Use Cases

Klüger disponieren mit einer Freight Intelligence Platform

Wie Logistikkonzerne mit einer datengetriebenen Plattform Marge pro Sendung steuern. Die Freight Intelligence Platform verbindet Sendungsdaten, Telematik, Verkehrs- und Wetterdaten sowie Kundenverhalten zu einem durchgängigen Logistik-Datenmodell und macht profitable Entscheidungen in Echtzeit möglich.

Intelligente Disposition statt Entscheidungen auf Erfahrungswissen 

Große Logistikdienstleister betreiben tausende Relationen, während die Disposition häufig mit TMS, Excel und Erfahrungswissen arbeitet. Margenanalysen kommen bestenfalls monatlich, oft erst quartalsweise. Welche Relationen profitabel sind und welche Geld verbrennen, ist im Zweifel nicht genau bekannt, schon gar nicht in Echtzeit. Gleichzeitig steigen die Anforderungen der Kunden an Transparenz, Lieferzeitgenauigkeit und Nachhaltigkeitsnachweise. 

Vorsprung durch intelligente Logistiksteuerung: Die Vorteile einer Freight Intelligence Platform
Eine datengetriebene Logistikplattform macht Marge, Auslastung und Lieferperformance auf Einzelsendungsebene transparent. Durch Machine Learning und ein durchgängiges Datenmodell entstehen priorisierte Handlungsempfehlungen für Tourenplanung, Lieferzeitprognosen und Relationsrentabilität. So wird aus operativer Disposition ein steuerbarer Margenhebel.
Marge pro Sendung in Echtzeit steuern
Die Plattform bewertet jede Strecke auf ihre tatsächliche Rentabilität, inklusive Leerkilometer, Wartezeiten und Retouren. So wird sichtbar, wo Geld verdient wird und wo Marge verloren geht. Entscheidungen basieren nicht mehr auf nachgelagerten Monatsreports, sondern auf aktuellen Daten.
Tourenplanung mit dynamischen Faktoren optimieren
ML-Modelle berücksichtigen Sendungsdaten, Telematiksignale, Verkehrs- und Wetterdaten sowie Kraftstoffpreise. Dadurch lassen sich Touren nicht nur schneller, sondern wirtschaftlicher und robuster planen. Die Disposition erhält eine belastbare Entscheidungsgrundlage für komplexe Relationen.
Verlässlichere Lieferzusagen durch selbstanpassende ETAs
Lieferzeitprognosen werden kontinuierlich mit aktuellen Daten abgeglichen und dynamisch angepasst. So entstehen präzisere ETAs, die Kunden mehr Transparenz geben und die Lieferzeitgenauigkeit spürbar verbessern.
Kürzere Durchlaufzeiten und bessere Auslastung
Durch die Verbindung operativer Logistikdaten mit externen Einflussfaktoren können Engpässe, Wartezeiten und ineffiziente Relationen früher erkannt werden. Das verkürzt Durchlaufzeiten und erhöht die Effizienz im gesamten Transportnetzwerk.
Priorisierte Handlungsempfehlungen statt Datenflut
Power BI stellt Disponenten keine unübersichtliche Masse an Kennzahlen bereit, sondern konkrete, priorisierte Handlungsempfehlungen. So wird unmittelbar klar, welche Relation, welche Tour oder welche Entscheidung den größten Einfluss auf Marge und Servicequalität hat.
„Mit Heringer haben wir die Time-to-Market unserer BI-Lösung signifikant verbessert. Planung & Design sowie Entwicklung & Umsetzung haben vom fundierten Know-How von Heringer signifikant profitiert.“
Reiner Rasche
Abteilungsleiter, Deutsche Post Customer Service

Mit einer Freight Intelligence Platform Marge und Lieferperformance datenbasiert steuern 

Diese Lösung unterstützt Logistikkonzerne, Speditionen und Transportdienstleister, die komplexe Relationen wirtschaftlicher steuern und operative Entscheidungen stärker datenbasiert treffen möchten. Besonders relevant ist der Einsatz für Unternehmen mit großen Transportnetzwerken, hohem Margendruck und steigenden Kundenanforderungen an Transparenz, Lieferzeitgenauigkeit und Nachhaltigkeitsnachweise. Durch die Zusammenführung von Sendungsdaten, Telematiksignalen, Verkehrs- und Wetterdaten, Kraftstoffpreisen und Kundenverhalten entsteht ein durchgängiges Logistik-Datenmodell. Disposition, Operations, Controlling und Management erhalten damit eine gemeinsame Grundlage, um Tourenplanung, ETAs und Relationsrentabilität gezielt zu verbessern. 

 

Eingesetzte Technologien
Microsoft Fabric
Wir bauen Microsoft Fabric als integrierte Data-&-AI-Plattform auf, sodass Datenintegration, Analytics und KI auf einer einheitlichen, skalierbaren und governance-fähigen Architektur zusammengeführt werden können.
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Microsoft Power BI
Wir implementieren Power BI als Enterprise-Analytics-Plattform, sodass einheitliches Reporting, belastbare Kennzahlen und KI-ready Analysen auf einer konsistenten Datenbasis entstehen.
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Databricks
Wir etablieren Databricks als skalierbare Lakehouse-Plattform, sodass Data Engineering, Analytics und KI auf einer gemeinsamen, steuerbaren Datenbasis effizient umgesetzt werden können.
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Image Christian Straube