Umstellung des alten Liefersystems

Veraltete Lieferprozesse basierten auf verstreuten Systemen, was zu einem Anstieg der Lieferverzögerungen um 23 Prozent und einer eingeschränkten Kundeninformation innerhalb von Transportnetzwerken führte, die mehrere Transportmittel nutzten. Es wurde ein einheitliches Logistiksystem eingeführt, das über aktuelle Tracking-Funktionen und flexible Routenplanungsoptionen sowie bidirektionale Kommunikationskanäle verfügt, um täglich über 50.000 Lieferungen zu ermöglichen.

Moderne Liefersysteme sind aufgrund steigender Kundenanforderungen wie Same-Day- und Next-Day-Services mit zunehmender Komplexität konfrontiert. Herkömmliche Logistikkonzepte funktionieren in der Regel so, dass Bestellungen getrennt von der Routenplanung oder Flottenverfolgung verwaltet und Kunden separat informiert werden.

Diese Aufteilung führt zu Lücken innerhalb der Lieferkette, die folgende Probleme verursachen:

• Ineffizienzen bei der Ressourcenverteilung
• Verpasste Liefertermine
• Unbefriedigende Kundeninteraktionen

Herausforderungen in der Kommunikation Bei Lieferungen kann es aufgrund der manuellen Koordination zwischen Disponenten und Fahrern, die auf Telefongespräche und Funkverkehr angewiesen sind, zu Verzögerungen und Fehlern kommen. Darüber hinaus erfordern die Erwartungen der Kunden hinsichtlich des sofortigen Zugriffs auf ihre Sendungsdetails eine zeitnahe automatische Aktualisierung des Lieferstatus.

Um in der Flottenbranche erfolgreich zu sein, müssen Ziele wie Kostensenkungen ohne Einbußen bei der Servicequalität und die Einhaltung von Vorschriften bei gleichzeitiger Anpassung an Veränderungen in der Nachfragedynamik unter einen Hut gebracht werden. Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die Gesamteffizienz und -effektivität von Last-Mile-Lieferdiensten, da diese einen erheblichen Anteil an den Versandkosten haben, der in der Regel zwischen 40 und 60 % liegt.

Probleme bei der Systemintegration Lieferunternehmen standen vor Herausforderungen aufgrund veralteter Systeme und manueller Verfahren, die nicht effektiv miteinander integriert waren:

• Die Routenplanung basierte auf festen Algorithmen, die nicht an Echtzeit-Situationen angepasst werden konnten.
• Suboptimale Zuweisungen für Fahrer und längere Lieferzeiten.
• Den Disponenten fehlte ein umfassender Überblick über die ihnen zur Verfügung stehende Flotte

• Es war schwierig, Verzögerungen oder Probleme schnell und effizient zu beheben.

Probleme im Kundenservice Der Kundenservice hatte mit Problemen aufgrund fehlender Informationen zu kämpfen, was zu folgenden Konsequenzen führte:

• Ungenaue Lieferprognosen
• Fehlende Benachrichtigungen über Verzögerungen
• Frustration bei den Kunden und erhöhtes Anrufaufkommen
• Besondere Probleme bei Eillieferungen

Verbesserungen der Lieferzuverlässigkeit Die Lieferzuverlässigkeit wurde verbessert, indem verspätete Lieferungen um 67 % reduziert wurden. Dies wurde durch intelligentes Routing und Echtzeit-Verkehrsinformationen erreicht, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und Strafen aufgrund von Verzögerungen zu minimieren.

Verbesserungen der Kundenerfahrung Es wurden Strategien zur Verbesserung der Kundenerfahrung umgesetzt, indem Lieferbenachrichtigungen versendet und voraussichtliche Ankunftszeiten (ETAs) angegeben wurden. Dies führte zu:

• 54 Prozent weniger Kundendienstanfragen

• Anstieg der Zufriedenheitsbewertungen von 3,2 auf 4,7 von fünf möglichen Punkten

Ergebnisse der Flottenoptimierung Steigerung der Auslastung der Flottenfahrzeuge von 72 Prozent auf 91 Prozent durch die Umsetzung folgender Maßnahmen:

• Techniken zum Lastausgleich
• Optimierte Zuordnung von Fahrern zu Fahrzeugen

Compliance und Effizienzsteigerungen Die automatisierte Erfassung der Lenkzeiten und Lieferdokumente hat zu folgenden wesentlichen Verbesserungen geführt:

• Reduzierung der Vorbereitungszeit für Audits um 89 %
• Beseitigung von Verstößen bei Compliance- und Berichtsprozessen
• Ermöglichen eines skalierbaren Wachstums des Volumens ohne Anpassungen der Infrastruktur

Plattform-Designphilosophie Die Architektur der Plattform konzentriert sich auf die Verwendung von ereignisgesteuerten Mikroservices zur Verwaltung von Logistikaufgaben, während die Daten in Echtzeit effektiv synchronisiert werden. Die Hauptstrategie besteht darin, die Verwaltung von Aufträgen mit Status von den Optimierungsdiensten ohne Status zu trennen, um eine Skalierung und Isolierung von Fehlern zu ermöglichen.

Technologie zur Routenoptimierung Die Optimierung der Routen erfolgt mithilfe von Maschinellen Lernmodellen, die auf folgenden Daten trainiert wurden:

• Historische Liefertrends
• Aktuelle Verkehrsinformationen
• Leistungsdaten der Fahrer
• Lieferpläne und Fahrzeugkapazität
• Fahrerarbeitszeiten und Kraftstoffeffizienz

Echtzeit-Tracking-System Das Echtzeit-Tracking nutzt:

• GPS-Technologie mit Geofencing
• Check-ins über mobile Apps
• Push-Benachrichtigungen und SMS-Alarme
• In-App-Nachrichten zwischen allen beteiligten Parteien Dies trägt zur Optimierung der Koordination und zur Verkürzung der Reaktionszeiten bei.

Kerndienste

Mobile Anwendungen Native iOS- und Android-Anwendungen werden entwickelt, um:

• ohne Internetverbindung zu funktionieren
• die Datensynchronisation mit dem Server sicherzustellen
• eine Leistungsoptimierung für Gebiete mit unterschiedlichen Netzwerkbedingungen zu bieten

Web-Dashboard Das Dashboard für das Web wurde mit React erstellt und ist für Betriebsteams konzipiert, um Flotten in Echtzeit durch Datenvisualisierung und Berichtstools zu überwachen.

Analyse-Pipeline Die Analyse-Pipeline verarbeitet Ereignisströme mit Apache Spark, um Leistungskennzahlen zu generieren und Analysen für Business-Intelligence-Berichte durchzuführen.

Sicherheitsimplementierung Die Sicherheitseinstellungen umfassen:

• OAuth 2-Authentifizierung für Sicherheitsmaßnahmen beim Login
• API-Ratenbegrenzung zur Steuerung der Datenzugriffsgeschwindigkeit
• Verschlüsselte Datenübertragung zum Schutz der Privatsphäre
• SOC 2-Konformitätsstandards

• Audit-Protokolle und rollenbasierte Zugriffskontrollen durch Sicherheitsaudits
• Richtlinien zur Datenaufbewahrung gemäß den Branchenrichtlinien für Blockchain-Beratung

Observability-Framework Observability umfasst eine Reihe von Überwachungstools:

• Jaeger für die Nachverfolgung
• ELK-Stack für die zentralisierte Protokollierung
• Benutzerdefinierte Dashboards zur Verfolgung von SLAs, Fehlerquoten und wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs)
• Automatische Skalierungsrichtlinien, die die Rechenressourcen dynamisch anpassen

Entwicklungsansatz Das Projekt wurde unter Verwendung einer schrittweisen Methode entwickelt, die sich zunächst auf Tracking- und Kommunikationsfunktionen während der MVP-Bereitstellungsphase konzentrierte, bevor in späteren Updates erweiterte Optimierungsfunktionen hinzugefügt wurden.

Bereitstellungsstrategie Die Strategie für die Umgebung umfasste:

• Erstellung von Entwicklungsbereichen sowie Staging- und Produktionsclustern
• Blue-Green-Deployment-Methoden für nahtlose Updates
• CI/CD-Pipeline mit automatisierten Tests für Codequalität und Sicherheitsscans

Migrationsstrategie

Die Strategie für die Migration der Datenbank umfasste:

• Verwendung von Dual-Write-Methoden während der Übergangsphasen
• Ermöglichen von Rollbacks bei gleichzeitiger reibungsloser Datensynchronisation
• API-Versionierung zur Erleichterung reibungsloser Client-Übergänge

Testmethodik Der Testansatz konzentrierte sich auf:

• Integrationstests für die Interaktion von Microservices
• Lasttests zur Simulation von Spitzenauslastungen
• Chaos Engineering zur Überprüfung der Systemresilienz
• Tests mobiler Anwendungen auf Android- und iOS-Plattformen
• Simulation der Netzwerkbedingungen für eine umfassende Bewertung

Risikomanagement Das Unternehmen legte den Schwerpunkt auf das Risikomanagement und implementierte:

• Automatisierte Backup-Systeme für den Ausfall von Rechenzentren
• Schutzschalter zur Verhinderung weitreichender Systemausfälle
• Manuelle Eingriffsmöglichkeiten für wichtige operative Entscheidungen
• Schulungsprogramme für Mitarbeiter zur effektiven Nutzung der Tools

Operative Verbesserungen Die Plattform wurde einer Umgestaltung unterzogen, die innerhalb des ersten Quartals nach der vollständigen Implementierung zu einer deutlichen Steigerung der Effizienz und Kundenzufriedenheit führte.

Wichtige Leistungskennzahlen:

• Der Prozentsatz der pünktlichen Lieferungen stieg um 22 Prozentpunkte von 67 % auf 89 %.
• Die Kundeninteraktion verzeichnete einen Anstieg, da 78 Prozent der Empfänger ihre Lieferungen überwachten.
• Die Zufriedenheitsbewertung für die Genauigkeit der Lieferzeiten lag bei 92 Prozent

Kostenoptimierung

• Senkung der Kraftstoffkosten um 42 Prozent durch optimierte Routenplanung
• Veränderung des Fahrverhaltens durch Echtzeit-Vorschläge für kraftstoffsparende Routen
• Umwelt- und Kostenvorteile, die einen positiven Feedback-Kreislauf schaffen

Echtzeit-Optimierungsbalance

Das aktuelle System erreicht eine Optimierung von 85 Prozent innerhalb von 23 Sekunden, während perfekte Lösungen in der Produktion über 3 Minuten benötigen.

Offline-Funktionalität Die Offline-Funktionalität in Anwendungen ist in Regionen mit schlechter Mobilfunkabdeckung von entscheidender Bedeutung, da sie Fahrern Folgendes ermöglicht:

• Abrufen von Routendaten und Kundeninformationen
• Bestätigen von Lieferungen ohne aktive Netzwerkverbindung

• Konflikte reibungslos zu lösen, sobald die Verbindung wiederhergestellt ist

User Experience Design Das Aussehen eines Designs kann Einfluss darauf haben, wie einfach Menschen mit unterschiedlichem technischem Hintergrund es während der Fahrt nutzen können. Leicht verständliche Schritte mit visuellen und gesprochenen Anweisungen trugen dazu bei:

• Die Schulungszeit von 14 Tagen auf 3 Tage zu verkürzen

• Präzisere Datenerfassung zu erreichen

Komplexität der Integration Die Integration in ältere Flottenmanagementsysteme erforderte mehr Aufwand als ursprünglich erwartet. Ältere Systeme verfügen oft nicht über moderne Integrationsfunktionen und erfordern:

• Entwicklung einer benutzerdefinierten Middleware
• Datentransformationsschichten

• Erweiterte API-Entwicklung

Spitzenlastmanagement In Spitzenzeiten wie dem Black Friday und an Feiertagen, an denen der Datenverkehr um 400 % ansteigt, ist es entscheidend, Skalierungsstrategien zu haben, die auf vorausschauenden Signalen basieren und nicht auf reaktiven Auto-Scaling-Triggern.

Aufrechterhaltung der Datenqualität

Automatisierte Prozesse zur Bereinigung und Überprüfung von Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Integrität analytischer Bemühungen.

Zufriedenheit der Fahrer Eine übermäßige Optimierung könnte die Zufriedenheit der Fahrer beeinträchtigen. Frühere Routensysteme konzentrierten sich in erster Linie auf den Kraftstoffverbrauch, ohne die Präferenzen der Fahrer und die erforderlichen Pausenzeiten zu berücksichtigen, was zu Widerstand seitens der Lieferteams führte. Die aktuelle Lösung berücksichtigt:

• Komfort für die Fahrer und Vertrautheit mit den Routen
• Umfassender Ansatz, der mehrere Faktoren berücksichtigt
• Einbeziehung der Präferenzen der Fahrer

Datenspeicherung:

• PostgreSQL für Transaktionsdaten
• InfluxDB für Zeitreihentelemetrie Optimierungs-Engine:
• Python-basierte Optimierungs-Engine unter Verwendung der OR Tools-Bibliothek CI/CD:

• GitLab-Pipelines für automatisierte Test- und Bereitstellungs-Workflows