Kurzfassung: UPS (Logistik) optimiert mit dem System ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) täglich Millionen von Stopps. Ergebnis: Jährlich $300–$400 Mio. Einsparungen, ~100 Mio. Meilen weniger gefahren, ~10 Mio. Gallonen Kraftstoff gespart und ~100.000 t CO₂ vermieden. Ein Upgrade zu Dynamic ORION reduziert pro Fahrer zusätzlich 2–4 Meilen pro Tour – in Echtzeit, basierend auf Verkehr, Paketmix und Tagesverlauf.
Quellen
- Quelle: INFORMS, 2020: https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/inte.2016.0875
- Quelle: BSR, Juni 2019: https://www.productmonk.io/p/aws-success-secrets-from-startup-to-titan-473d04d0b889a9d0
- Quelle: Supply Chain Dive, Februar 2021: https://www.supplychaindive.com/news/ups-orion-route-planning-analytics-data-logistics/601673/
- Quelle: The Washington Post, Januar 2025: https://www.washingtonpost.com/business/on-it/new-united-parcel-service-software-aims-to-cut-delivery-time-and-save-fuel/2013/11/10/6255b264-4336-11e3-8b74-d89d714ca4dd_story.html
Ausgangslage
Letzte Meile = hoher Kostentreiber: Streckenführung, Stoppreihenfolge, Verkehrs- und Witterungslage sowie Servicefenster machen Tourenplanung zu einem komplexen Optimierungsproblem (VRP). Jede eingesparte Meile skaliert über Zehntausende Fahrzeuge sofort in Cash und CO₂.
Die Lösung: ORION & Dynamic ORION
UPS führt mit ORION eine KI-gestützte Optimierung ein (Kombination aus Operations Research, Heuristiken und Datenmodellen). Ziel: Die Stoppreihenfolge so wählen, dass Gesamtmeilen, Zeit und Kraftstoff minimiert werden, bei Einhaltung aller Restriktionen (Zeitslots, verbundene Lieferungen, Fahrerregeln).
Mit Dynamic ORION wird die Route unterwegs neu berechnet: Wenn sich Paketmix oder Verkehrslage ändert, bekommt der Fahrer direkte Turn-by-Turn-Anpassungen. Das senkt zusätzlich 2–4 Meilen pro Tour (zuvor schon 6–8 Meilen), und die Funktion lief bereits 2021 auf 97 % der Vans, die ORION nutzen.
Ergebnisse (hart quantifiziert)
- $300–$400 Mio. jährliche Einsparungen durch weniger gefahrene Meilen
- ~100 Mio. Meilen weniger pro Jahr → ~10 Mio. Gallonen Kraftstoff gespart → ~100.000 t CO₂ vermieden
Diese Zahlen zeigen: Algorithmische Tourenoptimierung ist kein „nice to have“, sondern ein massiver Ergebnishebel in großskaligen Netzen.
„Ersetzt KI Menschen?“ – Einordnung
UPS hat 2024/2025 größere Stellenstreichungen angekündigt. Als Gründe nannte das Unternehmen u.a. Nachfrageschwäche, Netzwerkkonsolidierung (u. a. geringere Amazon-Volumina) und mehr Automation. Das belegt zweierlei:
- Automatisierung senkt die Arbeitsintensität des Netzes,
- Aber Makrofaktoren (Volumenmix, Standortschließungen) spielen ebenfalls eine große Rolle.
Kurz: OR-/KI-Systeme reduzieren den Personalbedarf pro Sendung, doch konkrete Entlassungszahlen sind nicht monokausal auf KI zurückzuführen.
Übertragbarkeit für Mittelstand & 3 Schritte zum Start
- Datengrundlage sichern: saubere Tour-/Stopp-/Zeit-/Fahrzeugdaten, realistische Servicefenster, IST-Telematik.
- Pilot auf einem Cluster: 4–8 Wochen A/B-Vergleich „Plan vs. KI-Plan“. KPI: Meilen/Stop, Stopps/Stunde, Kraftstoff/Tour, Pünktlichkeit.
- Operationalisieren: Dispatcher-UI + Fahrer-App (Turn-by-Turn), Feedbackschleifen, tägliche Re-Optimierung, Monitoring der KPI.
ROI-Daumenregel: Schon 1–2 gesparte Meilen pro Tour skaliert in Flotten mit hunderten Fahrzeugen sehr schnell in sechs- bis siebenstellige jährliche Einsparungen (Kraftstoff, Zeit, Wartung).
Lessons learned
- Scale matters: Je größer das Netz, desto höher der absolute ROI.
- Echtzeit schlägt statisch: Dynamic Re-Routing bringt zusätzliche Prozentpunkte – täglich.
- Green = Lean: CO₂-Reduktion ist hier eine direkte Folge von Kosteneffizienz – kein Widerspruch.
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