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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In der heimischen Startup-Landschaft hat sich Stefan Ebner längst einen Namen gemacht. Er gründete das Datenunternehmen Braintribe, eröffnete später unter anderem den Co-Creation-Space Tribe.Space, launchte die Co-Creation-Plattform Tribe.Land oder das KI-WealthTech-Unternehmen WeR. Nun meldet er sich mit seinem neuesten Projekt Tribe.One zurück, das laut Ebner eine „dritte Welle der KI“ einläuten soll, nach den Sprachmodellen (LLMs) und den KI-Agents.

Von Agents zur Co-Organisation

Agents hätten sich zwar wie ein „Super Personal Assistant“ angefühlt, seien aber nie etwas gewesen, was eine Organisation wirklich aufnehmen könne, argumentiert Ebner. Tribe.One setzt deshalb eine Schicht über den Agents an: „Ich glaube, die nächste Welle wird das sein, was wir Co-Organisation nennen“, erklärt der Gründer. Gemeint ist ein neues Operating Model, in dem Mensch und KI den Output gemeinsam nutzbar machen. Damit richtet sich die Lösung vor allem an CEOs, CFOs und CMOs, denn: „Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an der Organisation“, so Ebner.

Digitale Counterparts für die Führungsebene

Kern des Ansatzes sind sogenannte „Entities“, die auf Tribe.Ones Plattform Gzero laufen. Führungskräfte erhalten darüber ein digitales Gegenüber, etwa einen Co-CEO oder Co-CFO. Dieses kennt das Unternehmen samt Plänen und OKRs und gibt Aufgaben an Agents weiter, da eine Entity selbst keinen direkten Datenzugriff hat.

Wie das in der Praxis aussieht, zeigt Tribe.One an sich selbst: Dort arbeiten laut Ebner vier menschliche und acht KI-C-Levels zusammen, und die Entities sind schon seit einem Jahr intern im Einsatz. Für Kund:innen soll die Möglichkeit bestehen bereits bestehende Agents mitzubringen und zu integrieren.

Ein Ort für Fokus und Austausch

Ebner verbindet technologische Vorhaben traditionell mit physischen Orten, vom Nachtclub Chaya Fuera bis zum Tribe.Space. Auch Tribe.One bekommt mit dem „Co-lab“ nun einen solchen Ort in Wien. Er ist laut Ebner kein klassischer Coworking-Space, sondern ein Ort für Fokus, Schulungen und Austausch, an dem auch Marketing, Kommunikation und Frühphasen-Projekte stattfinden sollen. Um die Szene zu vernetzen, ist jeden letzten Donnerstag im Monat ein „Open House“ geplant. Die offizielle Eröffnung soll gemeinsam mit dem großen Launch im Jänner erfolgen.

Forschung in Wien, Kapitalmarkt in London

Während Forschung und Entwicklung in Österreich bleiben, gründet Tribe.One in London eine Limited als Co-Headquarter für Markt und Kapital. Ebner selbst pendelt entsprechend zwischen zwei Welten: Zwei Wochen pro Monat verbringt er in Wien mit Forschung und Coding, die übrige Zeit bei Kunden, die er vor allem im DACH-Raum und in UK sieht.

Finanziert hat sich das Unternehmen bisher selbst und macht nach Ebners Angaben „substanzielle Umsätze“. Im ersten oder zweiten Quartal des kommenden Jahres will er nun aber Kapital aufnehmen.

Die Vision dahinter ist ambitioniert: Tribe.One soll zu den Top-5-KI-Firmen Europas gehören, die die neue Welle mitgestalten. Nach dem Soft Launch ist der große Launch für Januar geplant, und bis Jahresende will das Team 10 bis 15 Enterprise-Kunden und ebenso viele Startups onboarden. Ein Tool für Millionen Nutzer soll Tribe.One dagegen ausdrücklich nicht werden.

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