Automatisierte Planung von Transportwegen

Unser Prototyp optimiert die Transportplanung durch Automatisierung und spart wertvolle Ressourcen.

Die Herausforderung: Transportrouten schnell und effizient planen

Einer der Kernprozesse unseres Kunden war eine größtenteils manuell zu lösende Aufgabe: Mitarbeitende verbrachten einen Großteil ihrer Zeit damit, LKW-Routen möglichst effizient zu planen. Eine Aufgabe, die jeder User anders löste. Unser Ziel war es, diesen Prozess zu vereinheitlichen und damit wertvolle Ressourcen zu sparen.

Unsere Lösung: Flexibel einsetzbarer Prototyp zur Automatisierung

Unter Einbeziehung von Data Scientists, internen Business Process Analysts sowie der User, die mit unserer Lösung arbeiten sollten, entwickelten wir einen Automatisierungsprototyp, der nahtlos in die IT-Infrastruktur des Unternehmens integriert werden konnte.

Dabei übernahmen wir sämtliche Phasen der Projektentwicklung – von der Bedarfsanalyse über die Planung und Entwicklung des Prototyps bis hin zur vollständigen Systemintegration und Schulung aller Mitarbeitenden, die mit der fertigen Lösung arbeiten sollten.

Ein Ergebnis, das sich sehen lassen kann: Effizientere und benutzerfreundlichere Prozesse

Wir haben ein wiederverwendbares Data-Science-Modell entwickelt, das sich mit geringem Aufwand in jede Infrastruktur integrieren lässt. Die Analyse der UI-Nutzung in einer frühen Phase half uns dabei, die wichtigsten Funktionen vorab zu identifizieren und zu integrieren.

Bei Automatisierungsprozessen ist es nicht immer einfach, die Unternehmensziele und die Wünsche der User zu vereinbaren. Rasche Iteration mit schnellen Feedback-Schleifen führte jedoch zu motivierten Prototyp-AnwenderInnen und einer Lösung, mit der alle glücklich sind.

Ziele erreicht

  • Durchführung einer User-Befragung und einer fundierten Bedarfsanalyse im Vorfeld

  • Planung inkl. UI/UX Strategy, Dev Ops, Model Wrapping und Data Engineering

  • Entwicklung eines Automatisierungsprototyps und Integration in das IT-System

  • Schulung und Beratung der Data Scientists sowie aller Mitarbeitenden vor Ort

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