Digitaler Fahrassistent im Fernverkehr

Digitaler Fahrassistent im Fernverkehr

Digitaler Fahrassistent im Fernverkehr

Expertin: Verena Gruber

Branche: Transport & Logistics

Bereich: Marketing & Sales

Steigern Sie die Effizienz Ihres Fernverkehrs mit unserem bahnbrechenden Digitalen Fahrassistenten und senken Sie Ihren Kraftstoffverbrauch deutlich.

UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

[Herausforderung]

In der Speditionsbranche stellt der Kraftstoffverbrauch einen der größten Hebel für die Profitabilität dar. Dabei hat die Fahrweise des Lkw-Fahrers einen erheblichen Einfluss auf den Verbrauch. Allerdings sind nicht alle allgemeinen Tipps zum kraftstoffsparenden Fahren gleichermaßen geeignet, da sie nicht auf die individuellen Fahrsituationen abgestimmt sind. Die Herausforderung besteht also darin, auf Basis der tatsächlichen Fahrsituationen und der Vorkenntnisse des Fahrers spezifische Anweisungen für eine optimierte Fahrweise zu geben.

[Lösung]

Um diese Herausforderung zu bewältigen, setzen wir auf eine innovative Lösung, die auf Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz basiert. Durch die Auswertung von Telematikdaten in Echtzeit werden wichtige Informationen wie Topografie, Fahrprofil und Lastkollektiv erfasst. Mithilfe eines speziellen Algorithmus wird die optimale Fahrweise berechnet und über eine benutzerfreundliche App direkt an den Fahrer weitergeleitet.

Durch den Einsatz von fortschrittlicher Technologie und intelligenten Algorithmen können wir eine maßgeschneiderte Fahrassistenz bieten. Der Algorithmus berücksichtigt dabei nicht nur die spezifischen Fahrsituationen, sondern auch das individuelle Fahrverhalten des Lkw-Fahrers. Dadurch werden die Empfehlungen zur Fahrweise genau auf das Level des Fahrers angepasst, um eine optimale Effizienz zu erreichen.

[Ergebnis]

Die Implementierung unserer Lösung hat für die Speditionen signifikante Vorteile gebracht. Zum einen ermöglicht sie einen transparenten Überblick über die Fahreffizienz der gesamten Flotte sowie jedes einzelnen Fahrers. Die Telematikdaten liefern detaillierte Informationen über den Kraftstoffverbrauch, die Geschwindigkeit, das Bremsverhalten und andere relevante Parameter. Dadurch können Speditionen Schwachstellen identifizieren und gezielte Schulungsmaßnahmen für ihre Fahrer durchführen.

Darüber hinaus führt die optimierte Fahrweise der Lkw-Fahrer zu deutlichen Einsparungen im Kraftstoffverbrauch. Durch die maßgeschneiderten Empfehlungen des „Digitalen Fahrassistenten“ können Fahrer ihr Fahrverhalten kontinuierlich verbessern und so die Effizienz steigern. Dies wirkt sich positiv auf die Betriebskosten aus und trägt zu einer nachhaltigen Unternehmensentwicklung bei.

Unser Unternehmen steht Ihnen als erfahrener Partner im Bereich Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz zur Seite. Mit unserer innovativen Lösung können wir Ihre Flotte effizienter und profitabler gestalten. Kontaktieren Sie uns, um mehr über unseren „Digitalen Fahrassistenten“ zu erfahren

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

Verena Gruber - Key Account Manager

Ihre Expertin

Verena Gruber | Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

Auftragsprognosen für Ersatzteilbestellungen

Auftragsprognosen für Ersatzteilbestellungen

Auftragsprognosen für Ersatzteilbestellungen

Mithilfe von Machine Learning-Verfahren wurde ein Proof of Concept für die Erstellung der Auftragsprognosen für Volumen- und Expressbestellungen mehrerer Lagerbereiche durchgeführt​.

Erfolgreicher Proof of Concept und Grundstein für weitere Analysen innerhalb von 8 Wochen​

Aufbereitung von 7 verschiedenen Datenquellen ​

Berechnung von über 20 einzelnen Modellen​

Z

Prognosegenauigkeiten bis zu 91%

Herausforderung

Für ein Logistikunternehmen ist es von Interesse die Ersatzteilbestellungen für Volumen- und Expressbestellungen in naher Zukunft für eine bessere Steuerung vorhersagen zu können.​
Durch einen detaillierten Auftragsforecast soll unter anderem der Personalbedarf abgeleitet werden.

Lösung

Datenauswahl, -exploration und -aufbereitung 7 verschiedener Datenquellen​. Erstellung von sinnvollen Einflussgrößen (Features) zur Vorhersage der Ersatzteilbestellungen​. Berechnung einer GBM für jeden Lagerbereich für Expressbestellungen und einer GBM für Volumenbestellungen​
Erstellung der Vorhersagen auf Tagesbasis für 20 Tage sowie auf Zeitpunkten für 2 Tage im Voraus.

Ergebnis

Ausweitung der Prognosen im Hinblick auf Qualität und Granularität​. Berücksichtigung wichtiger Einflussgrößen (z.B. Feiertage)​. Ableitung von Personalbedarf anhand der Vorhersagen möglich​.

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

Unsere Case Studies

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Smart Kochen mit Thermomix

Smart Kochen mit dem Thermomix

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Case Studie KI bei Munich Re

Data Operations bei der Munich Re

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Data & AI Wissen

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Whitepaper

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Etablierung von Data Governance Best Practices und Erstellung eines Datenkatalogs

Etablierung von Data Governance Best Practices und Erstellung eines Datenkatalogs

Etablierung von Data Governance Best Practices und Erstellung eines Datenkatalogs

8 Monaten Beratung wurden 11 Data Communities aufgebaut, eine konzernweite Data Governance Struktur und ​ ein zentraler Datenkatalog etabliert.​
/
Etablierung von Data Communities und Data Governance Rollenträgern

Zentraler Datenkatalog

/
Abgestimmte Richtlinien

Herausforderung

Der Wettbewerbsdruck und dir Öffentlichkeit fordern eine zügige Digitalisierung eines Traditionsunternehmens mit mehr als 300.000 Mitarbeitern​. Problem ist die geringe Transparenz über bereits verfügbare Daten​. Zudem gab es keine Datenstrategie oder Date Governance Organisation zur erfolgreichen Beschleunigung der Digitalisierung.

Lösung

Unsere Experten halfen bei der Entwicklung einer an Unternehmenszielen ausgerichteten Datenstrategie und Data Governance Organisation​ und gab Hilfestellung beim Aufbau einer konzernweiten Data Governance Organisation​. Zudem wurde eine verbindliche Konzernrichtlinie für mehr Datentransparenz​ erstellt und abgestimmt. Ein zentraler Datenkatalog zur Schaffung von mehr Transparenz brachte Licht ins Dunkel.  

Ergebnis

Etablierung von Data Communities und Data Governance Rollenträgern in den Geschäftsfeldern​. Aufbau und Etablierung eines zentralen Datenkatalogs. Abgestimmte Richtlinie für mehr Datentransparenz​.

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

Monitoring von Veränderungen der Fahrgeschwindigkeit im DB Fernverkehr

Monitoring von Veränderungen der Fahrgeschwindigkeit im DB Fernverkehr

Monitoring von Veränderungen der Fahrgeschwindigkeit im DB Fernverkehr

In einer interaktiven Web-Applikation werden auf Basis von u.a. GPS Daten Streckenabschnitte des ​Fernverkehrs (FV) dargestellt, auf denen die Züge langsamer als gewöhnlich unterwegs sind.​
/

Langsamfahrstellen auf einen Blick erkennbar

Fokussierung auf die wichtigsten Stellen möglich 

Herausforderung

  • In Langsamfahrstellen dürfen FV-Züge nur mit verringerter Geschwindigkeit fahren. ​
    Diese haben daher einen erheblichen Einfluss auf die FV-Pünktlichkeit der Deutschen Bahn​
  • Langsamfahrstellen des Hochgeschwindigkeitsverkehrs (>160km/h) sind nicht sicherheitsrelevant und müssen deshalb nicht zentral erfasst werden​
  • Aufgrund dieser schwierigen Datenlage herrscht Intransparenz über die aktuelle Betriebslage und eine effizientes Management der Pünktlichkeit ist erschwert​

Lösung

  • Aus den GPS-Daten von Fernverkehrszügen werden mittels eines empirischen Ansatzes Geschwindigkeitseinbrüche bestimmt​
  • Die identifizierten Streckenabschnitte werden auf einer Karte visualisiert und deren Relevanz anhand des Fahrzeitverlustes aus den Betriebsdaten bestimmt​
  • Eine R-Shiny Web-Applikation verschneidet die Daten mit Informationen aus der Netzleitzentrale und stellt die Inhalte einem Expertengremium bereit​

Ergebnis

  • Die Langsamfahrstellen sind in einer Sicht zusammengestellt​
  • Eine Fokussierung auf die wichtigsten Stellen ist anhand des Fahrzeitverlustes möglich

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

Konzept für das Teilen von Daten aus der Cloud

Konzept für das Teilen von Daten aus der Cloud

In drei Monaten wurde ein Datenteilungsprozess konzipiert, abgestimmt und eine Roadmap zur Umsetzung entwickelt.

/

Visualisierung des Datenteilungsprozess

Genehmigte Finanzierung

+

Festlegung einer mittelfristigen Roadmap

Herausforderung

  • Konzernvorstand hat die Umsetzung einer konzernweiten Datenstrategie beschlossen, Maßnahmen und Bestandteile zur Umsetzung der Datenstrategie sind noch nicht erarbeitet
  • Eine wesentliche Maßnahme der Datenstrategie ist die Etablierung eines performanten, zukunftsfähigen Datenteilungsprozesses
  • Im Konzern gibt es zahlreiche Datensilos, Daten werden nicht geteilt, Datentransparenz wird nicht gelebt

Lösung

  • Konzeption von Zielbild und Umsetzungsplan des Datenteilungsprozesses
  • Unterteilung des Datenteilungsprozesses in vier Teilprozesse inkl. detaillierter Beschreibung
  • Einbeziehung aller relevanter Gremien

Ergebnis

  • Visualisierung des Datenteilungsprozess mittels Swimlanes
  • Genehmigte Finanzierung zur Umsetzung des Datenteilungsprozesses
  • Festlegung auf eine von der Alexander Thamm GmbH definierte Roadmap zur mittelfristigen Planung

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.