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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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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