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Intelligente Tourenplanung mit KI: BubbleGPT als smarter Disponent der Zukunft

  • Autorenbild: herbertwagger
    herbertwagger
  • 30. Mai
  • 3 Min. Lesezeit

Aktualisiert: vor 8 Stunden



München, Juni 2025 – Auf der diesjährigen transport logistic Messe präsentierte INTRANET GmbH und Bubble Explorer Inc., wie generative KI die Zukunft der Transportlogistik gestaltet. Mit unserem Proof-of-Concept (PoC) für einen führenden europäischen Logistikdienstleister zeigen wir, dass KI nicht nur automatisieren, sondern auch lernen, sich anpassen und mit menschlichen Disponenten zusammenarbeiten kann, um echten geschäftlichen Mehrwert zu liefern.


Herausforderungen


In der Logistik wird die Komplexität in vielen Unternehmen inzwischen nicht mehr durch klassische FTL-Aufträge, sondern durch zunehmende LTL‑ und Last‑Mile‑Anforderungen definiert. Zeitfenster, kleinteilige Stopps, elektrische Fahrzeuge und Retourenvermeidung stellen Disponenten und Systeme vor neue Herausforderungen – und sind genau der Punkt, an dem unsere KI-Plattform BubbleGPT ihre Stärken voll ausspielen kann.“


Last Mile vs. LTL (Less‑Than‑Truckload):


Während die Last Mile die finale Zustellung von Depot bis Endkunde bezeichnet, beschreibt LTL den transportoptimierten Teilladungsverkehr (Sendungen < Full‑Truckload). LTL-Speditionen konsolidieren mehrere Sendungen über Hubs, bevor die Zustellung erfolgt.


Was wir entwickelt haben: Der KI-Disponent


Im Zentrum des PoC steht unser KI-Disponent, ein hybrides Entscheidungsunterstützungssystem, das durch BubbleGPT betrieben wird und folgende Komponenten vereint:


  • Ein prädiktives Scoring-Modell, das risikobehaftete Transportvorschläge identifiziert, bevor sie zugewiesen werden.

  • Ein Multi-Agenten-KI-Assistent (über BubbleChat), der Planungslogik erklärt und interaktive Q&A ermöglicht.

  • Ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation), das operatives Wissen und Feedback indexiert.

  • Ein dynamischer Feedback-Loop, der Disponentenrückmeldungen erfasst, um das System kontinuierlich zu verbessern.

  • Eine LTL‑Konsolidierungs-Logik, die lernt, wie man Sendungen intelligent über LTL‑Hubs gruppiert, optimal routet und begrenzte Van-Kapazitäten nutzt.

  • Last-Mile-Übergabe: Nach der LTL-Konsolidierung plant die KI dynamisch die Übergabe an Fahrzeuge für die letzte Meile – inklusive ETA-Berechnung.



Dieses modulare Setup unterstützt Disponenten dabei, intelligenter zu arbeiten – durch Vorhersage von Ablehnungen, Bereitstellung von operativem Wissen und Lernen aus menschlichem Feedback.


Demonstrierte Hauptfunktionen

Funktion

Beschreibung



KI-Vorschlagsbewertung

Jeder Transportvorschlag erhält eine Ampelbewertung basierend auf der Wahrscheinlichkeit der Annahme.


Erklärbarkeit

Disponenten können fragen: „Warum wurde diese Tour markiert?“ und erhalten kontextbezogene, KI-generierte Antworten.


Interaktives Feedback

Strukturierte Gründe und Freitext-Feedback werden gespeichert und in einen Lernprozess eingespeist.


Region- & Meilensteinbewusstsein

Planungen berücksichtigen geografische Zonen, Ankunftsfristen und vertragsbezogene Logik.


Mikro-RAGs

Teamspezifische Wissensdatenbanken helfen, das KI-Verhalten pro Disponententeam anzupassen.


LTL‑Optimierung

Automatische Konsolidierung nach Volumen, Gewicht & Frachtklasse; Hub-Sequenzierung



Last-Mile-ETA

Präzise Ankunftszeit unter Einbezug von Ladezustand, Verkehr & Wetter




Intelligente Planung trifft menschliches Urteilsvermögen


In der realen Disposition funktioniert nicht jeder gute Plan auf dem Papier auch in der Praxis. Unser System integriert daher menschliches Feedback: Transportmanager bleiben die endgültigen Entscheidungsträger, während die KI bei Risikobewertung, Vorschlägen und Informationsabruf unterstützt.




Warum das wichtig ist


  • 30 % weniger manuelle Neuplanungen: Durch frühzeitige Identifikation problematischer Vorschläge.

  • Schnellere Planungszyklen: KI grenzt die besten Optionen ein, bevor ein Mensch sie betrachtet.

  • Wissensbewahrung: Institutionelles Know-how wird erfasst und teamübergreifend wiederverwendet.

  • Skalierbar & modular: Von PoC bis vollständiger Implementierung wächst die Architektur mit den betrieblichen Anforderungen.

  • Kosteneffizienz und Nachhaltigkeit durch LTL + Last‑Mile kombiniert: Weniger Leerfahrten, reduzierte CO₂, niedrigere Transportkosten pro Sendung.

  • Verbesserte ETA-Genauigkeit: Auch bei LTL-basierten Sendungen – präzise Abschätzung durch KI-gesteuertes Scheduling.


Integration und Datenschutz


  • Basierend auf BubbleGPT – eine führende KI-Plattform für private, sichere Unternehmensanwendungen.

  • Kompatibel mit bestehenden Planungssystemen wie TMS (Transport Management Systeme) und ERP-Tools.

  • Flexible Bereitstellung: Verfügbar als SaaS oder vollständig On-Premises in ISO- und DSGVO-konformen Umgebungen.


Vision: LTL + Last-Mile mit BubbleGPT


Zukunftsausblick

  • Echtzeit-Konsolidierung: KI analysiert Live-Daten (Volumen, Zeitfenster, Verkehr) und baut LTL-Ladungen dynamisch.

  • Smart-Hubs & Mikro-Depots: Automatisierte Planung zur optimalen Nutzung lokaler Hubs.

  • Neue Zustellformen: Ergänzend zur E‑Van‑Last‑Mile – autonome Fahrzeuge, Lastenräder, Drohnen.


 
 
 

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