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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Montage eines Sensors im Bachbett | (c) GMD
Montage eines Sensors im Bachbett | (c) GMD

„Naturgefahren frühzeitig erkennen und fundierte Entscheidungsgrundlagen für Behörden und Infrastrukturbetreiber bereitstellen“ – so definiert das Innsbrucker Startup GMD sein Produkt. Dazu hat es mit der KI-gestützten Plattform GeoSenseAI ein ganzes Technolgoie-Portfolio aufgebaut. Das umfasst etwa IoT-Sensoren zur Erkennung von Hochwasser, Verklausungen, Hangbewegungen und Steinschlag, seismische Sensorik zur Überwachung instabiler Felsbereiche, Wetterstationen für hochalpine Standorte, Monitoring von Wasserressourcen und Quellen und KI-gestützte Analyse von Besucher- und Personenströmen. Über die Cloud-basierte Plattform erfolgen dann Visualisierung, Modellierung und Alarmierung.

„Naturgefahren kennen keine Staatsgrenzen“

Damit war das 2024 gegründete Unternehmen, das als „Verified Social Enterprise“ eingetragen ist und unter anderem mit Infineon kooperiert, schon bislang über die Landesgrenzen hinaus aktiv – etwa über eine Kooperation mit dem Deutschen Alpenverein (brutkasten berichtete). Nun erfolgte mit der Eröffnung eines Standorts im Technopark Graubünden im Schweizer Landquart und der Gründung einer Schweizer Tochtergesellschaft der nächste Expansionsschritt. Dabei startete man bereits ein erstes Pilotprojekt mit dem Schweizer Bahnbetreiber Rhätische Bahn.

Ein Pegelsensor von GMD | (c) GMD

„Naturgefahren kennen keine Staatsgrenzen – unsere Technologien dürfen daher ebenfalls nicht an Landesgrenzen enden. Mit der Gründung der GMD Swiss GmbH schaffen wir die Grundlage für eine enge Zusammenarbeit mit Schweizer Partnern und stärken unsere Präsenz im gesamten Alpenraum“, kommentiert Geschäftsführer Steve Weingarth. Der Standort Landquart sei „weit mehr als ein Vertriebsbüro“. „Er wird zu einem zentralen Innovations- und Entwicklungsstandort für intelligente Lösungen zur Prävention alpiner Naturgefahren und bildet einen wichtigen Baustein unserer internationalen Wachstumsstrategie“, so Weingarth.

Finanzierungsrunde für Expansionsstrategie

Die unmittelbare Nähe zu Forschungsinstitutionen, Infrastrukturbetreibern und öffentlichen Einrichtungen am Standort schaffe ideale Voraussetzungen für die gemeinsame Entwicklung neuer Technologien im Bereich der Klimaresilienz und Naturgefahrenprävention, heißt es von GMD. „Graubünden zählt zu den Regionen Europas, die besonders stark von Naturgefahren betroffen sind und gleichzeitig über eine hochentwickelte Infrastruktur verfügen. Damit bietet der Kanton ideale Bedingungen, um innovative Sensorik und digitale Frühwarnsysteme unter realen Einsatzbedingungen zu entwickeln, zu testen und weiterzuentwickeln.“

Langfristig verfolge man den Aufbau eines grenzüberschreitenden „Alpine Data Hub“, der Umwelt-, Sensor- und Geodaten aus Österreich, der Schweiz, Deutschland und Italien zusammenführt. In den kommenden Jahren sollen weitere Standorte „entlang der Alpenachse“ entstehen. Dazu befinde man sich aktuell auch im Closing einer Seed-Finanzierungsrunde. Schon für Anfang 2027 sei ein weiteres Investment geplant.

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