Glühbirne mit Funken

Digitalisierung in der Logistik

Wie BLG LOGISTICS die Logistik kontinuierlich digitalisiert und durch Innovationen verbessert

Als Logistiker spüren wir den Puls der Zeit besonders früh und intensiv. Von konjunkturellen Entwicklungen bis hin zum Konsumverhalten der Endverbraucher nehmen wir Wandel sofort wahr. Das betrifft auch den Wandel von Erwartungen und Geschwindigkeit bei Kunden, Geschäftspartnern, Mitarbeitenden. Die Welt dreht sich gefühlt immer schneller, die Erwartungen an Unternehmen allgemein wachsen. Auch die Logistik muss mitwachsen, noch flexibler und schneller sein. Das ist in Ordnung – denn auch die Möglichkeiten wachsen, Logistik noch viel effizienter zu machen. Das 21. Jahrhundert bietet uns unzählige digitale Innovationsmöglichkeiten. Wie wir gemeinsam über Innovation und digitale Transformation nicht nur nachdenken, sondern die Logistik von morgen gestalten, erfahren Sie hier.

Alle unsere Innovationen haben etwas gemeinsam: Sie stellen den Mehrwert für Mitarbeitende oder Kunden:innen in den Mittelpunkt, sind nachhaltig und skalierbar.

Diese drei Faktoren sind für uns Grundvoraussetzungen für gute Innovationen. Außerdem denken wir Innovation im Wortsinne. Wir möchten echte Neuentwicklungen in der Logistik, nicht nur Weiterentwicklungen bestehender Systeme. Das ist uns wichtig, weil auch die Welt, die uns umgibt, sich stets verändert: neue Warenströme, neue Herausforderungen, neue Möglichkeiten. Im Wort „Innovation“ steckt „nova“ – neu. Das ist die Mentalität. Natürlich gilt es immer auch, Prozesse zu optimieren. Aber das ist nicht neu. Innovation in der Logistik bedeutet für BLG LOGISTICS auch die ganz konkrete Suche nach neuen Technologien. Technologien, die einen Mehrwert für uns und unsere Geschäftspartner schaffen. Dabei ist BLG LOGISTICS offen für neue, nachhaltige, digitale Geschäftsmodelle, die den langfristigen Erfolg der BLG und ihren Mitarbeitenden sicherstellen.

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„App-Baukasten“ – agile Digitalisierung von kleinen, heterogenen Prozessen


Die Herausforderung
Viele Geschäftsprozesse basieren heute auf Daten oder wären auf einer breiteren Datenbasis zuverlässiger und optimierbar. Diese Daten müssen Unternehmen möglichst effizient und zuverlässig erfassen. In vielen Fällen erfassen Unternehmen die Daten aber noch größtenteils analog. Das bedeutet vor allem: Zeitaufwand. Wie wäre es, wenn wir möglichst viele, auch kleinere, datenbasierte Prozesse in Apps digitalisieren? Der Knackpunkt: Die App müsste ohne großen Lernaufwand allen Mitarbeitenden zur Verfügung stehen.
Die vielen kleinen Prozesse im Unternehmen unterscheiden sich stark. Eine einzige App kann unmöglich alle Prozesse, alle Use-Cases abdecken, in denen analoge Daten digitalisiert werden sollten. Die Entwicklung von mehreren Apps durch einen Dienstleister für alle möglichen Arbeitsbereiche innerhalb unserer Geschäftsbereiche wäre aber sehr kostenintensiv. Immer neue native Anwendungen zu entwickeln oder Kernsysteme anzupassen, das lohnt einfach für kleinere Use-Cases nicht. 


Den Personalbedarf durch Predictive Analytics und Machine Learning vorhersehen


Die Herausforderung
Eine optimale Personalplanung ist die Grundlage für einen reibungslosen Ablauf aller Prozesse in einem Unternehmen. Das ist aber insbesondere in operativen Geschäftsbereichen der Logistik eine Herausforderung. Denn dort treten vermehrt Schwankungen auf, die wir kurzfristig abdecken müssen. Vielfältige interne und externe Faktoren beeinflussen dabei den benötigten Personalbedarf. Darunter leidet die Planungssicherheit häufig.

Unsere Lösung
Für eine Lösung auf Basis von Predictive Analytics ermitteln wir relevante interne und externe Einflussfaktoren. Diese Daten sind eine Vorraussetzung, um den Personalbedarf später vorherzusehen. Das geht nur gemeinsam mit den Mitarbeitenden vor Ort. So können wir dann auf Basis von historischen Daten wertvolle Prognosen aufstellen – etwas über die Volumina in den unterschiedlichen Funktionsbereichen und den damit verbundenen Personalbedarf. Das funktioniert, je nach Bedarf, auf Wochen-, Tages- oder Schichtbasis. Durch den Einsatz der Software konnten wir innerhalb der Testphase die Personalbedarfsermittlung und -planung spürbar verbessern. Hier gilt es jetzt, weiter zu optimieren, die Datenlage zu verbessern und neue Anwendungsfälle zu identifizieren.

Unsere F&E-Projekte sind oft Verbundprojekte aus der BLG, verschiedenen Startups und KMUs, einer Forschungseinrichtung und einer unterstützenden Behörde.


Ein Beispiel für ein F&E-Projekt:

Isabella und Isabella 2.0: smarte Automobil­logistik


Im F&E-Projekt „Isabella“ und dem Nachfolger „Isabella 2.0“ beschäftigen wir uns mit Automobillogistik in See- und Binnenhäfen. Die erste Phase haben wir im Juni 2020 abgeschlossen. Wir haben ein intelligentes Planungs- und Steuerungssystem entwickelt, dass uns bei der Abwicklung und dem Monitoring der Bewegungen von Automobilen in See- und Binnenhäfen unterstützt.

Isabella hat zwei Dimensionen:

  1. Auf einem Multitouch-Tisch können wir die aktuelle Situation eines Terminals visualisieren und mögliche Planungsszenarien realistisch abbilden, simulieren und bewerten. So ist der Autoumschlag in Häfen künftig effizienter.
  2. Mit „Isabella“ sehen wir die aktuelle Position jedes Fahrzeuges, auch wenn es gerade unterwegs ist. Das erlaubt uns eine genauere Steuerung der Fahraufträge und gezielte Kommunikation mit dem Fahrpersonal. So optimieren wir Fahrwege noch effizienter.

Isabella 2.0 integriert nun externe Verkehrsträger wie Zug, Schiff und LKW sowie deren Be- und Entladung. Lesen Sie hier mehr zu Isabella 2.0.


Ein Beispiel für ein F&E-Projekt:

KITE – mit Künstlicher Intelligenz zu nachhaltigerem LKW-Verkehr


Immer, wenn ein LKW leer durch die Gegend fährt, ist das ein unnötiger Schadstoffausstoß. Und weil wir Nachhaltigkeit in der Logistik sehr ernst nehmen, wollen wir das noch weiter minimieren. Mit unserem Forschungsprojekt KITE machen wir einen weiteren Schritt in Richtung Klimaneutralität. Durch KI-basierte Transportvolumenprognosen möchten wir Leerfahrten vermeiden und damit unseren CO2-Fußabdruck weiter reduzieren. KITE steht für Künstliche Intelligenz im Transport zur Emissionsreduktion.

Mit KITE entwickeln wir ein Prognoseverfahren, mit dem wir Transportvolumina vorhersagen können. Das passiert sowohl auf mehreren Ebenen (Kunden, Unternehmen, Niederlassungen), als auch in mehreren Zeithorizonten (Tage, Wochen, Monate). Als Projektziel möchten wir Leerfahrten um 15 % reduzieren.

Mit KI-Vorhersagen zu den Transportvolumen können wir LKW-Transporte besser timen, Sendungsvolumen bündeln, Netze optimieren oder gezielt neue Schnittstellen aufbauen.


Ein Beispiel für ein Verbund- F&E- Projekt:

Mobility2Grid: mit elektrifizierten LKW zu einem intelligenten Yard-Management


Unser wichtigster Grundsatz: Innovation ist ein Teamsport

Jeder Mitarbeitende hat unterschiedliche Perspektiven, Erfahrungen und Talente, die es zu nutzen gilt. Deshalb ist es uns wichtig, bei unserer Arbeit mit denjenigen zusammenzuarbeiten, die tagtäglich das Geschäft von BLG LOGISTICS gestalten und weiterentwickeln. Ideen sollten nicht nur aus der Führungsetage kommen, denn das würde Chancen vergeben und uns sind Innovationen aus der Praxis wichtig. Unser Innovationsgrundsatz: Innovation betrifft jeden und ist kein Zuschauersport! 

Gruppe von BLG-Mitarbeitenden in einer Halle

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