Google Cloud Fleet Routing (CFR) wurde entwickelt, um Vehicle Routing Problems (VRPs) zu lösen, und nutzt KI, um Unternehmen bei der Planung und Steuerung von Fahrzeugrouten für Flotten jeder Größe zu unterstützen. So funktioniert's.
Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das Last-Mile-Delivery- oder Logistikdienstleistungen erbringt und täglich Tausende Pakete mit einer Flotte von 100 Fahrzeugen ausliefert. Der Disponent muss für jedes Fahrzeug eine optimale Lieferroute erstellen, die zahlreiche Ziele und Rahmenbedingungen berücksichtigt – etwa zurückgelegte Strecke, Fahrtzeit bis zum Ziel, Lieferzeitfenster, Fahrerverfügbarkeit, Fahrzeugkapazität und vieles mehr. Zugleich muss er den Lieferplan in Echtzeit anpassen können, sobald sich Endkunden- oder Verkehrslage im Tagesverlauf ändern.
Genau für solche Vehicle Routing Problems (VRP) wurde Google Cloud Fleet Routing (CFR) entwickelt: ein KI-gestützter Managed Service, der mit fortschrittlichen Optimierungsalgorithmen und Machine-Learning-Verfahren Unternehmen dabei hilft, Fahrzeugrouten für Flotten jeder Größe zu planen und zu steuern. In der Transportlogistik-Planung gemeinhin als "Solver" bezeichnet, ist CFR das erste Produkt aus dem Portfolio von Google Cloud Optimization AI – einer Suite von Entscheidungsunterstützungssystemen.
Wie Cloud Fleet Routing Vehicle Routing Problems löst
Das Vehicle Routing Problem ist eine bekannte Herausforderung in Logistik und Transport: Es gilt, die effizientesten Routen und Zeitpläne für eine Fahrzeugflotte zu finden, um Waren oder Dienstleistungen an eine Reihe von Standorten zu bringen – und dabei zahlreiche, oft widersprüchliche Ziele und Rahmenbedingungen abzuwägen. Nachfolgend eine ausführliche (wenn auch nicht vollständige) Liste der Kriterien, die sich in CFR abbilden lassen:
CFR nutzt die enorme Kapazität und Flexibilität von Google Cloud, um Vehicle Routing Problems effizienter zu lösen – durch die Kombination aus Machine Learning und skalierbarer Rechenleistung. Machine Learning analysiert historische Routendaten und verknüpft sie mit Echtzeit-Verkehrsinformationen, um optimale Routen vorherzusagen. Gleichzeitig greift CFR auf die enorme Parallelverarbeitungskapazität von Google Cloud zurück, um mehrdimensionale Routing-Probleme schnell und präzise zu lösen.
Routen in Echtzeit optimieren
CFR generiert optimierte Routen, die sich auf einer Karte visualisieren lassen. So erhalten Flottenmanager einen umfassenden operativen Überblick über die geplanten Einsätze – und die Routen dienen zugleich als Leitfaden für die Fahrer bei der Auslieferung. CFR iteriert in der Lieferplanung in kürzester Zeit und optimiert Routen in Echtzeit neu, sobald während der Auslieferung neue Ereignisse eintreten (etwa größere Verkehrsstörungen oder zusätzliche Lieferaufträge). Außerdem lassen sich Szenarien parallel testen, um die optimale Lösung zu finden, wenn einzelne Rahmenparameter verändert werden.
Integration mit der Google Maps Mobility Solution
Noch besser: CFR fügt sich nahtlos in die neue Google Maps Mobility Solution ein. Diese stellt Module für die effiziente Ausführung von Lieferungen bereit, die zuvor mit CFR geplant wurden, und berücksichtigt dabei Echtzeit-Änderungen bei Lieferprioritäten und Verkehrslage. Fahrer, Endkunden und Flottenmanager erhalten relevante Informationen zum Lieferstatus – genau dann, wenn sie gebraucht werden. Das steigert die Nutzerzufriedenheit und senkt die Kosten spürbar.
Der globale Logistikkonzern UPS nutzt Google Cloud Fleet Routing beispielsweise zur Planung seiner Lieferrouten. Seit dem Einsatz von CFR verzeichnet UPS 10 % weniger Kraftstoffverbrauch und 5 % geringere Emissionen.
Das Team von DoiT setzt mit Begeisterung innovative Mobility-Lösungen um – wir sind zertifizierter Reseller sowohl für Cloud Fleet Routing als auch für Maps Mobility Services. Nutzen Sie die KI-gestützten Funktionen von Cloud Fleet Routing, um Lieferungen pünktlich und zuverlässig abzuwickeln, durch höhere Lieferkapazität Ihrer Flotte Kosten zu senken und CO2-Emissionen durch kürzere Gesamtfahrstrecken zu reduzieren. Google Cloud Fleet Routing steht ab sofort zum Testen und Implementieren bereit; ein Beispiel für eine Webanwendung finden Sie auf Github.