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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Synfia.ai Gründer René Mähr und Simon Rutar sitzen auf einer Couch und lachen in die Kamera.
Synfia.ai Gründer-Duo René Mähr und Simon Rutar (c) Cecilia Capri

Daten und Wissen bilden in Unternehmen die Entscheidungsgrundlagen für Transformationen. Dabei scheitern eben diese Transformationen laut Synfia Labs gerade auf der menschlichen Ebene. Viel Wissen bleibe ungenutzt, weil es in den Erfahrungen, Beobachtungen und Einschätzungen der Mitarbeiter:innen stecke. Dem möchte das Wiener Technologieunternehmen mit seiner neu entwickelten „Transformation Intelligence“ entgegenwirken.

Wie brutkasten bereits berichtete, führt eine Künstliche Intelligenz von Synfia Labs Gespräche mit Mitarbeitenden und anderen beteiligten Personen, fragt individuell nach und analysiert. Dadurch soll authentisch sichtbar werden, wie Veränderungen erlebt werden, wo  Unsicherheiten oder Widerstände entstehen und welche Ursachen dahinterliegen. Laut Synfia Labs entscheide sich der Erfolg einer Transformation nicht allein im Projektplan, sondern darin, ob Menschen die Veränderung verstehen, mittragen und im Arbeitsalltag umsetzen.

Der Vorteil gegenüber einem Fragebogen

Fragebögen seien durch die vorgegebenen Fragen und Antwortmöglichkeiten begrenzt. Das Gegenteil sind persönliche Interviews, die jedoch in großen Organisationen nicht möglich sind. Laut Synfia Labs verbinde ihre KI beides, nämlich „die Tiefe eines Gesprächs mit der Skalierbarkeit digitaler Datenerhebung und KI-gestützter Analyse“.

„Viele Transformationen werden mit sehr guten Daten gesteuert und trotzdem mit unvollständigem Verständnis. Das Management weiß, ob ein Meilenstein erreicht wurde, aber oft nicht, warum eine Maßnahme in einem Bereich funktioniert und in einem anderen nicht. Genau dieses Wissen machen wir für Entscheidungen zugänglich“, sagt Gründer René Mähr.

Der Ablauf der Datenerhebung

Das Gespräch mit der KI läuft ähnlich ab wie bei einem persönlichen Interview. Sie stellt individuelle Folgefragen und geht auf relevante Themen ein. Anschließend werden u.a. die Gespräche analysiert, Muster identifiziert und die Ergebnisse aufbereitet.

Entscheidend ist, dass qualitative Gespräche heute in einer Größenordnung geführt und ausgewertet werden können, die bisher wirtschaftlich kaum möglich war. So wird das Wissen hunderter oder tausender Menschen zu einer nutzbaren Entscheidungsgrundlage“, erklärt Mitgründer Simon Rutar. Die Gespräche können mündlich oder schriftlich in über 70 Sprachen geführt werden. Dabei sei es möglich, neben Mitarbeiter:innen auch Kund:innen, Partner, Lieferanten etc. zu befragen.

Vom Lagebild bis zu Veränderungsprogrammen

Der Einsatzbereich von „Transformation Intelligence“ ist dabei breit gefächert. Die KI kann zu Beginn einer Transformation ein Lagebild erstellen oder Veränderungsprogramme über mehrere Monate begleiten. Dabei kann gezeigt werden, wie sich Wahrnehmungen verändern, ob Maßnahmen wirken und wo neue Herausforderungen entstehen. So werde z.B. sichtbar, dass ein System technisch erfolgreich eingeführt wurde, die Mitarbeitenden aber die neuen Prozesse nicht verstehen. Laut Synfia Labs soll ihre KI „nicht mehr Feedback erzeugen. Sie soll bessere Entscheidungen ermöglichen“.

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