Evertracker: Künstliche Intelligenz trifft Internet der Dinge

IoT, Internet of things, Internet der Dinge

Marc Schmitt, 35 Jahre, ist eigentlich Grafikdesigner. Früher hatte er Geschäftsberichte für Banken erstellt, die dann aber immer erst zu spät oder an die falsche Stelle geliefert wurden. Das nervte ihn. Was folgte, war eine Track-and- Trace-App. Die wollten die Fahrer allerdings nicht und Schmitt dachte längst weiter. Gemeinsam mit seinem Geschäftspartner, dem Schweden Peter Lindqvist (49), entwickelte er eine Internet-der-Dinge-Plattform, eine Art Kommunikationsplattform für bewegliche Gegenstände jedweder Art. So entstand 2014 Evertracker.

Für die beiden Gründer war klar: Sie müssen eine Software entwickeln, die aktiv kommuniziert. Hinzu kamen Algorithmen, die vorausschauende Analysen ermöglichen. So lässt sich kalkulieren, inwieweit ein Sendungsstück oder eine ganze Lieferung zu spät oder zu früh kommt.

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Keine weitere Track-and-Trace-Lösung

Inzwischen hat das Hamburger Softwareunternehmen seine Plattform mit Künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert. „Denn nur KI kann Abläufe ununterbrochen analysieren“, sagt Schmitt. Bei Evertracker handelt es sich also nicht um eine weitere Track-and-Trace-Lösung. Evertracker verfolgt keine beweglichen Objekte, sondern lässt sie kommunizieren. Dies geschieht über GPS-Tracker, die Großbriefen, Paketen oder Fahrzeugen beigelegt oder an Containern oder Rollwagen angebracht werden.

Die Tracker senden permanent aktuelle Informationen, unabhängig von zum Beispiel RFID-Gates oder Scans. Sie funktionieren überall, solange die Netzabdeckung stimmt. Die Software analysiert die eingehenden Daten sofort und ist in der Lage, Auswirkungen abzuleiten und eigene Schlüsse zu ziehen, die sie über Schnittstellen anderen Unternehmen zur Verfügung stellen kann.

Evertracker als Basis für weiteres Wachstum

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Durch KI wird es also möglich, Standortdaten in Echtzeit zu verarbeiten – mit dem Ziel, Prozesse vollständig zu verstehen, zu verbessern und möglichst zu automatisieren. „Letztlich geht es darum, einen Prozess zu steuern und etwas automatisch auszulösen“, sagt Schmitt. Erst dann erreiche ein Unternehmen Skalierbarkeit in seinem Geschäftsmodell und damit die Voraussetzung für weiteres Wachstum. „Track-and-Trace-Lösungen dagegen produzieren nur Datenmüll“, fügt er hinzu.

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KI mache nichts anderes, als einen Prozess zu verstehen. „Hat sie das, ist sie beliebig skalierbar und kann Vorhersagen darüber treffen, was in der Logistikkette künftig geschehen wird.“ Dabei geht es nicht vorrangig darum, mögliche Störungen frühzeitig zu erkennen. Im Mittelpunkt steht vielmehr, Abläufe vorauszusehen und damit besser steuern zu können. Schmitt: „Nur wer genau versteht, wie sich etwas durch die Logistikkette bewegt und Informationen darüber erhält, was in der Zukunft passieren wird, kann effizient steuern.“

Wie ein kleines Kind

Je mehr Informationen – zum Beispiel auch Wetter- oder Verkehrsdaten – eine KI bekommt, die dann auch noch miteinander verknüpft werden, desto besser. KI sei vergleichbar mit einem Kind, das sich entwickelt, indem es immer mehr Zusammenhänge versteht und dieses Wissen wieder neu verknüpft. „Einem Kind muss man am Anfang auch ganz viele Informationen geben, bis es irgendwann merkt: Ich lerne, indem ich mir Informationen hole und gezielt Fragen stelle“, sagt Schmitt. „Wir versuchen dem System auch möglichst viel beizubringen, was zeitlich allerdings nur begrenzt möglich ist.“ Damit es schnell lernt, muss es daher so gebaut werden, dass es eine Frage stellt, wenn es etwas Neues erkennt. „Denn Computer machen nur das, was man ihnen sagt.“

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