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 - 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 - 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 - für proaktive statt reaktive Disposition.
€208.800
Einsparung / Jahr
LSTMZeitreihen
Einsparpotenzial nach Modul - Gesamtübersicht
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
Telematik (Fleetboard, TomTom, Trimble), ERP, TMS, Tankkarten, HR - wir verbinden, was bei Ihnen bereits existiert. 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?

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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 - sie 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 - keine Versprechen.

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 - 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.