befördern. Störungen sind normal, aber die besten Erfahrungen für Passagiere bieten Unternehmen, die schnell reagieren. KI kann lernen, Logistik und Störungserkennung zu automatisieren. Sie kann einen Abgleich von Angebot und Nachfrage, Preisgestaltung und Routing in Echtzeit ermöglichen. Laut McKinsey Global Institute können die durch KI bewirkten Optimierungen der Lieferkette zu einer Erhöhung der operativen Marge um 5 bis 35 Prozent führen. Die dynamische Preisgestaltung durch KI kann zu potenziellen Erhöhungen der Gewinnspanne um 17 Prozent beitragen. Ob es um die Umbuchung von Tickets geht oder darum, sicherzustellen, dass Produkte die Kunden erreichen – mit KI können Sie eine umfassendere, zufriedenstellendere Reise- und Transporterfahrung bieten.

KI als Differenzierungsmerkmal

Rein technologisch betrachtet ist es sinnvoll, KI nach den üblichen Verfahren in der Systemtechnik einzuführen: Aufbau einer Infrastruktur für Unternehmensdaten; Aufnahme, Bereinigung und Integration aller verfügbaren Daten; Implementierung grundlegender Analysen; Aufbau fortschrittlicher Analyse- und KI-Lösungen. Bei diesem Ansatz lässt die Investitionsrendite allerdings eine Weile auf sich warten.

KI kann jedoch Wettbewerbsvorteile bringen. Betrachtet man KI als Differenzierungsmerkmal, ändert sich die Einstellung dazu: „Run if you can, walk if you must, crawl if you have to.“ Machen Sie einen Bereich im Unternehmen ausfindig, den Sie so schnell wie möglich so intelligent wie möglich machen können. Identifizieren Sie die Datenbereiche (wie vorausschauende Wartung oder Echtzeit-Routing), die Ihrer Meinung nach wirkliche Veränderungen mit sich bringen könnten. Testen Sie Ihre Ideen mithilfe von Dienstprogrammen und kleinen Experimenten. Lernen Sie dabei und nehmen Sie notwendige Anpassungen vor.

Dies ist enorm hilfreich, um einen starken Analyse-IQ zu entwickeln – ein Gespür dafür, wie sich intelligente Computertechnologie sinnvoll öffentlich nutzen lässt. Wir haben eine Kurzbewertung erstellt, die Ihnen zeigt, wo Sie sich gerade befinden und welche praktischen Schritte zur Verbesserung erforderlich sind. Wenn Sie sich für die Anwendung von KI im Reise- und Transportbereich interessieren und gern wissen würden, wo Sie anfangen sollen, machen Sie die Analyse-IQ-Bewertung.

Weitere Überlegungen von Jerry Overton finden Sie im Magazin „Wired“: Welcome to the Age of AI-Based Super Assistants.