01.02.2022

MasterScheduler: Zwei Grazer Mathematiker sorgen für volle LKWs

Stefan Lendl und Stefan Kremsner haben MasterScheduler entwickelt, um Transportkosten und den CO₂-Fußabdruck zu senken.
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MasterScheduler, LKW, Transport,
(c) Stefan Kremsner und Stefan Lendl Gründer von s2 data & algorithms.

Die beiden Grazer Mathematiker Stefan Kremsner und Stefan Lendl haben ein Problem ausgemacht: Täglich fahren halbleere LKWs quer durch Europa. Deshalb haben die „s2 data & algorithms“-Gründer MasterScheduler entwickelt und arbeiten so daran, viele ineffizient gefüllte Laster durch mathematische Algorithmen einzusparen.

Das Startup hat seit seiner Gründung im Jahr 2020 die Erstellung effizienter Transportpläne im Fokus. Gerade dort, wo die tägliche bzw. stündliche Planungs-Komplexität und der Detailgrad für den Menschen zu hoch sei, gebe es viel Potential an Einsparungen durch mathematische Optimierung – so das Credo der Founder.

„Operative, algorithmische Transportplanung liefert nicht nur ökonomischen, sondern vor allem auch ökologischen Mehrwert für die CO₂-intensive Transport-Branche“, erklären Kremsner und Lendl.

MasterScheduler für „optimale Auslastung“

Üblicherweise wird in der Automobilbranche mit Materialbedarfsplanungen (MRP) eines ERP-Systems, etwa SAP, berechnet, welche Materialien für die Produktion eingekauft und von Spediteuren per LKW oder Schiffscontainer angeliefert werden müssen. Der MasterScheduler wurde, laut Gründern, entwickelt, um den Materialbedarfsplan mit bis zu 30 Prozent Einsparungen bei den LKW-Transporten zu optimieren, indem er ihn in transportoptimierte Lieferabrufe umwandelt. Das Ergebnis sei ein geringerer Bedarf an LKWs und vollständig ausgelastete Ladeflächen.

Durch eine exakte Modellierung der mehrstufigen LKW-Beladung von Materialien in Behältern, Zwischenladungsträgern, Boxen und dem smarten Vorziehen von Materialbedarfen der Folgewochen plane die Softwarelösung optimal ausgelastete LKWs, wie Kremsner erklärt.

Sechs statt acht LKWs

„Statt der ursprünglich acht Transporte, die SAP bei einem unserer Kunden in Bayern geplant hätte, füllt der MasterScheduler auch das letzte freie Volumen am LKW voll. In einer Woche schafft es unser Algorithmus damit, mit nur sechs disponierten Transporten auszukommen“, erklärt der Co-Founder jenes Konzept der Einsparung.

Und ergänzt: „Wir haben von Anfang an einen flexiblen Algorithmus entwickelt, der leicht um neue Bedingungen erweiterbar bleibt. Unser Modell und die Implementierung wären ohne den kommerziellen Zweck wohl in Top-Publikationen im ‚Operations Research‘ gelandet.“

Selbst bei schwankendem Bedarf, wie es durch Teilemangel oder Staus an Häfen aktuell der Fall sei, könne der MasterScheduler auf taktischer Ebene optimal genutzt werden, so Kremsner weiter, indem kosteneffizient Abholungen bei mehreren Lieferanten mit einem einzelnen LKW („Milkrun“) mitverglichen werden.

„Das spart nicht nur Transportkosten, sondern auch wertvolle Zeit für die Disponenten, die durch das ‚Decision Support System‘ in der Planung auch in Ausnahmefällen im stressigen Arbeitsalltag mit einem Mausklick sofort umplanen können“, so Kremsner weiter. „Die optimalen Transporte werden 3D-visualisiert und zusätzlich können Materialströme verfolgt werden. Außerdem stehen für die Lieferanten PDF-Pickup-Sheets zur Verfügung. Dort wird explizit aufgezeigt, wie die Materialien für die Verladung bereitgestellt werden müssen.“

Repetition unerwünscht

Das junge Startup will mit seiner künstlichen Planungs-Intelligenz der SaaS-Cloud-Lösung nicht nur verbesserte CO₂-sparende Transportpläne erreichen, sondern damit auch repetitive Tätigkeiten bei den Disponenten ablösen.

„Als wir unseren ersten Piloten starteten, konnte ich nicht glauben, wie viele Zahlen stundenlang mühsam in Excel jongliert wurden, bis ein Disponent einen LKW mit 13,6 Lademetern wegen fehlender Teile neu geplant hatte“, erinnert sich Lendl. „Da waren unsere ersten algorithmischen Ideen schon schneller entwickelt, als deren Tabellenkalkulation überhaupt starten konnte.“

Das große Ziel des selbstfinanzierten Startups ist es, den MasterScheduler als Standardlösung für aufwendige, operative Transportplanungen global in der fertigenden Industrie zu etablieren, sowie auch Produktionsplanung als Lösung anzubieten. Und die Software habe, so Kremsner, bereits klare Vorteile: „Unsere einfach anpassbare, mathematische Softwarelösung mit viel Raffinesse und simpler User-Experience zur Nachvollziehbarkeit der Planungs-KI ist einem ERP-System bereits meilenweit voraus.“

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A1 Group CEO Alejandro Plater und A1 Group CTO Alexander Kuchar | (c) A1 Group
A1 Group CEO Alejandro Plater und A1 Group CTO Alexander Kuchar | (c) A1 Group

„Als sich das Internet durchgesetzt hat, gab es ‚Greenfield-Unternehmen‘ wie Google, die keine Legacy hatten und etablierte Unternehmen wie Microsoft, die sich transformieren mussten. Jetzt sind wir in der gleichen Situation. Während OpenAI, Anthropic und Co. etwas komplett Neues aufbauen, müssen die bestehenden Player, wie etwa auch wir, die Transformation schaffen“, sagt Alejandro Plater, CEO der A1 Group, am Rande des A1 ICT Summit. Und er fügt an: „Microsoft ist diese Transformation damals sehr gut gelungen. Wir wollen wie Microsoft sein.“

ICT als entscheidender Wachstumsmarkt

Mehr noch als um die Herausforderungen, die KI innerhalb des Konzerns mit sich bringt, geht es für die Gruppe dabei darum, dem Markt zu liefern, was gebraucht wird. Das große Schlagwort lautet ICT mit umfassenden Cloud- und KI-basierten Angeboten für Unternehmen. Von 2021 auf 2025 wuchs der Gruppenumsatz in dem Bereich von 285 auf 573 Millionen Euro – eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 19 Prozent. Was das mit dem KI-Boom zu tun hat, bringt Plater auf den Punkt: „Wir sind groß und haben die Möglichkeiten, schnell auf alle Entwicklungen zu reagieren. Viele Unternehmen sind klein und haben diese Möglichkeiten nicht. Das ist eine große Chance für uns.“

„Souveränität heißt für uns in erster Linie: Du hast die Wahl.“

Eine Rolle spielt dabei natürlich auch das aktuell große Thema Digitale Souveränität. „Souveränität heißt für uns in erster Linie: Du hast die Wahl. Es gibt mehrere Alternativen und du kannst entscheiden“, erklärt Alexander Kuchar, CTO der A1 Group. Das trifft vor allem auf den Cloud-Bereich zu, wo man mit der Tochter Exoscale ein eigenes Angebot mit Data-Centern an zahlreichen europäischen Standorten hat, gleichzeitig aber auch Angebote der US-Hyperscaler vertreibt. „Es kommt hier immer auf die konkreten Kundenbedürfnisse an, welche Variante die sinnvollste ist“, sagt der CTO.

In Sachen KI setzt A1 dagegen primär auf Open-Source-Modelle, also einen genuin souveränen Ansatz. Dass diese technologisch nicht mit den Frontier-LLMs der US-Giganten mithalten können, sieht Kuchar wenig problematisch. Die Entwicklung verlaufe verschoben, aber parallel. „Was die Frontier-Modelle heute können, werden die Open-Source-Modelle in kurzer Zeit können“, so der CTO. Entscheidend seien die tatsächlichen Bedürfnisse der Unternehmenskunden – und hier spiele etwa auch die Abwägung zwischen Performance und Kosten eine große Rolle. Die Wahl falle daher oft bewusst auf schwächere Modelle, die den spezifischen Zweck aber – günstiger – erfüllen.

Strategie: Leute vor Ort

CEO Plater sieht das Thema aus der Vogelperspektive: „Es geht nicht primär um die Technologie. Es geht um das Leadership in den Unternehmen.“ Entscheidend sei, wie die Technologie operativ ankomme und es gelinge, die ganze Organisation mitzunehmen. A1 setzt dabei auf Präsenz in seinen Märkten. „Es ist überraschend, wie unterschiedlich unsere Märkte sind. Wenn ein US-Player kommt, und den Unternehmen erklären will, wie sie ihr Business zu führen haben, wird das nicht funktionieren“, sagt Alexander Kuchar. Und Plater ergänzt: „Das ist unsere Strategie: Wir haben Leute vor Ort, die die Sprache sprechen. Wir haben Callcenter und Techniker, die zu einem kommen. Bei den Hyperscalern erreichst du niemanden.“

Dass die besagten Callcenter schon in absehbarer Zeit nicht mehr mit Menschen, sondern mit KI-Agenten besetzt sein werden, ist für den CEO gleichzeitig eine Selbstverständlichkeit: „Die KI passt sich sogar an den spezifischen Dialekt der Anrufenden an. Menschen können es damit nicht aufnehmen“, meint er. Und ob aber Kund:innen nicht dennoch mit echten Menschen sprechen wollen? „Man wird nicht erkennen, dass es eine KI ist“, so Plater, „bloß, wenn die Regulatorik vorschreibt, das schon bei Gesprächsbeginn kenntlich zu machen.“

Generell sei die Regulatorik auch etwas, das ihn beschäftige, sagt der CEO, konkret die Unterschiede zwischen den Ländern bzw. den Großregionen: „So viel ist klar: Die weniger regulierten bewegen sich schneller – im Positiven wie im Negativen – und die stärker regulierten bewegen sich langsamer – im Positiven wie im Negativen.“

„Je weniger Systeme, Tools und Prozesse man hat, desto einfacher ist es zu kontrollieren.“

Ein großes damit verbundenes Thema ist die Sicherheit. „Wir arbeiten mit mehreren Strategien daran, die Cyber-Security stetig zu verbessern“, sagt dazu Plater. Erstens versuche man etwa, wo es gehe, zu vereinfachen. „Je weniger Systeme, Tools und Prozesse man hat und je simpler alles ist, desto einfacher ist es zu kontrollieren.“ Zweitens habe man eigene Teams, die ständig die neuesten Entwicklungen im Auge behielten und solche, die konstant Angriffe auf das eigene System simulieren, um Lücken zu finden. Auch hier sieht der CEO eine große Chance für die A1 Group, die CTO Kuchar benennt: „Wir bieten hier maßgeschneiderte Lösungen für KMU.“

Und wie sieht es mit den zuletzt vielfach kolportierten globalen Bedrohungsszenarien durch KI aus, die bis zur befürchteten Auslöschung der Menschheit gehen? „Ich bin nicht sehr fatalistisch bei dem Thema“, sagt Plater. Man müsse solche Szenarien schon in Perspektive setzen. „Was sind die tatsächlichen Möglichkeiten, die so drastisch sein könnten? Das ist für mich eher Science Fiction. Aber wer weiß, vielleicht irre ich mich.“

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