Investitionsentscheidung richtig berechnen: Durch Einsatz intelligenter Algorithmen den optimalen Mix von elektrischen und fossilen Lkw-Flotten berechnen
Status:
Ein Automobilhersteller nutzt eine fossile Lkw-Flotte für den Inbound-Transport von seinen Zulieferern zu mehreren Produktionswerken. Das Logistikmanagement möchte die Kohlenstoffemissionen durch Investitionen in eine elektrische Flotte reduzieren. Aufgrund der geltenden Vorschriften sollen Strafen für CO2-Emissionen vermieden werden und stattdessen mögliche Steuererleichterungen für Elektro-Lkws genutzt werden. Aber auch mit der neuen Flottenzusammensetzung sollen alle Werkslieferungen mit maximal ausgelasteten Lkw-Ladungen durchgeführt werden, um mit höchster Kosteneffizienz zu agieren. Außerdem muss sichergestellt sein, dass alle Liefertermine zu den Werken pünktlich und zuverlässig eingehalten werden können.
Herausforderungen:
Ein Szenario mit Elektro-Lkws und fossilen Lkws ist schwer zu managen. Zunächst muss aus ökonomischer und ökologischer Sicht der richtige Mix zwischen fossilen Fahrzeugen und Elektrofahrzeugen gefunden werden. Dieser sollte das vorhandene Geschäftsmodel und die vorherrschenden Verkehrsprofile berücksichtigen. Die Planung der Touren mit elektrischen Lkws muss realisierbar sein, z.B. hinsichtlich der Reichweite der Fahrzeuge. Bevor ein hohes Investitionsvolumen verabschiedet wird, müssen Fragen beantwortet werden wie: Welche Touren können mit Elektrofahrzeugen durchgeführt werden und welche Touren sollten besser mit fossilen Fahrzeugen verplant werden? Was ist der beste Einsatz?
Beispiel:
Die Möglichkeit der Elektrifizierung einer Lkw-Tour hängt von der Struktur des logistischen Netzwerks (Reichweiten, Topographie…), den Anforderungen an das Geschäft (Standzeit, Service-Zeit, Stopps pro Tour…) sowie dem aktuellen Stand der Technologie ab.
Fazit: Eine intelligente Software sollte bei der Planung den Einsatz von gemischten Fuhrparks unterstützen. Die Software muss in der Lage sein, die E-Tauglichkeit von Touren zu bewerten und die E-Lkw aufgrund dessen gezielt einzusetzen.
Lösung:
Durch den Einsatz der flexis Software war das Management in der Lage, den richtigen Mix zwischen fossilen und elektrischen Fahrzeugen zu finden: 38 % aller Lkws sollten elektrisch sein und 62 % aller Lkws sollten fossil sein.
Und warum? Ursprünglich wurde unterstellt, dass größere Investitionen in eine neue Elektroflotte notwendig sind, um eine deutliche Reduzierung der CO2-Emissionen nachweisen zu können. Aus wirtschaftlichen und Effizienz-Gesichtspunkten war dies jedoch nicht die beste Lösung. Entfernungen, Umschlagspunkte, Batterieladezeiten, verfügbare Ladepunkte, elektrische Reichweiten, etc. mussten im vorliegenden Szenario berücksichtigt werden. Mit einem intelligenten Algorithmus von flexis konnte der beste Mix berechnet werden, um die strategische Planung mit einer perfekten Aufteilung der Flotte für das bestehende Geschäftsmodell und -Umfeld zu definieren.
Ergebnis:
In diesem Anwendungsfall berechnet die flexis Software, dass das OEM 1 % der Frachtkosten und 35 % der Kohlenstoffemissionen einsparen kann, wenn der oben genannte Flottenmix verwendet wird.
Das bedeutet, dass mit dem richtigen Mix durch den intelligenten Einsatz der flexis Software CE2-Emissionen eingespart werden und es wird gleichzeitig sichergestellt, dass keine Mehrkosten entstehen. Mit Hilfe einer Optimierungssoftware für das Flottenmanagement und die Routen- und Tourenoptimierung wird darüber hinaus die kombinierte Flotte mit den definierten Einschränkungen täglich optimal eingeplant.
Die Software berechnet, welche Touren aufgrund der begrenzten Reichweite der Elektro-Lkw nicht durchführbar sind und welche besser mit fossilen Lkws ausgeführt werden. Unternehmen sollten also regelmäßig den besten strategischen Mix für ihre Fahrzeugflotte innerhalb ihres Geschäftsmodels berechnen und planen, um dann die richtige Investitionsentscheidung für den Fuhrpark zu treffen. Und natürlich unterstützt ein gutes cloud-basiertes Transportplanungssystem von flexis die tägliche automatisierte Planung und Optimierung der Routen und Touren einer gemischten Fahrzeugflotte.