Die Optimierung logistischer Touren steht vor einem tiefgreifenden Wandel. In den nächsten fünf bis zehn Jahren wird Reinforcement Learning (RL) die aktuellen Ansätze der Tourenoptimierung ablösen und neue Standards in Effizienz und Flexibilität setzen.
Darüber hinaus werden die Einsparpotenziale signifikant höher sein als bei der heute bekannten Tourenoptimierung, da die RL-Tourenoptimierung nicht auf die Straße eingegrenzt sein wird. Sie kann ein ganzes Netz betrachten, egal ob Straße, Schiene, See oder Luft.
Was ist RL-Tourenoptimierung und wie unterscheidet sie sich von der heute üblichen Tourenoptimierung?
Bereits heute gibt es zahlreiche Lösungen, die die Aufgabenstellung einer automatisierten Tourenoptimierung (für eine Lkw-Flotte) übernehmen kann. Diese basieren in der Regel auf Heuristiken. Auch wenn diese Lösungen häufig in der Marketing-Kommunikation „KI-basiert“ genannt werden, haben sie mit KI (so wie wir es erwarten, wenn wir den Begriff hören) nichts zu tun. Die RL-Tourenoptimierung hingegen ist eine Art des Maschinelles Lernen (ML) und ist somit „echte“ KI. Oder anders dargestellt:
Heuristische Tourenoptimierung:
- Heuristische Methoden basieren auf festen Regeln und mathematischen Verfahren, die darauf abzielen, gute (aber nicht immer perfekte) Lösungen zu finden.
- Diese Ansätze sind bewährt, stabil und effizient – aber sie stoßen an Grenzen, wenn die Situation komplex wird, z. B. durch kurzfristige Änderungen, viele Restriktionen, heterogene Fuhrparks, unterschiedliche Verkehrsträger, …
Reinforcement Learning Tourenoptimierung:
- Beim Reinforcement Learning „lernt“ das System durch Ausprobieren. Historische Daten sind nicht nötig, können aber optional verwendet werden und beschleunigen den Lernprozess.
- Das System trainiert in einer detaillierten Simulation verschiedene Routen und Strategien. Es lernt, auf Staus, Lieferverzögerungen und andere unvorhergesehene Ereignisse zu reagieren und seine Planung dynamisch anzupassen – in Echtzeit.
- Sobald das Training abgeschlossen ist, kann die Lösung in eine operativen Umgebung integriert werden.
Besondere Mehrwerte der RL-Tourenoptimierung
- Optimierung intermodaler Transporte: RL kann verschiedene Transportmittel (LKW, Bahn, Schiff, Flugzeug) in einer integrierten Planung berücksichtigen und so effizient intermodale Transportketten optimieren.
- Optimierung heterogener Fuhrparks und unterschiedlicher Transportarten: RL-Tourenoptimierung kann die all in one Tourenoptimierung für Logistikunternehmen mit einem breiten Angebot an Transportdienstleistungen sein.
- Berücksichtigung langfristiger Ziele: RL kann neben kurzfristigen Zielen auch langfristige Ziele des Unternehmens berücksichtigen.
- Automatisierte Entscheidungsfindung: RL ermöglicht eine weitgehend automatisierte Tourenplanung und -disposition, wodurch der manuelle Aufwand gegenüber heuristischer Tourenoptimierung noch einmal reduziert wird.
Darüber hinaus bietet die RL-Tourenoptimierung natürlich alle Vorteile der heute üblichen Tourenoptimierung.
Gibt es bereits Tools, die den Einstieg in die RL-Technologie erleichtern?
Ja, bereits heute bieten Amazon, Google, Microsoft und IBM sowie in Teilbereichen Nvidia, OpenAI und sicher noch einige weitere entsprechende Services an. Speziell für die RL-Tourenoptimierung sind vorrangig folgende Services interessant:
- SageMaker AI von Amazon
- Azure ML von Microsoft
- Vertex AI von Google
- Watson ML von IBM
Wie lange dauert die Umsetzung einer RL-Tourenoptimierung?
Phasen und geschätzter Zeitaufwand (vereinfacht dargestellt):
- Anforderungsanalyse und Machbarkeitsstudie
- Datenaufbereitung relevanter Daten für das Training
- Entwicklung der Simulationsumgebung
- Entwicklung und Training des RL-Modells
- Testing und Iterationen
- TMS-Integration oder -Anbindung
Gesamtdauer: ca. 12-24 Monate, je nach Ressourcen und Komplexität.
Durch den Einsatz von Tools wie SageMaker AI oder ähnlicher Tools kann die Gesamtdauer deutlich (ca. um die Hälfte) reduziert werden. Proof-of-Concepts bzw. Pilotprojekte können ebenfalls schneller umgesetzt werden.
Voraussetzung hierfür sind entsprechende Systemressourcen (in der Regel von den Cloud-Anbietern zu beziehen) und KI-Experten.
Wer kann von RL-Tourenoptimierung profitieren?
Die RL-Tourenoptimierung bietet enormes Potenzial für Effizienzsteigerungen und Kostenersparnis, ist aber nicht für jedes Unternehmen gleichermaßen geeignet, da sie aktuell noch mit hohen technischen Einstiegshürden verbunden ist und eine hohe KI-Expertise voraussetzt.
Unternehmen die entsprechende Ressourcen bereitstellen können und/oder große Flotten verplanen müssen, komplexen/dynamischen Anforderungen haben oder intermodalen Transporten planen wollen, können von den Vorteilen der RL-Tourenoptimierung bereits heute profitieren.
Durch die hohe Entwicklungsgeschwindigkeit und die Bereitstellung von unterstützenden Services der großen Cloud-Anbieter werden jedoch noch in diesem Jahr auch Unternehmen mit weniger Ressourcen und geringerem Bedarf leichteren Zugang zu RL-Tourenoptimierung erhalten. Vor allem, da davon auszugehen ist, dass neue oder bestehende Anbieter zukünftig vortrainierte Modelle anbieten werden.
Fazit
Die Tourenoptimierung steht an der Schwelle zu einer neuen Ära. Reinforcement Learning bietet nicht nur das Potenzial bestehende Heuristiken zu übertreffen, sondern auch völlig neue Möglichkeiten in der Logistik zu erschließen. Unternehmen, die jetzt in RL investieren, könnten in wenigen Jahren die Führungsrolle übernehmen bzw. diese unterstreichen und von signifikanten Wettbewerbsvorteilen profitieren.
Die Frage ist nicht mehr, ob RL die Tourenoptimierung verändern wird, sondern wann. Angesichts der rasanten Entwicklung scheint der Wandel in den nächsten fünf bis zehn Jahren unausweichlich. Jetzt ist die Zeit, sich darauf vorzubereiten. Unternehmen wie Amazon und Uber setzen bereits heute aktiv auf entsprechende Lösungen und experimentieren/nutzen sie im eigenen Unternehmen.
Veröffentlicht von Volker Möller