Deep Learning × Logistik

KI in der Logistik: Ihre Daten wissen mehr,
als Ihre Disposition ahnt

6 Module. 6 Probleme, die jeder Fuhrparkleiter kennt. 6 datengetriebene Lösungen, die aus Ihren vorhandenen Telematik-, ERP- und HR-Daten konkrete Euro-Beträge machen, und zwar mit der Systemlandschaft, die Sie bereits betreiben.

Gesamtes Einsparpotenzial pro Jahr
€0
Bei einem Fuhrpark mit 150 LKW · Modellrechnung
Auf einen Blick

Logistik-Zahlen, die für sich sprechen

Ausgangspunkt ist ein typisches mittelständisches Logistikunternehmen mit 150 LKW, 43 Stammkunden und EU-weitem Transport.

6
Module
150
LKW analysiert
€0,9M
Einsparpotenzial/Jahr
Flexibel
Pilot-Zeitrahmen
Die 6 Module

Jedes Modul löst ein konkretes Logistik-Problem

Klicken Sie auf ein Modul, um den vollständigen Anwendungsfall als interaktives Notebook mit Code, Visualisierungen und Ergebnisrechnung zu sehen.

Modul 01
Standzeit-Prediction
Ein LSTM-Modell sagt vorher, wie lange Ihr LKW an welcher Rampe steht, und zeigt, welche Kunden Sie systematisch ausbremsen.
€132.300
Einsparung / Jahr
LSTMTelematik
Modul 02
Reifenverschleiß-Prediction
Gradient Boosting erkennt aus Streckenprofil, Beladung und Position, wann welcher Reifen fällig ist, bevor es die Werkstatt merkt.
€98.820
Einsparung / Jahr
XGBoostPredictive Maint.
Modul 03
Fahrerfluktuation
Random Forest + Survival-Analyse zeigen auf Gruppenebene, wo Kündigungsrisiko entsteht, abgeleitet aus Schichtplänen, Telematik und Überstundendaten.
€53.900
Einsparung / Jahr
Random ForestHR-Analytics
Modul 04
Leerfahrten-Analyse
DBSCAN-Clustering findet wiederkehrende Leerfahrt-Muster in Ihren Tourendaten und zeigt, wo sich Bündelung wirklich lohnt.
€243.000
Einsparung / Jahr
DBSCANRoutenoptimierung
Modul 05
Dieselverbrauch-Anomalien
Isolation Forest erkennt, welcher LKW auf welcher Strecke unerwartet viel verbraucht, und deutet die Ursache: Technik, Route oder Fahrer.
€161.688
Einsparung / Jahr
Isolation ForestAnomaly Detection
Modul 06
Auftragsvolumen-Forecasting
Ein Multi-Target LSTM prognostiziert das Bestellvolumen pro Kunde 4 Wochen voraus. Das macht die Disposition proaktiv statt reaktiv.
€208.800
Einsparung / Jahr
LSTMZeitreihen
Einsparpotenzial nach Modul: Gesamtübersicht
Interaktiv

Der Logistik-Simulator

S01-S04
Vier Simulationen, alle Annahmen offen
Leerfahrten, Standzeit an der Rampe, Fehlplanungskosten als Verteilung und der Fahrerhalte-Trichter: Stellen Sie die Regler auf die Größenordnung Ihrer Flotte ein. Jeder Rechenweg steht unter der Simulation.
Alle vier Simulationen öffnen →
Unser Ansatz

Keine Theorie - Ergebnisse in Wochen

Wir arbeiten mit den Daten, die Sie bereits haben. Kein Vendor-Lock-in, keine Cloud-Pflicht, keine versteckten Kosten.

📊
Ihre Daten, Ihre Systeme
Wir verbinden, was bei Ihnen bereits existiert: Telematik (Fleetboard, TomTom, Trimble), ERP, TMS, Tankkarten und HR. Kein neues System nötig.
⚡
Ergebnis vor Perfektion
Wir liefern ein Pilot-Dashboard mit echten Zahlen aus Ihren Daten. Kein 6-Monats-Konzept - Sie sehen den ROI, bevor Sie investieren.
🔧
Branchenwissen + Data Science
Wir verstehen Disposition, Fuhrpark und Fahrermangel. Unsere Modelle lösen echte Probleme, keine akademischen Übungen für den Proof-of-Concept-Friedhof.

Bereit, Ihre Daten arbeiten zu lassen?

Daten-Workshop vereinbaren →
Belege & Quellen

Woher die Branchen-Werte stammen

Die Hebel der Modellrechnung orientieren sich an veröffentlichten Studien und Branchendaten. Jede im Text genannte Fremd-Kennzahl ist hier belegt.

  • BGL-Kostenmodell: Fernbereich 130.000 km/Jahr, Verbrauch 33-34 l/100km, Dieselanteil 30 % und darüber.
  • EU-FTL-Raten 2026: 1,10-2,00 €/km.
  • Eurostat 2024: 21,6 % der EU-Straßengüter-km leer (Deutschland int. 20,2 %).
  • Standgeld-Praxis: 30-80 €/h, Gerichte halten 50-60 €/h für angemessen.
  • ATRI Operational Costs: Reifen 4,7-5,0 US-Cent je Meile.
  • ATA TMC: 20 % Minderdruck = -30 % Reifenlebensdauer.
  • Uber Freight (Vendor-Angabe): 10-15 % weniger Leerfahrten.
  • Publizierte Eco-Driving-Programme: 4-15 % Verbrauchsreduktion bei gecoachten Fahrern.
  • Correll et al. 2024 (Expert Systems with Applications): Fahrer-Kündigungsprognose aus Betriebsdaten, 60-70 % Accuracy, 50-60 % Recall.
  • ATA-Fluktuationsquoten USA: LTL ~12 %, Truckload über 90 %.
  • UGPTI/FreightWaves: Ersatzkosten je Fahrer ~$6.000-12.000.
  • McKinsey: KI-Prognosen reduzieren Fehler um 20-50 %.

Die Kennzahlen anderer Märkte dienen als Plausibilitätsanker und sind nicht auf die Muster-Flotte übertragen. Alle EUR-Beträge sind Modellrechnungen auf die im Disclaimer genannten Annahmen. Abrufdatum der Quellen: 2026-08-15.

Hinweis zum Kontext dieses Portfolios

Die folgenden sechs Module zeigen anhand eines fiktiven mittelständischen Logistikunternehmens (150 LKW, EU-weiter Transport, 43 Stammkunden), wie Deep Learning und KI entlang der gesamten Betriebslogik eingesetzt werden können, von der Standzeit-Prediction bis zum Auftragsvolumen-Forecasting.

Alle Zahlen, Datensätze und Ergebnisse sind vollständig fiktiv. Sie dienen ausschließlich dazu, die Methodik und die Art des erzielbaren Impacts zu veranschaulichen. Ein Versprechen ist damit nicht verbunden.

In einem realen Projekt ist die Domänenexpertise Ihres Unternehmens der entscheidende Faktor: Welche Telematik-Daten liegen vor? Wie läuft Ihre Disposition? Wo sind die größten Kostentreiber, etwa Leerfahrten, Standzeiten oder Fahrerfluktuation? Auf dieser Grundlage entwickeln wir Modelle, die auf Ihre Realität zugeschnitten sind.

Dieses Portfolio zeigt, welche Fragen Data Science in der Logistikbranche beantworten kann. Die konkreten Antworten entstehen erst mit Ihren Daten.