AI Quick Summary
Die urbane Letzte-Meile-Logistik leidet unter niedrigen Erstzustellquoten, was hohe Kosten verursacht. Hauptursache ist ein strukturelles Missverhältnis zwischen statischer Infrastruktur, auftragsbasierter Routenplanung und dynamischem Nutzerverhalten. Bestehende Lösungen optimieren meist nur einzelne Bereiche, berücksichtigen jedoch selten deren Zusammenspiel. Das Projekt entwickelt ein Agentic Multi-Agent-System auf Basis von Large Language Models, das Nutzerverhalten realitätsnah simuliert und mit Infrastruktur- sowie Routingentscheidungen verbindet. User Agents modellieren kontextabhängige Entscheidungen (z. B. Abwesenheit oder Präferenzen), während Infrastructure Agents bestehende Systeme wie Pick-up-Stationen adaptiv konfigurieren. Routing Agents integrieren diese Informationen in die Zustellstrategie, um die Erfolgswahrscheinlichkeit der Erstzustellung zu erhöhen.
Agentic AI für adaptive Letzte-Meile-Logistik Multi-Agent-System zur Modellierung von Nutzerverhalten und zur integrierten Optimierung von Infrastruktur und Zustellung Die urbane Letzte-Meile-Logistik steht vor einer zentralen operativen Herausforderung: der Sicherstellung einer hohen Erstzustellquote. Für Logistikunternehmen ist die erfolgreiche Zustellung beim ersten Versuch von entscheidender wirtschaftlicher Bedeutung. Fehlgeschlagene Zustellungen führen unmittelbar zu zusätzlichen Kosten durch erneute Zustellversuche, erhöhen die Komplexität der Tourenplanung und reduzieren die Gesamteffizienz. In vielen Fällen wird ein Auftrag bereits nach dem zweiten Zustellversuch unprofitabel. Die Ursachen für eine niedrige Erstzustellquote liegen nicht ausschließlich in der operativen Planung, sondern in einem komplexen Zusammenspiel aus Nutzerverhalten, bestehender Infrastruktur und Zustellstrategie. Typische Situationen wie die Abwesenheit von Empfängern während der Arbeitszeiten oder eine geringe Nutzung alternativer Zustelloptionen führen dazu, dass selbst gut geplante Zustellrouten ineffizient werden. Gleichzeitig sind Out-of-Home-Systeme (z. B. Pick-up-Stationen) zwar verfügbar, werden jedoch häufig nicht in dem Masse genutzt, wie es zur signifikanten Verbesserung der Zustellprozesse erforderlich wäre. Ein wesentliches strukturelles Problem besteht darin, dass sowohl Infrastrukturentscheidungen als auch Routing-Strategien überwiegend auf historischen Auftragsdaten basieren. Diese Daten sind jedoch durch bestehende Prozesse geprägt und spiegeln nicht notwendigerweise das tatsächliche oder potenzielle Nutzerverhalten wider. Dadurch entsteht ein systematisches Defizit: Logistiksysteme reagieren auf beobachtetes Verhalten, anstatt reale Nutzungsmöglichkeiten und Verhaltenspotenziale zu berücksichtigen. Vor diesem Hintergrund adressiert das Projekt ein zentrales Dreiecksproblem der urbanen Logistik: die integrierte Betrachtung von Nutzerverhalten, Infrastrukturkonfiguration und Zustell- bzw. Routenplanung. Ziel ist es, diese drei Dimensionen nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel zu modellieren und zu optimieren, um die Erstzustellquote signifikant zu erhöhen. Zur Umsetzung wird ein Multi-Agent-System auf Basis von AI Modelle sowie Large Language Models entwickelt. Agentic AI ermöglicht dabei die Modellierung autonomer, kontextabhängiger Entscheidungsprozesse einzelner Systemkomponenten, insbesondere von Nutzern, Infrastruktur und Zustellressourcen. Im Zentrum stehen sogenannte User Agents, die realitätsnahe Entscheidungsprozesse von Empfängern simulieren. Diese berücksichtigen kontextuelle Faktoren wie Tageszeit, Arbeitsrhythmen, Erreichbarkeit, individuelle Präferenzen sowie situative Einflüsse wie Wetter oder besondere Ereignisse. Im Gegensatz zu rein datengetriebenen Modellen ermöglichen diese Agenten auch die Abbildung von Verhaltensvariationen und bislang nicht realisierten Nutzungsszenarien („latent demand“). Ergänzend dazu modellieren Infrastructure Agents die bestehende physische Infrastruktur, beispielsweise Pick-up-Stationen. Im Fokus steht hierbei nicht die Neupositionierung von Standorten, sondern deren adaptive Konfiguration unter realen Randbedingungen. Dazu zählen insbesondere Einschränkungen durch verfügbare Fläche, Zugänglichkeit oder fehlende Parkmöglichkeiten. Ziel ist es, Kapazitäten und Strukturen – etwa die Verteilung von Fachgrössen – dynamisch an die tatsächliche Nutzung anzupassen. Routing Agents übernehmen die operative Ebene der Zustellung. Sie bestimmen auf Basis der aktuellen Systemzustände effiziente Zustellstrategien und nutzen klassische Optimierungsverfahren zur Routenplanung. Entscheidend ist hierbei, dass Routing nicht isoliert erfolgt, sondern unter Berücksichtigung der durch die User Agents modellierten Nutzungswahrscheinlichkeiten. Dadurch kann gezielt zwischen Direktzustellung und alternativen Zustelloptionen (z. B. Pick-up-Points) differenziert werden, um die Erfolgswahrscheinlichkeit der Erstzustellung zu maximieren. Das System ist als geschlossener Lernkreislauf konzipiert. Reale Zustell- und Nutzungsdaten werden kontinuierlich in das Modell zurückgeführt, wodurch sowohl die Verhaltensmodelle als auch die Infrastrukturkonfiguration iterativ verbessert werden. Auf diese Weise entsteht ein selbstadaptives Logistiksystem, das sich dynamisch an veränderte Rahmenbedingungen anpasst. Der innovative Beitrag des Projekts liegt in der integrierten, verhaltensbasierten Optimierung von Infrastruktur und Routing mit klarem Fokus auf die Erhöhung der Erstzustellquote. Durch die Kombination von Agentic AI sowie Large Language Models und klassischen Optimierungsverfahren wird ein neuartiger Ansatz geschaffen, der über die Grenzen bestehender, rein daten- oder prozessbasierter Systeme hinausgeht. Langfristig ermöglicht dieser Ansatz eine effizientere Nutzung bestehender logistischer Netzwerke, reduziert operative Kosten und verbessert gleichzeitig die Servicequalität für Endkunden.
Project Idea Description
Agentic AI für adaptive Letzte-Meile-Logistik
Multi-Agent-System zur Modellierung von Nutzerverhalten und zur integrierten Optimierung von Infrastruktur und Zustellung
Die urbane Letzte-Meile-Logistik steht vor einer zentralen operativen Herausforderung: der Sicherstellung einer hohen Erstzustellquote. Für Logistikunternehmen ist die erfolgreiche Zustellung beim ersten Versuch von entscheidender wirtschaftlicher Bedeutung. Fehlgeschlagene Zustellungen führen unmittelbar zu zusätzlichen Kosten durch erneute Zustellversuche, erhöhen die Komplexität der Tourenplanung und reduzieren die Gesamteffizienz. In vielen Fällen wird ein Auftrag bereits nach dem zweiten Zustellversuch unprofitabel.
Die Ursachen für eine niedrige Erstzustellquote liegen nicht ausschließlich in der operativen Planung, sondern in einem komplexen Zusammenspiel aus Nutzerverhalten, bestehender Infrastruktur und Zustellstrategie. Typische Situationen wie die Abwesenheit von Empfängern während der Arbeitszeiten oder eine geringe Nutzung alternativer Zustelloptionen führen dazu, dass selbst gut geplante Zustellrouten ineffizient werden. Gleichzeitig sind Out-of-Home-Systeme (z. B. Pick-up-Stationen) zwar verfügbar, werden jedoch häufig nicht in dem Masse genutzt, wie es zur signifikanten Verbesserung der Zustellprozesse erforderlich wäre.
Ein wesentliches strukturelles Problem besteht darin, dass sowohl Infrastrukturentscheidungen als auch Routing-Strategien überwiegend auf historischen Auftragsdaten basieren. Diese Daten sind jedoch durch bestehende Prozesse geprägt und spiegeln nicht notwendigerweise das tatsächliche oder potenzielle Nutzerverhalten wider. Dadurch entsteht ein systematisches Defizit: Logistiksysteme reagieren auf beobachtetes Verhalten, anstatt reale Nutzungsmöglichkeiten und Verhaltenspotenziale zu berücksichtigen.
Vor diesem Hintergrund adressiert das Projekt ein zentrales Dreiecksproblem der urbanen Logistik: die integrierte Betrachtung von Nutzerverhalten, Infrastrukturkonfiguration und Zustell- bzw. Routenplanung. Ziel ist es, diese drei Dimensionen nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel zu modellieren und zu optimieren, um die Erstzustellquote signifikant zu erhöhen.
Zur Umsetzung wird ein Multi-Agent-System auf Basis von AI Modelle sowie Large Language Models entwickelt. Agentic AI ermöglicht dabei die Modellierung autonomer, kontextabhängiger Entscheidungsprozesse einzelner Systemkomponenten, insbesondere von Nutzern, Infrastruktur und Zustellressourcen.
Im Zentrum stehen sogenannte User Agents, die realitätsnahe Entscheidungsprozesse von Empfängern simulieren. Diese berücksichtigen kontextuelle Faktoren wie Tageszeit, Arbeitsrhythmen, Erreichbarkeit, individuelle Präferenzen sowie situative Einflüsse wie Wetter oder besondere Ereignisse. Im Gegensatz zu rein datengetriebenen Modellen ermöglichen diese Agenten auch die Abbildung von Verhaltensvariationen und bislang nicht realisierten Nutzungsszenarien („latent demand“).
Ergänzend dazu modellieren Infrastructure Agents die bestehende physische Infrastruktur, beispielsweise Pick-up-Stationen. Im Fokus steht hierbei nicht die Neupositionierung von Standorten, sondern deren adaptive Konfiguration unter realen Randbedingungen. Dazu zählen insbesondere Einschränkungen durch verfügbare Fläche, Zugänglichkeit oder fehlende Parkmöglichkeiten. Ziel ist es, Kapazitäten und Strukturen – etwa die Verteilung von Fachgrössen – dynamisch an die tatsächliche Nutzung anzupassen.
Routing Agents übernehmen die operative Ebene der Zustellung. Sie bestimmen auf Basis der aktuellen Systemzustände effiziente Zustellstrategien und nutzen klassische Optimierungsverfahren zur Routenplanung. Entscheidend ist hierbei, dass Routing nicht isoliert erfolgt, sondern unter Berücksichtigung der durch die User Agents modellierten Nutzungswahrscheinlichkeiten. Dadurch kann gezielt zwischen Direktzustellung und alternativen Zustelloptionen (z. B. Pick-up-Points) differenziert werden, um die Erfolgswahrscheinlichkeit der Erstzustellung zu maximieren.
Das System ist als geschlossener Lernkreislauf konzipiert. Reale Zustell- und Nutzungsdaten werden kontinuierlich in das Modell zurückgeführt, wodurch sowohl die Verhaltensmodelle als auch die Infrastrukturkonfiguration iterativ verbessert werden. Auf diese Weise entsteht ein selbstadaptives Logistiksystem, das sich dynamisch an veränderte Rahmenbedingungen anpasst.
Der innovative Beitrag des Projekts liegt in der integrierten, verhaltensbasierten Optimierung von Infrastruktur und Routing mit klarem Fokus auf die Erhöhung der Erstzustellquote. Durch die Kombination von Agentic AI sowie Large Language Models und klassischen Optimierungsverfahren wird ein neuartiger Ansatz geschaffen, der über die Grenzen bestehender, rein daten- oder prozessbasierter Systeme hinausgeht.
Langfristig ermöglicht dieser Ansatz eine effizientere Nutzung bestehender logistischer Netzwerke, reduziert operative Kosten und verbessert gleichzeitig die Servicequalität für Endkunden.
Die urbane Letzte-Meile-Logistik leidet unter niedrigen Erstzustellquoten, was hohe Kosten verursacht. Hauptursache ist ein strukturelles Missverhältnis zwischen statischer Infrastruktur, auftragsbasierter Routenplanung und dynamischem Nutzerverhalten. Bestehende Lösungen optimieren meist nur einzelne Bereiche, berücksichtigen jedoch selten deren Zusammenspiel.
Das Projekt entwickelt ein Agentic Multi-Agent-System auf Basis von Large Language Models, das Nutzerverhalten realitätsnah simuliert und mit Infrastruktur- sowie Routingentscheidungen verbindet. User Agents modellieren kontextabhängige Entscheidungen (z. B. Abwesenheit oder Präferenzen), während Infrastructure Agents bestehende Systeme wie Pick-up-Stationen adaptiv konfigurieren. Routing Agents integrieren diese Informationen in die Zustellstrategie, um die Erfolgswahrscheinlichkeit der Erstzustellung zu erhöhen.