Multi-Agent-System zur Modellierung von Nutzerverhalten und zur integrierten Optimierung von Infrastruktur und Zustellung
In der urbanen Letzte-Meile-Logistik stehen Unternehmen vor der Herausforderung, eine hohe Erstzustellquote sicherzustellen, während Nutzerverhalten zunehmend dynamisch und schwer vorhersehbar ist. Klassische Zustellmodelle basieren auf statischen Infrastrukturen und auftragsgetriebener Routenplanung, wodurch reale Nutzungsmuster unzureichend berücksichtigt werden. Bestehende Lösungen wie Routing-Optimierung oder Pick-up-Systeme adressieren nur Teilaspekte und führen daher weiterhin zu ineffizienten Prozessen, hohen Kosten durch Zweitzustellungen und einer geringen Nutzung alternativer Zustelloptionen.
Für wen ist die Lösung
Logistikunternehmen, Urbane Zustelldienste und Letzte Meile Betreiber
Nutzen
Höhere Zustellquote, Effizientere Zustellung
Die urbane Letzte-Meile-Logistik steht vor einer zentralen operativen Herausforderung: der Sicherstellung einer hohen Erstzustellquote. Für Logistikunternehmen ist die erfolgreiche Zustellung beim ersten Versuch von entscheidender wirtschaftlicher Bedeutung. Fehlgeschlagene Zustellungen führen unmittelbar zu zusätzlichen Kosten durch erneute Zustellversuche, erhöhen die Komplexität der Tourenplanung und reduzieren die Gesamteffizienz. In vielen Fällen wird ein Auftrag bereits nach dem zweiten Zustellversuch unprofitabel.
Unsere Lösung / Workflow
- Datenerfassung und Kontextintegration
Relevante Kontextdaten wie Zeit, Ort, Nachfrage sowie bestehende Infrastruktur werden integriert und strukturiert analysiert. - Verhaltensmodellierung
Nutzerentscheidungen werden durch Agentic AI realitätsnah simuliert und hinsichtlich Zustellpräferenzen und Erreichbarkeit bewertet. - Integrierte Optimierung
Infrastrukturkonfiguration und Routing werden auf Basis der Verhaltensmodelle dynamisch angepasst, um die Erfolgswahrscheinlichkeit der Erstzustellung zu maximieren.
Beschreibung zum Vertiefen
Die urbane Letzte-Meile-Logistik leidet unter niedrigen Erstzustellquoten, was zu hohen Kosten und ineffizienten Prozessen führt. Hauptursache ist ein strukturelles Missverhältnis zwischen statischer Infrastruktur, auftragsbasierter Routenplanung und dynamischem Nutzerverhalten. Bestehende Lösungen optimieren entweder Routing, Infrastruktur oder Datenanalyse, berücksichtigen jedoch selten deren Zusammenspiel.
Das Projekt entwickelt ein Agentic Multi-Agent-System (Large Language Model), das Nutzerverhalten realitätsnah simuliert und mit Infrastruktur- sowie Routingentscheidungen koppelt. User Agents modellieren kontextabhängige Entscheidungen (z. B. Abwesenheit, Präferenzen), während Infrastructure Agents bestehende Systeme wie Pick-up-Stationen adaptiv konfigurieren. Routing Agents integrieren diese Informationen in die Zustellstrategie, um die Erfolgswahrscheinlichkeit der Erstzustellung zu maximieren.
Durch einen geschlossenen Lernkreislauf passt sich das System kontinuierlich an reale Nutzung an. Ziel ist eine Steigerung der Erstzustellquote, Reduktion von Zweitzustellungen und effizientere Nutzung bestehender Infrastruktur.
Eingesetzte AI- und IT-Technologien
Agentic AI & Multi-Agenten-Systeme, Large Language Models (LLM), Machine Learning & Predictive Analytics, Optimierungsalgorithmen (z. B. VRP), Simulation & Digital Twin, Datenintegration & API-basierte Systeme
KI4KMU 
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