Tagesplanung vorbereiten
Offene Aufträge des nächsten Tages auf verfügbare Fahrzeuge verteilen – als Vorschlag, den der Disponent anpasst.
Spedition · Disposition
KI-Disposition: Vorschläge für Disponenten – Entscheidung beim Menschen.
Ein KI-Dispositionsassistent führt offene Aufträge, Fahrzeuge, Fahrer, Zeitfenster und Kapazitäten zusammen und erstellt auf Zuruf einen Planungsvorschlag. Er disponiert nicht autonom: Der Disponent prüft, ändert und gibt frei.
Was ist KI-Disposition?
KI-Disposition bezeichnet den Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Unterstützung der Transportdisposition: Ein Assistent greift auf Aufträge, Fahrzeuge, Fahrer, Verfügbarkeiten, Standorte, Kapazitäten, Zeitfenster, Relationen, bestehende Touren und Restriktionen zu, versteht Anfragen in natürlicher Sprache und erstellt daraus Planungsvorschläge mit Begründung. Der Disponent behält die Kontrolle und die Entscheidungshoheit.
Der wesentliche Unterschied zu einer „vollautomatischen Disposition“: Wir behaupten nicht, dass eine KI den Disponenten ersetzt. Disposition ist ein Beruf mit Erfahrung, Kundenkenntnis und Verantwortung – das wissen wir aus eigener Praxis. Was sich abnehmen lässt, ist die Rechen- und Suchtarbeit davor: Welche Aufträge sind offen, welche Fahrzeuge frei, was passt zusammen, wo gibt es Konflikte?
So funktioniert es
Aufgabe stellen. Vorschlag prüfen. Freigeben.
Der Assistent ist mit dem TMS verbunden und kennt den aktuellen Stand. Auf eine Anfrage – „Plane die offenen Aufträge für Montag auf unsere verfügbaren Fahrzeuge“ – liefert er einen nachvollziehbaren Vorschlag.
- Datengrundlage: Fahrzeuge, Fahrer, Verfügbarkeit, Standort, Kapazität, Zeitfenster, Relation, bestehende Touren, Restriktionen
- Vorschlag: Zuordnung je Fahrzeug mit Reihenfolge und Begründung
- Konflikte: Zeitfenster, Überladung, fehlende Ausstattung oder Lenkzeiten werden markiert statt ignoriert
- Freigabe: Der Disponent ändert, bestätigt oder verwirft – erst dann erfolgt die Übernahme ins TMS
- Protokoll: Jeder Vorschlag und jede Entscheidung bleibt nachvollziehbar
Einsatzbereiche
Wobei ein KI-Dispositionsassistent hilft
Freie Kapazität finden
„Was passt noch auf Fahrzeug 12?“ – Beiladungen auf bestehenden Relationen erkennen.
Änderungen einordnen
Kommt eine Auftragsänderung herein, zeigt der Assistent, welche Tour betroffen ist und welche Alternativen es gibt.
Frachtführer-Vorschlag
Für Aufträge ohne eigenes Fahrzeug: passende Frachtführer nach Relation, Erfahrung und Konditionen vorschlagen.
Fragen beantworten
„Welche Aufträge für Kunde X sind diese Woche noch offen?“ – Antworten direkt aus den TMS-Daten.
Regeln prüfen
Restriktionen wie Zeitfenster, Fahrzeugausstattung oder Kundenvorgaben werden bei jedem Vorschlag berücksichtigt.
Welche Vorarbeit kostet Ihre Disponenten am meisten Zeit?
Im Automatisierungscheck sehen wir uns den Planungsablauf an – und was sich davon sinnvoll vorbereiten lässt.
Häufige Fragen
Fragen zur KI-Disposition
Der KI-Assistent greift über Schnittstellen auf die Daten zu, die ein Disponent auch verwendet: offene Aufträge, Fahrzeuge, Fahrer, Verfügbarkeiten, Standorte, Kapazitäten, Zeitfenster, Relationen, bestehende Touren und Restriktionen. Auf eine Anfrage wie „Plane die offenen Aufträge für Montag“ erstellt er einen Vorschlag, markiert Konflikte und begründet seine Zuordnung. Der Disponent prüft, ändert und gibt frei – erst dann werden Daten ins TMS geschrieben.
Nein, und das ist keine Floskel: Disposition bedeutet Verantwortung, Kundenkenntnis und Entscheidungen unter Unsicherheit – etwa wenn ein Fahrer ausfällt oder ein Kunde anruft. Die KI übernimmt die Vorarbeit: filtern, kombinieren, prüfen, vorschlagen. Die Entscheidungshoheit bleibt beim Menschen.
Nein. Der Assistent arbeitet mit den Daten aus Ihrem bestehenden TMS, sofern es eine Anbindung erlaubt – per API, Datenbankzugriff oder Export. Freigegebene Planungen werden über denselben Weg zurückgeschrieben.
Nicht ganz. Klassische Tourenoptimierung berechnet nach festen Kriterien die günstigste Route. Der KI-Assistent ergänzt das um die Fähigkeit, natürliche Anfragen zu verstehen, unstrukturierte Hinweise („Kunde X nur vormittags“) zu berücksichtigen und Vorschläge zu erklären. Wo eine mathematische Optimierung sinnvoll ist, kann sie als Werkzeug eingebunden werden.
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