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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(v.l.) Managing Director bei T-Systems Austria Peter Lenz und fonio.ai-Co-Founder Daniel Keinrath | © Nick Rainer

Um fonio.ai wird es nicht still. Laut eigenen Angaben gehört das Startup zu den am schnellsten wachsenden in ganz Europa, im August knackte es die 10-Millionen-Dollar-ARR-Marke, wie brutkasten berichtete. Jetzt hebt das Unternehmen seine KI-gestützte Kundenkommunikation auf das nächste Level. Über die Plattform „T operated by fonio.ai“ von T-Systems, einer IT-Tochter der Deutschen Telekom, werden die Dienste von fonio.ai nun auch für Großkunden angeboten.

„KI-gestützte Telefonie entwickelt sich gerade zum Standard für jede Organisation, die dauerhaft erreichbar und damit wettbewerbsfähig bleiben möchte“, sagt Daniel Keinrath, CEO und Mitgründer von fonio.ai. Auf der Kundenliste von T-Systems finden sich Unternehmen wie die ÖBB oder Uniqa. Rege Nachfrage zeige sich aus Branchen wie Gesundheitswesen, Manufacturing und Bankwesen.

Die Voice-AI-Cluster von fonio.ai laufen dabei über die T Cloud der Deutschen Telekom, die verschiedene Cloud-Infrastrukturen und IT-Services bündelt. Alle fonio.ai-Kunden sollen somit in Zukunft von Zero Data Retention profitieren, einem Sicherheitsstandard, der bisher Enterprise-Umgebungen vorbehalten war.

„Einfach hinsetzen und einen lustigen Prompt schreiben, funktioniert nicht“

„Die aktuelle Challenge bei den größten Unternehmen ist, diese Unternehmen wirklich tief zu verstehen. Einfach hinsetzen und einen lustigen Prompt schreiben, funktioniert auf einem Enterprise-Level nicht mehr. Da haben wir auch gemerkt, dass es unbedingt einen Partner wie T-Systems braucht. Es macht einfach einen riesigen Unterschied, wenn man tief in die Systeme reingeht, ein ERP oder CRM tiefgründig connected, und der KI wirklich weitreichende Fähigkeiten gibt“, sagt Keinrath. Als eine der zentralen Herausforderungen beschreibt er, dass Großkunden höhere Anforderungen an die Security und Prozesse haben.

Datenschutz als zentrales Thema

„Wir haben uns für fonio.ai entschieden, weil das Produkt hochinteressant und gut ausgereift ist. Da ist einfach viel Know-how dahinter. Außerdem haben wir ein Verständnis für den europäischen Rechtsraum und daher selber ein Interesse, hier eben DSGVO-konform zu sein, die Normen einzuhalten“, sagt Peter Lenz, Chairman von T-Systems Austria, im brutkasten-Gespräch. Er erklärt: „Große Unternehmen wollen wissen: Wo liegen denn meine Daten? Ist das alles souverän? Befindet sich das in Europa, idealerweise auch in Österreich? Da haben wir jetzt eine gute Antwort drauf.“ T-Systems betreibt zwei Rechenzentren in Österreich.

Keinrath ergänzt: „Was OpenAI etc. machen: Sie lernen bei jedem Gespräch. Wir machen das nicht. Wenn 80, 90 Prozent der Kommunikation von Unternehmen über KI laufen, dann muss das von einem europäischen Player sein.“ Die KI von fonio.ai lerne durch Informationen, die Unternehmen der KI bewusst geben. AustrianStartups-Chefin Hannah Wundsam betont, dass Firmen in Europa durch die DSGVO und den EU AI Act sehr klare Regeln haben.

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