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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Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz © Andritz Group

Allein in Österreich könnten zukünftig rund 220.000 Tonnen davon besser verwertet werden. Bisher scheitert eine echte Kreislaufwirtschaft jedoch an der Praxis: „Wirkliches Faser-zu-Faser-Recycling, also sprich aus Abfällen wirklich wieder ein Kleidungsstück zu machen, das liegt im Bereich von 1% und weniger“, zieht Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz, im Gespräch ernüchternde Bilanz. Der Großteil der Altkleider wird deponiert oder verbrannt.

Vorhersage statt bloßer Materialbestimmung

Hier setzt die neue Technologie „teXscan“ an, die Andritz gemeinsam mit der französischen Tochtergesellschaft Laroche entwickelt. Während bestehende Nahinfrarot-Systeme lediglich die reine Materialzusammensetzung bestimmen können, soll die neue Lösung erstmals die konkrete Rezyklierfähigkeit zerstörungsfrei vorhersagen.

„Die Innovation dabei ist, dass man erstmals nicht nur Farbe oder Zusammensetzung messen, sondern eine Vorhersage treffen kann, wie gut etwas recycelbar ist.“, so Waupotitsch. Das System ordnet den Textilien einen Score von 0 bis 100 zu, der auf Kriterien wie der Faserlänge und dem Kurzfaseranteil basiert. Waupotitsch betont jedoch im Gespräch, dass es sich hierbei um „keinen industriellen Standard“, sondern primär um eine „Entscheidungshilfe“ für Sortier- und Recyclingbetriebe handelt.

Der teXscan © Andritz

Bislang nur weiße Baumwolle identifizierbar

Bislang beschränkt sich die Analysefähigkeit des Prototyps ausschließlich auf weiße Baumwollfasern. Die größte Herausforderung im Massenmarkt stellen jedoch Mischgewebe und gefärbte Stoffe dar, die den Großteil heutiger Fast Fashion ausmachen. Andritz plant, bis Ende des Jahres verlässliche Aussagen über farbige Baumwolle zu treffen; Mischgewebe sollen als nächstes folgen.

Aktuell existiert das System als Tischgerät. Um industriell relevant zu werden, soll die Technologie zu Handheld-Geräten oder vollautomatisierten Online-Sensoren für Förderbänder weiterentwickelt werden, erklärt der Textil-Recycling-Experte.

teXscan als strategischer „Door Opener“

„Recycling von Textilien steht im Wettbewerb mit extrem günstigen Frischfasern“, merkt Waupotitsch im Gespräch an. Man müsse das gesamte wirtschaftliche System beachten und vorsichtig sein sich in dieser Hinsicht nicht selbst zu belügen, denn „unterm Strich muss es sich auch rechnen“, so der Experte. Zudem fehlen in Europa flächendeckende, genormte Sammelsysteme, wie man sie vom Altpapier kennt.

Für den Technologiekonzern ist der Scanner ohnehin nicht das primäre Endprodukt sondern eine Möglichkeit der Zusammenarbeit. Andritz versteht sich als Maschinen- und Anlagenbauer. Das Messgerät soll vielmehr als „Door-Opener“ fungieren, um letztlich großskalierte mechanische und chemische Recyclinganlagen zu vertreiben.

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