Hinweis zum Kontext dieses Portfolios
Die folgenden sechs Module zeigen anhand eines fiktiven mittelständischen Logistikunternehmens (150 LKW, EU-weiter Transport, 43 Stammkunden), wie Deep Learning und KI entlang der gesamten Betriebslogik eingesetzt werden können — von der Standzeit-Prediction bis zum Auftragsvolumen-Forecasting.
Alle Zahlen, Datensätze und Ergebnisse sind vollständig fiktiv. Sie dienen ausschließlich dazu, die Methodik und die Art des erzielbaren Impacts zu veranschaulichen — keine Versprechen.
In einem realen Projekt ist die Domänenexpertise Ihres Unternehmens der entscheidende Faktor: Welche Telematik-Daten liegen vor? Wie läuft Ihre Disposition? Wo sind die größten Kostentreiber — Leerfahrten, Standzeiten oder Fahrerfluktuation? Auf dieser Grundlage entwickeln wir Modelle, die auf Ihre Realität zugeschnitten sind.
Dieses Portfolio zeigt, welche Fragen Data Science in der Logistikbranche beantworten kann — die konkreten Antworten entstehen erst mit Ihren Daten.