Volatilität in der Stückgutlogistik

Wie Rollrasen eine Spedition an ihre Kapazitätsgrenzen bringt

Der Potsdamer Transport- und Logistikdienstleister TLT Berlin erhält im Durchschnitt 910 Sendungen täglich von Partnern aus dem Stückgutnetz der CargoLine, um diese im Raum Berlin-Brandenburg zu verteilen. Mengenschwankungen sind dabei durch die Vielzahl der Auftraggeber aus unterschiedlichsten Branchen üblich.

Bis zu 40 Prozent Mengenschwankungen
Allerdings haben diese Schwankungen ‒ die sogenannte Volatilität ‒ in der jüngeren Vergangenheit deutschlandweit extrem zugenommen. Bei TLT können sie bis zu 40 Prozent der Durchschnittsmenge betragen. Dies ist jedoch erst wenige Stunden vor der Leistungserbringung absehbar. Der Potsdamer Transport- und Logistikdienstleister steht damit vor zwei gleichermaßen nachteiligen Optionen:

Kurzfristig zu versuchen, Mitarbeiter- und Lkw-Kapazitäten aufzustocken, was mit erheblichen Kosten verbunden ist. Klappt das nicht, können Sendungen teilweise nicht fristgerecht zugestellt werden.
Grundsätzlich höhere Kapazitäten vorzuhalten, die bei unterdurchschnittlichem Sendungsvolumen überproportionale Kosten pro Sendung verursachen, sei es durch nicht ausgelastete Mitarbeiter oder nicht genutzte Lkw.

Ursachenforschung angestellt
Das Marktsegment Stückgutlogistik ist grundsätzlich von einem hohen Wettbewerbsdruck und niedrigen Renditen gekennzeichnet. Die oben dargestellten Probleme belasten das Ergebnis; zudem können sie zu Kundenverlusten führen. Das stellt insbesondere für kleinere und mittelständische Logistikunternehmen wie TLT eine ernsthafte zusätzliche Bedrohung dar. Gelänge es, diese Schwankungen entweder zu reduzieren oder früher zu erkennen, könnten die dargestellten Probleme deutlich reduziert und die Wettbewerbsfähigkeit gesteigert werden. Daher beschloss das Unternehmen, eine Untersuchung über die vielfältigen Ursachen für diese Schwankungen, ihre Ausmaße und ihre Wirkungszusammenhänge durchzuführen, falls eine vorgeschaltete Machbarkeitsstudie die Sinnhaftigkeit der Untersuchung bestätigen würde.

Unterstützung durch das Land Brandenburg
Die Machbarkeitsstudie wurde im Spätsommer 2015 vom Steinbeis-Innovationszentrum für Speditions- und Logistikforschung unter der Feder von Prof. Dr. Dirk Lohre und Prof. Dr. Oliver Schwarz von der Hochschule Heilbronn erstellt. Aufgrund der positiven Bewertung beschloss TLT, ein einjähriges Forschungsprojekt ab Oktober 2016 umzusetzen. Finanziell unterstützt wurde das Unternehmen dabei vom Land Brandenburg im Rahmen des Brandenburgischen Innovationsgutscheins (BIG FuE). Die wesentlichen Fragestellungen des Forschungsprojekts waren:

Gibt es exemplarische Kunden oder Partner, an denen sich TLT hinsichtlich der Sendungsprognose orientieren kann?
Wie genau wirken sich Ferien und durch Feiertage verkürzte Arbeitswochen aus?
Welche Rolle spielt das Wetter für das Sendungsvolumen?

Sonnenschein beflügelt Heimwerker
Zwar scheint es den einen Kunden oder Partner nicht zu geben, der das Marktgeschehen widerspiegelt und daher als Blaupause dienen könnte. Tatsächlich konnte das Team um Prof. Dr. Lohre und Prof. Dr. Schwarz im Projektverlauf jedoch nachweisen, dass kurze Wochen, Ferien, Aktionen des Handels und das Wetter tatsächlich den größten Einfluss auf das Sendungsaufkommen haben. Ist beispielsweise das Frühjahr besonders mild und sonnig, steigt der Bedarf an Rollrasen für Baumärkte und Privatpersonen massiv an. Die große Überraschung bestand dabei allerdings darin, dass die Auswirkungen nicht unmittelbar, sondern zeitverzögert spürbar sind. Zudem können sich mehrere Einflüsse überlagern, was die genaue Zuordnung der Ursachen erschwert.

Belastbare Ergebnisse
Dennoch ist es den Forschern gelungen, einen Algorithmus zu entwickeln und die Tendenz im Hinblick auf das Sendungsaufkommen für einen Zeitraum von fünf Tagen vorherzusagen. Weiterhin wurde der Algorithmus verfeinert, um die Prognose auf drei Monate zu erweitern. So soll die Kapazitätsplanung weiter erleichtert werden und eine Vorhersage früher und genauer getroffen werden können. Das Verfahren zur Vorhersage der Volatilität wurde in ein Tool überführt, damit die Prognose automatisiert erfolgen kann.

Das Forschungsprojekt wurde im Oktober 2017 beendet. Nun muss sich der entwickelte Algorithmus im Praxisalltag bewähren.