Projekt Insight | Logistik
Smarte Digitalisierung der manuellen Ladeplanung zur Ermittlung der idealen Containerbelegung auf Zügen
Haeger & Schmidt bietet an zwölf eigenen Standorten ein umfassendes Logistikangebot für zahlreiche Unternehmen in Europa, sowohl auf der Schiene als auch auf dem Wasser. Im gemeinsamen Projekt mit COCUS wird die automatisierte und dynamische Kalkulation von Ladestrategien und Auslastung für Güterzügen optimiert. Neben dem erkannten Potential zur Reduzierung von Personalaufwänden und Lagerkosten legt das Projekt den Fokus auf effizientere Planung im Import und Export für mehr Planungssicherheit und Verbesserung der Qualität.
Ziele
- Automatisierte und dynamische Kalkulation von Ladestrategien & Auslastung für Güterzüge auf Grundlage von u.a. Containergrößen, Gewicht, Abfahrts- und Zielorten
- Entwicklung einer dynamischen Lösung basierend auf intelligentem lernendem Algorithmus zur Analyse und Evaluierung von Daten und Informationen
- Schnelle und automatisierte Anpassung von Plänen und Auslastung
![Smarte Digitalisierung der manuellen Ladeplanung zur Ermittlung der idealen Containerbelegung auf Zügen HSL Referenzbild](https://www.cocus.com/wp-content/uploads/2024/05/2_cocus_HSL_reference.jpg)
- Automatisierung von 80% der bisher manuellen Planungs-Aufgaben
- Operative Einsparungen beim Import und Export von rund 200.000 Euro
- Optimierter Personaleinsatz durch rund 2.000 weniger Arbeitsstunden jährlich
- Reduzierung der Lagerkosten durch optimiertes Zeitmanagement & Minimierung von Umwegen
![Smarte Digitalisierung der manuellen Ladeplanung zur Ermittlung der idealen Containerbelegung auf Zügen HSL Referenzbild](https://www.cocus.com/wp-content/uploads/2024/05/2_cocus_HSL_reference.jpg)
- Automatisierung von 80% der bisher manuellen Planungs-Aufgaben
- Operative Einsparungen beim Import und Export von rund 200.000 Euro
- Optimierter Personaleinsatz durch rund 2.000 weniger Arbeitsstunden jährlich
- Reduzierung der Lagerkosten durch optimiertes Zeitmanagement & Minimierung von Umwegen
Lösungen
- Kombination der Daten, Zugfahrplänen und Informationen von Transport Management Systemen
- Automatisierung der manuellen Auslastungsplanung und optimalen Zugbelegung basierend auf ML