Wie statten Sie Ihre Logistik-, Supply-Chain- und Mobilitätsteams mit KI-Fähigkeiten aus, bevor die Konkurrenz es tut?

Ein Dispositions-Team braucht eine Mischung aus technischen Grundlagen, Prozessintegration und Change-Management. Zunächst vermitteln wir die Grundlagen, wie Modelle Entscheidungen treffen: Inputs, Outputs, Unsicherheitsmaße und typische Failure-Modes. Das Verständnis dieser Mechanik reduziert Misstrauen und ermöglicht bewusstere Entscheidungen.

Im zweiten Schritt fokussieren die Workshops auf Integration: wie werden Copilot-Vorschläge in bestehende TMS-Workflows eingebettet, welche Datenfeeds müssen geprüft werden (z. B. Auftragspriorität, Fahrzeugstatus, Verkehrsdaten) und wie sehen Eskalationspfade aus, wenn Vorschläge nicht praktikabel sind. Praktische Übungen mit realen Cases sorgen dafür, dass das Team nicht nur zuschaut, sondern aktiv interagiert.

Ein dritter Baustein ist Prompting- und Interaktionsdesign: wir trainieren Disponenten, wie sie den Copilot richtig befragen, alternative Szenarien anfordern und Eingriffe des Menschen dokumentieren. Diese Skills erhöhen die Qualität der Zusammenarbeit Mensch-KI und erleichtern das spätere Monitoring.

Schließlich bieten wir On-the-Job Coaching an, bei dem Experten für mehrere Schichten anwesend sind, um Fragen in Echtzeit zu beantworten und Anpassungen vorzunehmen. So wird das Tool nicht als Blackbox, sondern als verlässlicher Partner im operativen Alltag etabliert.

Erfolg misst sich in operativen KPIs, Verhaltensänderungen und der Nachhaltigkeit der Nutzung. Operative Kennzahlen können sein: Verbesserung der Forecast-Genauigkeit, Verkürzung der Planungszeit pro Lauf, Reduktion von Leerkilometern oder gesteigerte On-Time-Delivery-Rate. Diese KPIs sollten vor dem Training definiert und regelmäßig gemessen werden.

Parallel dazu erfassen wir Nutzungsmetriken der KI-Tools: Wie oft akzeptieren Disponenten Copilot-Vorschläge? Welche Anpassungen werden vorgenommen? Ein hoher Interaktionsgrad mit sinkender manueller Korrekturrate ist ein gutes Signal für Adoption.

Wesentlich ist auch die qualitative Messung: Nutzerfeedback, Fehlerberichte und Fallstudien aus dem Daily Business. Diese Informationen zeigen, ob Trainingsinhalte verstanden wurden und ob Playbooks in kritischen Situationen greifen.

Langfristig gehören auch organisatorische Indikatoren dazu: neue Rollenbesetzungen (z. B. AI Product Owner), Teilnahme an internen Communities of Practice und Skalierung von Pilotprojekten in weitere Regionen oder Geschäftsbereiche.

Die Umstellung auf E-Mobility verändert Entscheidungsgrundlagen im Flottenbetrieb: Ladezeitfenster, Reichweitenvariabilität, Ladezustand-Management und Ladeinfrastruktur-Constraints werden zu zentralen Planungsparametern. Unsere Trainings vermitteln zuerst die physikalischen und betrieblichen Grundlagen dieser neuen Dimensionen, damit Manager verstehen, warum traditionelle KPIs neu gedacht werden müssen.

Technisch arbeiten wir mit Simulationen und Szenarien: Wie wirken sich unterschiedliche Ladeprofile auf Routenplanung und Verfügbarkeit aus? Welche Reserven müssen eingeplant werden? Durch praxisnahe Exercises lernen Flottenmanager, Ladefenster in die Disposition zu integrieren und Trade-offs zwischen Reichweite, Ladekosten und Servicelevel zu bewerten.

Ein weiterer Schwerpunkt ist Datenintegration: Telemetriedaten, Ladeinfrastruktur-APIs und Batteriedaten müssen korrekt interpretiert werden. Wir zeigen, welche Datenqualität nötig ist, wie Anomalien erkannt werden und wie Predictive-Modelle gepflegt werden, damit Entscheidungen robust bleiben.

Abschließend begleiten wir die Einführung von Tools on-the-job und erstellen Playbooks für den Betrieb unter unterschiedlichen Netzbelastungen und saisonalen Effekten. So entsteht operative Resilienz statt bloßer Technologieadoption.

Governance ist kein Add-on, sondern ein Kernelement: Logistikunternehmen agieren in einem regulierten Umfeld mit hohen SLAs und oft sensiblen Nutzerdaten (Fahrer, Lieferempfänger). Governance sichert, dass KI-gestützte Entscheidungen nachvollziehbar, auditierbar und compliant sind. In unseren Programmen ist Governance von Beginn an integriert.

Wir behandeln Themen wie Datenhoheit, Zugriffskontrollen, Protokollierung von Modellentscheidungen und Kriterien für menschliches Overriding. Praktische Artefakte sind Audit-Logs, Entscheidungsspielbücher und klare Metriken zur Modellüberwachung, die in den Trainings erarbeitet und getestet werden.

Ein weiterer Aspekt ist Ethical AI: Bias-Risiken bei automatischer Priorisierung von Aufträgen oder bei Fahrerbewertungen müssen erkannt und mitigiert werden. Wir schulen Teams, Warnsignale zu identifizieren und definieren Escalation-Flows für potenziell diskriminierende Entscheidungen.

Schließlich übersetzen wir Governance-Anforderungen in handhabbare Prozesse, sodass Teams nicht mit abstrakten Prinzipien kämpfen, sondern konkrete Checklisten und Verantwortlichkeiten haben, die sie täglich nutzen können.

Nicht-Techniker brauchen Tools und Frameworks, die Komplexität verbergen, ohne Transparenz zu opfern. Unser AI Builder Track ist genau darauf ausgelegt: wir vermitteln Low-Code-Methoden, standardisierte Prompting-Frameworks und modulare Playbooks, mit denen Power-User eigene Automationen und Workflows entwickeln können.

Der Schwerpunkt liegt auf Reuse: statt jedes Mal ein Modell neu zu trainieren, lehren wir, wie bestehende Copilots parametrisiert, Prompts verfeinert und einfache Datenpipelines konfiguriert werden. Dadurch entstehen schnell nutzbare Prototypen, die in den operativen Alltag integriert werden können.

Parallel bieten wir Governance-Guards an: Templates für Datenzugriff, Validierungs-Checks und Review-Prozesse, damit Nicht-Techniker nicht unbeabsichtigt Risiken einführen. Die Kombination aus Empowerment und Schutz ist entscheidend für nachhaltige Adoption.

Zum Abschluss sorgen wir durch interne Communities of Practice dafür, dass erfolgreiche Ansätze geteilt und weiterentwickelt werden — so entsteht ein kontinuierliches Lern- und Innovationsnetzwerk innerhalb der Organisation.

Die Zeit bis zu messbaren Ergebnissen variiert je nach Scope und Startreife: Bei fokussierten Piloten, etwa einem Planungs-Copilot für einen regionalen Korridor, sehen wir Quick Wins oft innerhalb von 2–6 Wochen: verbesserte Dispositionsvorschläge, geringere Planungszeit und erste KPI-Verbesserungen.

Für breit angelegte Rollouts, inklusive Governance, Playbooks und On-the-Job-Coaching über mehrere Abteilungen, rechnen wir mit 3–6 Monaten bis zu substantiellen, spürbaren Verbesserungen in Forecast-Genauigkeit, Flottenauslastung und Kosteneffizienz. Diese Zeit enthält auch wichtige Schritte wie Datenbereinigung, Nutzerakzeptanz und iterative Modellanpassung.

Wichtig ist, dass Ergebnisse sowohl quantitativ als auch qualitativ dokumentiert werden: Operational Metrics plus Nutzerfeedback. So lassen sich Skalierungsentscheidungen fundiert treffen.

Unsere Co-Preneur-Mentalität bedeutet, wir bleiben so lange operativ beteiligt, bis die Organisation die neuen Fähigkeiten selbst trägt — das reduziert Time-to-Value und erhöht die Nachhaltigkeit der Maßnahmen.

Ein Management Briefing fokussiert auf strategische Implikationen, Risikoabschätzung und Wertpotenzial. Zunächst klären wir konkrete Business Objectives: Kostenreduktion, Serviceverbesserung, Emissionsziele oder Skalierung von E-Mobility-Flotten. Diese Ziele treiben die Auswahl der richtigen KI-Initiativen.

Anschließend präsentieren wir eine pragmatische Roadmap: Priorisierte Use Cases, Investitionsschätzung, notwendige Daten- und Infrastrukturmaßnahmen sowie erwartete KPIs. Wichtig ist dabei die Darstellung von schnellen, überprüfbaren Experimenten neben langfristigen Architekturentscheidungen.

Ein weiterer Baustein ist Governance und Compliance: wir skizzieren, welche regulatorischen Fragen relevant sind, wie Datenschutz gehandhabt wird und welche interne Organisation nötig ist, um Risiko zu managen. C-Level braucht hier konkrete Entscheidungsoptionen, keine technischen Details.

Abschließend geben wir Empfehlungen für Organisationsdesign: welche Rollen intern aufgebaut werden sollten, wie Partner einzubinden sind und welche KPIs als Steuerungsgrößen dienen. Das Management Briefing liefert damit nicht nur Orientierung, sondern auch konkrete Handlungsoptionen und Entscheidszenarien.