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Jettainer 4.0

Herausforderung

Das Ausschöpfen selbst kleinster Optimierungspotenziale in der Luftfrachtlogistik gewinnt an Bedeutung. Intensive Arbeitsteilung, kürzer werdende Entwicklungs- und Produktionszyklen, knappgehaltene Lagerbestände, wachsende Integration der Weltwirtschaft sowie starker Wettbewerb zwischen den Airlines tragen dazu bei. Luftfrachtlogistik als ein wichtiger Teil der globalen Wertschöpfungsketten

ist durch Unsicherheiten, Risiken und große Komplexität geprägt: (1) Luftfrachtangebot steht stochastischer Nachfrage gegenüber, (2) Frachtdisposition ist durch hohe Heterogenität der involvierten Verkehrsnetzwerke und der eingesetzten Transport- und Hilfsmittel erschwert, (3) vielstufige Geschäftsprozesse sowie (4) unvorhersehbare Ereignisse im Tagesgeschäft. Logistische Transaktionen, etwa Bewegungen innerhalb eines Netzwerks, Übergabe an einen Partner etc., selbst die Lagerung

der Lademittel hinterlassen digitale Spuren in den unterstützenden IT-Systemen entlang der Wertschöpfungskette. Sie erzeugen und speichern kontinuierlich immense Datenmengen. Die gezielte Analyse relevanter Daten soll zur Aufdeckung von Optimierungs- und Wettbewerbspotentialen beitragen. Gewonnene Erkenntnisse sollen in das operative Geschäft einfließen und direkt Nutzen stiften.

Forschungsschwerpunkt

Im Rahmen unseres Forschungsprojektes (Projektstart 2013) nehmen wir uns dem Wertschöpfungspotenzial der Wissensentdeckung und der unmittelbaren Erkenntnisübertragung in das operative Geschäft an. Der Forschungsschwerpunkt des Projektes liegt in der Kombination von Verfahren zur Systementwicklung, insbesondere der Expertensystem-Technologie mit Methoden aus dem Bereich Business Intelligence/Business Analytics (BI/BA).

Business Intelligence

Wir nutzen moderne Analyseverfahren, um die Eigenheiten des logistischen Netzwerks besser zu verstehen, Komplexität in den Geschäftsprozessen beherrschbar zu machen und die Unsicherheiten in der Logistikkette zu reduzieren. Dafür explorieren wir die verfügbaren Datenquellen hinsichtlich definierter Fragestellungen, bewerten die gewonnenen Erkenntnisse und stellen sie für das Tagesgeschäft

in Form von computergenerierten Entscheidungsregeln bereit. Mit eindimensionalen und mehrdimensionalen Methoden und Algorithmen untersuchen wir sowohl das Airline- als auch Lademittelnetzwerk. Mit ein- und mehrdimensionalen Algorithmen untersuchen wir das Airline- und Lademittelnetzwerk. Mit geeigneter Airline-Segmentierung und Flughafen-Clustering bestimmen wir die optimale Netzwerkkonfiguration und liefern wertvolles Wissen für eine bessere Netzwerkkoordination.

Big Data - Data Mining

Mit Hilfe von Data Mining Tools modellieren wir Einflussfaktoren, um die Unsicherheiten der Luftfrachtnachfrage zu reduzieren, Muster in den historischen Daten zu entdecken und diese bei der Frachtdisposition unmittelbar zu berücksichtigen. Darüber hinaus analysieren wir Eventdaten der Lademittel, untersuchen Bestände und Imbalances im Netzwerk, um die Ineffizienzen in Netzwerk aufzuspüren und Lösungen auszuarbeiten.

Expertensystem

Mit Hilfe des von uns entwickelten „regel-basierten“ Expertensystems können Erkenntnisse unmittelbar in Form von Empfehlungen zur aktiven Entscheidungsunterstützung übertragen werden, um kurzfristig die Lademittel für Luftfracht proaktiv und besser zu disponieren, mittelfristig das Serviceangebot zu optimieren und langfristig die Kosten und Risiken der Luftfrachtlogistik zu reduzieren.

Vorgehen

In gemeinsamen Workshops definieren wir relevante Fragenstellungen und leiten daraus Kooperationsziele ab. Mit dem BI/BA-Ansatz unterstützen wir Jettainer etwa bei der Konfiguration und Koordination des logistischen Netzwerks in der Luftfracht, identifizieren Verbesserungspotentiale und erarbeiten gemeinsam Handlungsalternativen. Wir erstellen und bewerten gemeinsam die technischen Systemanforderungen, nutzen die gewonnenen Erkenntnisse der Datenanalyse, entwickeln eine Systemarchitektur, die den definierten Anforderungen gerecht wird, und implementieren diese als innovative Informationssysteme.

Status Quo

Wir haben erfolgreich einen lauffähigen Prototypen entwickelt, der die Entscheidungsfindung beim Lademittelmanagement unterstützt. In die eigens entwickelte Softwarelösung auf Basis von Expertensystem-Technologie haben wir die ersten Erkenntnisse aus unseren BI/BA-Analyse abgebildet und integriert (wissenschaftlich: Design Science-Ansatz).

Auszeichnungen

  • Supply Chain & Transport Awards 2016 - Nominierung
  • BVL Deutscher Logistik-Preis 2016 - 2. Platz
  • IATA Air Cargo Innovation Awards 2017 - Runners-Up
  • Der Deutsche Innovationspreis 2017 - Finalist
  • 2. Innovationspreis der Deutschen Luftfahrt - Finalist

Publikationen

  • Döppner, D. A., Gregory, R. W., Schoder, D., & Siejka, H. (2016). Exploring Design Principles for Human-Machine Symbiosis: Insights from Constructing an Air Transportation Logistics Artifact. In Proceedings of International Conference on Information Systems (ICIS). Dublin, Ireland: ICIS.
  • Döppner, D. A., Schoder, D., & Siejka, H. (2015). Big Data and the Data Value Chain: Translating Insights from Business Analytics into Actionable Results – The Case of Unit Load Device (ULD) Management in the Air Cargo Industry. In Research-in-Progress Proceedings of the 23rd European Conference on Information Systems (ECIS). ECIS.