{"id":1809,"date":"2019-04-17T13:00:46","date_gmt":"2019-04-17T11:00:46","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/?p=1809"},"modified":"2021-06-01T15:21:16","modified_gmt":"2021-06-01T13:21:16","slug":"zeitersparnis-big-data-transportlogistik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.ptvlogistics.com\/de\/transportlogistik\/zeitersparnis-big-data-transportlogistik\/","title":{"rendered":"Wie hilft Big Data in der Transportlogistik Zeit zu sparen?"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column][vc_column_text]Das EU-Projekt TransformingTransport untersucht, wie sich aus Big Data Vorteile f\u00fcr Umwelt und Transporteffizienz erzielen lassen. Dabei werden verschiedene Anwendungsbereiche in Piloten unter die Lupe genommen. Wie am Beispiel des Piloten Sustainable Connected Trucks verlorene Zeit wiedergefunden und Kosten gespart werden k\u00f6nnen, erl\u00e4utert Jasmin Graf, die den Piloten von PTV-Seite aus betreut.<\/p>\n<h2>Wert von Big Data f\u00fcr die Logistik<\/h2>\n<p><strong>Eines der Ziele des Projekts ist es, anhand konkreter mess- und verifizierbarer Beispiele den Wert von Big Data f\u00fcr die Logistik zu zeigen. Wie sieht das Beispiel im Piloten Sustainable Connected Trucks aus?<\/strong><\/p>\n<p><strong>Jasmin Graf:<\/strong> Durch die Analyse von Big Data wollten wir herausfinden, wie sich Lieferzuverl\u00e4ssigkeit und Termintreue verbessern lassen bzw. wo unn\u00f6tig Zeit verloren geht. Logistikdienstleister, Flottenbetreiber und nat\u00fcrlich auch das Fahrpersonal stehen im Tagesgesch\u00e4ft oft unerwarteten Situationen gegen\u00fcber, beispielsweise Staus oder lange Wartezeiten an logistischen Hotspots wie Grenz\u00fcberg\u00e4ngen oder Flugh\u00e4fen. Das wei\u00df man nat\u00fcrlich aus Erfahrung und baut folglich bei der Planung Pufferzeiten ein. Aber wenn sich die ETA, also die gesch\u00e4tzte Ankunftszeit genauer prognostizieren lie\u00dfe, k\u00f6nnte man unn\u00f6tig lange Pufferzeiten bei der Planung sparen. Und das k\u00f6nnen je nach Anwendungsfall schon mal bis zu 17 % an Zeit sein. Diese Zeit nicht l\u00e4nger zu verlieren, reduziert wiederum die Kosten f\u00fcr Fahrzeuge und Fahrpersonal.<\/p>\n<h2>Zeitverluste aufsp\u00fcren<\/h2>\n<p><strong>Mit welchen Daten und f\u00fcr welchen Anwendungsfall habt ihr im Piloten gearbeitet, um herauszufinden, wo Zeit verloren geht?<\/strong><\/p>\n<p><strong>Jasmin Graf:<\/strong> Wir haben uns im Projekt auf einen definierten Lkw-Korridor mit alternativen Routen zwischen Amsterdam und Frankfurt konzentriert. Hier haben wir Daten zu Reisezeiten, Verkehrsinformationen, Vorg\u00e4nge an Flugh\u00e4fen, Daten aus Routinganwendungen und viele mehr analysiert. Also sehr verschiedene Daten aus sehr unterschiedlichen Quellen. Damit wollen wir Verkehrsinformationen mit Mehrwert schaffen und pr\u00e4zisere Routing- und Planungsanwendungen speziell f\u00fcr Schwerlastflotten.<\/p>\n<p><strong>Wie viele Datenquellen muss man anzapfen, um einen Mehrwert schaffen zu k\u00f6nnen?<\/strong><\/p>\n<p><strong>Jasmin Graf:<\/strong> Bei uns waren es insgesamt neun Quellen: drei, aus denen Satellitenbilder stammten, die f\u00fcr jeden Tag zu einer bestimmten Zeit die Verkehrssituation auf den Routen des Korridors oder an logistischen Hot Spots zeigten. Dann zwei Quellen unseres Partners Jan de Rijk Logistics, die Daten zu tats\u00e4chlich gefahrenen Strecken und Aktivit\u00e4ten enthielten, zwei Quellen von TomTom zu Verkehrsinformationen, vom Datenprovider Axx\u00e8s kamen Lkw-Daten und schlie\u00dflich die Routingdaten von unserem PTV xServer. Die Informationen aus den verschiedenen Datenquellen haben wir, stellenweise auch technisch, zusammengef\u00fchrt und ausgewertet. So konnten zum Beispiel GPS-Daten mit Satellitenbildern kombiniert werden, um sie abgleichen und validieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n<h2>Mehr \u00dcberblick und tiefere Einsichten<\/h2>\n<p><strong>Was l\u00e4sst sich aus so vielen Daten alles erkennen?<\/strong><\/p>\n<p><strong>Jasmin Graf:<\/strong> Big-Data-Ans\u00e4tze bieten mehrere Einsichten. Zun\u00e4chst ist schon mal dieser unglaubliche \u00dcberblick \u00fcber das gro\u00dfe Ganze interessant, den man \u00fcblicherweise sonst nicht erh\u00e4lt. Man bekommt ein ganz anderes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Prozesse. Die historischen Daten f\u00fcr eine Flotte von Jan de Rijk lieferte uns wertvolle Einsichten in Zeiten, T\u00e4tigkeiten und Dauern f\u00fcr die einzelnen Wochentage und zu bestimmten Stunden. Wir haben u. a. Spitzen und Durchschnittsgeschwindigkeiten identifiziert. Durch den Vergleich zwischen Planung und tats\u00e4chlich gefahrenen Routen sehen wir Abweichungen und Muster. Das alles zeigt, wo man ansetzen kann, um Verbesserungen zu erreichen, beispielsweise bei einer Anpassung der <a href=\"https:\/\/company.ptvgroup.com\/de\/expertise\/tourenplanung\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Tourenplanung<\/a>, um die erwartete Ankunftszeit besser zu prognostizieren.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem haben wir auch ein Dashboard entwickelt, das all diese Daten f\u00fcr den Korridor Frankfurt Amsterdam zeigt. Kreisdiagramme illustrieren au\u00dferdem, wie sich die Aufenthaltszeiten am Flughafen zusammensetzen. Und weitere Dashboards liefern noch tiefergehende Informationen zu einzelnen Aspekten.<\/p>\n<p><strong>Es gibt Sch\u00e4tzungen, nach denen sich mit Big Data in der Transport- und Logistikbranche weltweit etwa 450 Milliarden Euro einsparen lassen und 380 Megatonnen CO2. Wie realistisch erscheinen dir, nun nach gut zwei Jahren im Projekt, diese Zahlen?<\/strong><\/p>\n<p><strong>Jasmin Graf:<\/strong> W\u00fcrde man diese Analysen, die wir f\u00fcr einen bestimmten Korridor und eine Flotte eines einzigen Logistikdienstleisters gemacht haben f\u00fcr viele Korridore, Flotten und so weiter durchf\u00fchren und technisch zu integrieren, so w\u00fcrden sich mit Sicherheit enorme Einsparm\u00f6glichkeiten ergeben.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_cta h2=&#8221;&#8221; shape=&#8221;square&#8221; style=&#8221;flat&#8221; color=&#8221;black&#8221; add_button=&#8221;bottom&#8221; btn_title=&#8221;Mehr zu PTV Drive&amp;Arrive&#8221; btn_style=&#8221;flat&#8221; btn_shape=&#8221;square&#8221; btn_color=&#8221;white&#8221; btn_link=&#8221;url:https%3A%2F%2Fwww.ptvgroup.com%2Fde%2Floesungen%2Fprodukte%2Fptv-driveandarrive%2F|||&#8221;]<\/p>\n<h2>Gut ankommen und Wartezeiten vermeiden<\/h2>\n<p>PTV Drive&amp;Arrive berechnet die gesch\u00e4tzte Ankunftszeit (Estimated Time of Arrival, kurz ETA) von Lkws an ihren Zielorten. Die Komponente kann in die meisten Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr Transport-, Flotten-, und Rampen-Management integriert werden.[\/vc_cta][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p class=\"card-text\">Das EU-Projekt TransformingTransport untersucht, wie sich aus Big Data Vorteile f\u00fcr Umwelt und Transporteffizienz erzielen lassen, wo z.B. unn\u00f6tig Zeit verloren geht. [&#8230;]<\/p>\n<p class=\"m-0\"><a class=\"btn btn-outline-secondary btn-read-more\" href=\"https:\/\/blog.ptvlogistics.com\/de\/transportlogistik\/zeitersparnis-big-data-transportlogistik\/\">Weiterlesen<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":10,"featured_media":1816,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[413,200],"tags":[],"class_list":["post-1809","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tourenoptimierung","category-transportlogistik"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>In der Transportlogistik Zeit sparen durch Big Data | PTV Logistics Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wie hilft Big Data in der Transportlogistik, Zeit zu sparen? 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