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Green Convenience: Erfolgreiche erste Zustellversuche mithilfe von Anwesenheitsvorhersage

Das Last-Mile Problem ist ein langjähriges Problem der B2C-Logistik, welches bisher nicht nachhaltig lösbar war. Die Lösung von Green Convenience ändert dies.

Der Status quo von Heimlieferungen ist problematisch: Nicht selten passiert es, dass Konsumenten nicht anwesend sind, wenn der Paketbote kommt und das Paket zum Beispiel in die nächste Filiale oder in den nächsten Paketshop weitergeleitet wird. Auf der anderen Seite müssen Kunden oft in langen Lieferzeitfenstern warten, um eine direkte Übergabe sicherzustellen. Diese Probleme erhöhen Lieferkosten und Einschränkungen aufseiten der Konsumenten. Bei einer fehlgeschlagenen Zustellung müssen Kunden ebenfalls tätig werden, um das Paket zu erhalten. Sei es der Schritt in die nächste Filiale inklusive in der Schlange stehen, oder die Planung, um beim erneuten Zustellversuch das Paket anzunehmen. In jedem Fall leiden Kundenbeziehungen darunter. Dies könnte dazu führen, dass die Kunden bei einem anderen Onlinehändler bestellen oder den Zustelldienstleister wechseln.

Die Gesamtgesellschaftlichen Folgen sind ebenfalls nicht zu unterschätzen. Durch wiederholte Zustellversuche und Abholfahrten der Konsumenten entsteht mehr Verkehr, mehr Staus und infolgedessen, mehr Emissionen.

Die vorherrschenden Lösungsansätze und Technologien können das Last-Mile Problem bisher nicht lösen, da sie oftmals eine Verringerung des Komforts des Verbrauchers im Vergleich zur direkten Zustellung an der Wohnungstür bedeuten und sich infolgedessen nicht durchsetzen. Um die genannten Last-Mile Zustellungsprobleme nachhaltig zu lösen, müssen nach aktueller Logistikforschung fünf Kriterien erfüllt sein: Sicherstellung von erfolgreichen ersten Zustellversuchen mit Übergabe an der Wohnungstür; Vermeidung von Aufwand und Kosten aufseiten des Verbrauchers; Gewährleistung der Verbraucherfreiheit, indem der Verbraucher nicht während des Zustellfensters warten muss; Vermeidung von Ineffizienzen im Zusammenhang mit Lieferzeitfenstern und die Lösung muss schnell, einfach und kosteneffizient weltweit skalierbar sein. Abbildung 1 zeigt eine Übersicht der neuen Ansätze und Technologien, zusammen mit der jeweiligen Erfüllung der genannten Kriterien.

Aus der Abbildung wird ersichtlich, dass jegliche der etablierten Last-Mile Lösungsansätze nicht genügen, um das Problem nachhaltig zu lösen. Aus dieser Erkenntnis heraus wurde in einer Kollaboration aus KI-Forschung und Logistikforschung die Technologie ADI AutomatedDeliveryIndividualization von Green Convenience entwickelt. Eine Kombination aus KI-basierter Big Data Analyse und umfangreicher Datenschutz und -sicherheitstechnologie. Die ADI-Technologie vonGreen Convenience kann die nötigen Kriterien erfüllen. Onlinehändler oder auch Zustelldienstleister, können die Green Convenience Software in ihr Zustellsystem einfach über Programmierschnittstelle (API) integrieren. Anschließend schlägt Green Convenience vollautomatisch die optimalen Lieferzeitfenster an der Zustelladresse vor, durch KI-basierte Big Data Analyse. Insgesamt können die Zustelldienstleister sich somit unnötige Zustellkosten bei fehlgeschlagener Zustellung sparen. Hinzu kommt, dass die redundanten Zusatzfahrten, die sonst stattfinden müssten, nicht mehr vonnöten sind, wodurch die Dienstleister zusätzlich an Emissionen und Aufwand sparen können.

Die ADI Technologie wurde im Rahmen einer Forschungskollaboration der Green Convenience GmbH und der Technischen Universität Darmstadt mit freundlicher Unterstützung des House of Logistik & Mobility (HOLM), der HA Hessen Agentur und des Hessischen Ministeriums für Wirtschaft Energie Verkehr und Wohnen entwickelt.

Sie wird derzeit mit der Grünfuchs Logistik GmbH als Pilotprojekt in der Praxis getestet. Als Vorreiter von nachhaltigen sowie KI-gestützten Lieferprozessen kann Grünfuchs Logistik Einsparungen und Effizienzsteigerungen mit der Green Convenience Software erzielen.

www.green-convenience.com