Conveso Industry Report

Suboptimale Tourenplanung kostet Sie 23% Ihrer Transportkosten – und jede verspätete Lieferung kostet Kundenvertrauen.

Führende Logistikdienstleister reduzieren Transportkosten um 18-24% durch KI-gestützte Routenoptimierung, steigern Liefertreue auf über 99% und erhöhen Fahrzeugauslastung von 68% auf 87% durch intelligente Disposition.

Operative Ineffizienzen, die Ihre Profitabilität systematisch erodieren

Deutsche Logistikdienstleister verlieren jährlich über 12 Milliarden Euro durch suboptimale Tourenplanung, ineffiziente Fahrzeugauslastung und mangelnde Sendungstransparenz. Die folgenden sechs strukturellen Herausforderungen verhindern profitable Skalierung und gefährden Ihre Wettbewerbsfähigkeit im Preiskampf.

Manuelle Disposition ohne systematische Optimierung verursacht 15-25% Kostenverschwendung

  • Tourenplanung basiert auf Erfahrung, nicht auf mathematischer Optimierung
  • Echtzeit-Verkehrslage nicht berücksichtigt bei Planung
  • Zeitfenster und Kundenpräferenzen manuell abgewogen
  • Fahrzeugauslastung nur 68-72% statt möglichen 85-90%
  • 15-25% mehr Kilometer als theoretisch notwendig

Fehlende Echtzeit-Transparenz erzeugt Kundenunzufriedenheit und bindet Service-Kapazität

  • Sendungsstatus nur bei letztem Scan-Punkt bekannt, dazwischen Blackbox
  • Kunden erwarten Amazon-Niveau: Live-Tracking, proaktive Benachrichtigungen
  • Service-Center mit 40-60 Statusanfragen pro Stunde überlastet
  • Bei Verspätungen erfährt Kunde erst davon, wenn Lieferung ausbleibt
  • Kulanzkosten und Kundenverlust durch fehlende proaktive Kommunikation

Lagerverwaltung ohne prädiktive Steuerung bindet zu viel Kapital und verursacht Out-of-Stock

  • Lagerbestände 20-30% über optimalem Niveau
  • Gleichzeitig 3-5% Out-of-Stock bei gefragten Artikeln
  • Keine prädiktive Bedarfsprognose basierend auf Saisonalität, Trends
  • Lagerplatznutzung nicht optimiert, Schnelldreher nicht in Pickzonen
  • Kommissionierwege 30-40% länger als nötig

Fragmentierte Kommunikation zwischen Disposition, Lager, Fahrern kostet täglich Stunden

  • Disposition, Lager, Fahrer kommunizieren über verschiedene Kanäle
  • Adressänderungen dauern 30-45 Minuten, bis Fahrer informiert
  • Bei Problemen (Fahrzeugausfall, Stau, Zusatzaufträge) manuelle Koordination
  • Informationen gehen verloren oder kommen verspätet an
  • Koordinationsoverhead bindet täglich 2-3 Stunden pro Disponent

Retourenmanagement läuft ineffizient und intransparent

  • Retouren durchlaufen Wareneingang, Prüfung, Einlagerung ohne Tracking
  • Bearbeitungsdauer durchschnittlich 8-12 Tage, oft länger
  • Kunde und Auftraggeber fragen Status ab – nicht lieferbar
  • Retourenkosten 8-15€ pro Sendung, aber nicht systematisch erfasst
  • Keine Transparenz gegenüber Auftraggebern für Kostenabrechnung

Performance-KPIs nur retrospektiv, nicht steuerungsrelevant in Echtzeit

  • KPIs nur nachlaufend verfügbar: Wie war letzte Woche?
  • Keine Echtzeit-Sicht: Welche Touren laufen heute kritisch?
  • Prädiktive Analysen fehlen: Wo drohen Verspätungen?
  • Granulare Daten nicht verfügbar: Performance pro Fahrer, Region, Kunde
  • Optimierungspotenziale bleiben unentdeckt

Intelligente Logistiklösungen für operative Exzellenz und Kundenzufriedenheit

Führende Logistikdienstleister nutzen KI-gestützte Optimierungssysteme, die nicht nur Kosten senken, sondern durch höhere Servicequalität und Transparenz zum bevorzugten Partner für anspruchsvolle Kunden werden.

KI-gestützte Routenoptimierung mit dynamischer Echtzeit-Anpassung

  • KI-Algorithmus plant optimale Touren unter hunderten Constraints
  • Berücksichtigt: Echtzeit-Verkehr, Zeitfenster, Fahrzeugkapazitäten, Prioritäten, CO2-Ziele
  • Dynamische Anpassung während Tour: Stau → alternative Route, Eilauftrag → Integration
  • Fahrer erhalten optimierte Routen auf mobile Geräte mit Turn-by-Turn-Navigation
  • Fahrzeugauslastung steigt von 68% auf 87%
Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • Logistikdienstleister, 450 MA, 45M€ Umsatz
  • 180 Fahrzeuge, 12.000 Sendungen/Tag
  • Transportkosten 18M€/Jahr (40% vom Umsatz)
  • Durchschnittliche Tour: 145 km, 22 Stopps
  • Aktuelle Auslastung: 68%

Berechnung:

  • Fahrstrecken-Reduktion: 145 km → 113 km = -22% (Branchen-Benchmark KI-Routing)
  • 180 Fahrzeuge × 250 Tage × 32 km = 1,44M km eingespart
  • Kraftstoff-Einsparung: 1,44M km × 0,35L/km × 1,70€/L = 856k€
  • Fahrzeugoptimierung: -15% Flotte durch höhere Auslastung = 27 Fahrzeuge × 45k€ = 1,215M€
  • Personaloptimierung: -12% durch Effizienz = 54 Fahrer × 42k€ = 2,268M€
  • Gesamt: 4,34M€, davon 3,24M€ direkte Transportkosten = -18%
  • Implementierung 380k€, Betrieb 95k€

Streckenreduktion

3,2M€

Real-Time Tracking mit proaktiver Kundenkommunikation

  • GPS-Tracking jeder Sendung in Echtzeit mit Scan-Events
  • Kunden erhalten automatische Updates: Abholung, Live-Position, 30min vor Ankunft
  • Bei Verspätungen automatische Nachricht mit neuem Zeitfenster
  • Self-Service-Portal: Kunden können Lieferadresse ändern, Präferenzen hinterlegen
  • Service-Anfragen sinken von 2.000 auf 400 pro Tag
Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • 12.000 Sendungen/Tag
  • 2.000 Kundenanrufe/Tag (17% Sendungen)
  • Service-Center: 25 Mitarbeiter à 38k€ = 950k€/Jahr
  • Durchschnittliche Bearbeitungszeit: 4 Minuten pro Anfrage
  • Kulanzkosten bei Verspätungen: 180k€/Jahr

Berechnung:

  • Anfragen von 2.000 auf 400/Tag = -80%
  • Service-Kapazität: 25 → 8 Mitarbeiter = 17 × 38k€ = 646k€ Einsparung
  • Kulanzkosten -60% durch proaktive Kommunikation: 108k€
  • Kundenbindung verbessert: Churn -15% = 450k€ weniger Umsatzverlust
  • Implementierung 220k€, Betrieb 55k€

Service Verarbeitung

929k€

Predictive Warehouse Management mit automatischer Lageroptimierung

  • ML analysiert historische Bewegungsdaten, Saisonalität, Trends
  • Automatische Nachbestellungen zu optimalen Zeitpunkten
  • Lagerplatzierung kontinuierlich optimiert: Schnelldreher in Pickzonen
  • Picker werden durch optimierte Routen geführt, Batch-Picking maximiert Effizienz
  • Automatische Qualitätskontrollen (Gewicht, Barcode) verhindern Fehlkommissionierung
Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • Gebundenes Kapital im Lager: 8M€
  • 50 Lagermitarbeiter à 36k€ = 1,8M€/Jahr
  • Kommissionierleistung: 45 Picks/Stunde
  • Out-of-Stock-Rate: 4%
  • Fehlkommissionierung: 0,8%

Berechnung:

  • Gebundenes Kapital 8M€ → 6M€ = -25%
  • Bei 5% Kapitalkosten: 2M€ × 0,05 = 100k€ Einsparung
  • Kommissionierleistung 45 → 58,5 Picks/h = +30%
  • Kapazität entspricht 15 zusätzlichen Mitarbeitern = 540k€
  • Out-of-Stock -75%: weniger Umsatzverlust 300k€
  • Fehlkommissionierung -90%: 120k€ weniger Nachbesserung
  • Implementierung 420k€, Betrieb 85k€

Lageroptimierung

555k€

Integrierte Kommunikations- und Steuerungsplattform

  • Zentrale Plattform für Disposition, Lager, Fahrer, Kunden
  • Disposition sieht alle Touren, Sendungen, Ressourcen in Echtzeit
  • Fahrer bekommen Routeninformationen, Auftragsdetails, Kundenkommunikation mobil
  • Änderungen automatisch synchronisiert: Adressänderung → sofort beim Fahrer
  • Bei Fahrzeugausfall schlägt System automatisch Umverteilung vor
Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • 25 Disponenten à 48k€ = 1,2M€/Jahr
  • Koordinationsaufwand 45% der Arbeitszeit
  • Fehler durch Kommunikationslücken: 180 Vorfälle/Monat
  • Durchschnittliche Fehlerkosten: 350€

Berechnung:

  • Koordinationseffizienz +60%: 25 × 48k€ × 0,45 × 0,6 = 324k€ Einsparung
  • Fehler von 180 auf 54/Monat = -70%
  • Fehlerkosten: 126 × 350€ × 12 = 529k€ Einsparung
  • Disposition kann mehr Volumen managen ohne zusätzliche Headcount
  • Implementierung 280k€, Betrieb 70k€

Kommunikation

503k€

Intelligentes Retourenmanagement mit automatischem Routing

  • Retouren beim Wareneingang automatisch erfasst (Barcode-Scan)
  • KI-Bilderkennung prüft Zustand: originalverpackt, beschädigt, gebraucht
  • Automatisches Routing: A-Ware → Lager, B-Ware → Prüfstation, Defekt → Aussortierung
  • Gesamter Prozess zeitlich gemessen, Engpässe identifiziert
  • Auftraggeber erhalten transparente Reports: Quote, Bearbeitungszeit, Kosten
Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • 480.000 Sendungen/Jahr, 6% Retourenquote = 28.800 Retouren
  • Bearbeitungszeit durchschnittlich 8,5 Tage
  • 12 Mitarbeiter im Retourenmanagement à 35k€ = 420k€
  • Retourenkosten gesamt: 28.800 × 12€ = 345,6k€

Berechnung:

  • Bearbeitungszeit 8,5 → 5,1 Tage = -40%
  • Personal: 12 → 8 Mitarbeiter = 140k€ Einsparung
  • Schnellere Wiedereinlagerung: 280k€ schnellerer Verkauf
  • Transparenz ermöglicht Kostenabrechnung mit Auftraggebern
  • Implementierung 180k€, Betrieb 40k€

Kosten

-280k€

Predictive Performance Analytics und Continuous Improvement

  • Analytics-System erfasst kontinuierlich: Liefertreue, Fahrzeug-Performance, Lagerproduktivität, Kostenstrukturen
  • ML identifiziert Muster: Route X systematisch langsamer, Kunde Y häufig Probleme
  • System generiert priorisierte Verbesserungsmaßnahmen mit ROI-Bewertung
  • Kontinuierlicher Zyklus: Messen → Analysieren → Optimieren → Validieren → Implementieren
  • 3-5 signifikante Verbesserungen monatlich umgesetzt
Impact Berechnung

Ausgangssituation:

  • 45M€ Umsatz, 18M€ Transportkosten
  • Aktuelle Verbesserung: Ad-hoc, erfahrungsbasiert
  • Keine systematische Identifikation von Optimierungspotenzialen
  • Benchmarking fehlt

Berechnung:

  • Kontinuierliche Effizienzsteigerung +8% über 12 Monate
  • 18M€ Transportkosten × 0,08 = 1,44M€ zusätzliche Einsparung
  • Durch systematische Optimierung statt punktueller Maßnahmen
  • Synergien mit anderen Solutions verstärken Effekt
  • Implementierung 240k€, Betrieb 60k€

Effizienz

1,14M€

Predictive Performance Analytics und Continuous Improvement

1,14M€

Intelligentes Retourenmanagement mit automatischem Routing

-280k€

Integrierte Kommunikations- und Steuerungsplattform

503k€

Predictive Warehouse Management mit automatischer Lageroptimierung

555k€

Real-Time Tracking mit proaktiver Kundenkommunikation

929k€

KI-gestützte Routenoptimierung mit dynamischer Echtzeit-Anpassung

3,2M€

Jährliche Einsparung

3,91M€

Berechnen Sie Ihr Optimierungspotenzial

Touren-Effizienzanalyse: Wie viel Geld verschwenden Sie durch ineffiziente Routen?

  • Excel-Tool analysiert Einsparpotenzial in 8 Minuten – 5 Kennzahlen eingeben
  • Sofort-Berechnung: Kostenreduktion durch Routenoptimierung + Fahrzeugbedarfsreduktion
  • ROI-Kalkulation mit Payback + Benchmark-Vergleich mit Top-Logistikdienstleistern
  • Bonus: Quick-Win-Checkliste mit 12 sofort umsetzbaren Optimierungen
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Unsere Implementierungsmethodik

Systematische Transformation zu Smart Logistics in drei Phasen

Wir kombinieren tiefes Logistik-Know-how mit modernster Optimierungs-KI. Unser Ansatz unterscheidet sich fundamental: Statt generischer Routing-Software entwickeln wir mit Ihren Disponenten und Operations-Experten maßgeschneiderte Lösungen für Ihre spezifischen Sendungsstrukturen, Zeitfenster und Fahrzeugflotten. Jede Phase liefert messbare Kostensenkung – erste Einsparungen ab Woche 3.

1

Operations & Cost Structure Mapping

Detaillierte Analyse aller Tourenstrukturen, Sendungsvolumen, Fahrzeugtypen Bewertung Dispositionsprozesse, Planungstools, Echtzeit-Tracking-Systeme Identifikation Kostentreiber: Leerfahrten, Überstunden, Verspätungen, Retouren Benchmark aktuelle Auslastung, Kilometerleistung pro Tour, Kosten pro Sendung Opportunity-Map mit priorisierten Quick Wins und strategischen Optimierungen

Kontakt aufnehmen
2

Pilotierung auf Hochvolumen-Region

Start in umsatzstärkster Region mit höchstem Sendungsvolumen 3-Wochen-Sprints: KI-Routenoptimierung, dynamische Disposition, Live-Tracking Enge Begleitung Disponenten: Training, Feedback-Loops, Akzeptanzaufbau Review nach Sprint: Kilometerreduktion, Zeitersparnis, Liefertreue gemessen Nach 9-12 Wochen: Validierter Business Case, Roll-out auf weitere Regionen

3

Netzwerkweiter Rollout & Continuous Optimization

Systematischer Rollout auf alle Standorte und Fahrzeugflotten Entwicklung zusätzlicher Optimierungs-Layer: Predictive Demand, Dynamic Pricing Warehouse-Integration: Lagerplatzoptimierung, automatisches Kommissionierrouting Post-Rollout-Monitoring: Kontinuierliche KI-Verbesserung basierend auf Echtzeitdaten Nach 12 Monaten: 18-24% niedrigere Transportkosten, 99%+ Liefertreue, skalierbare Operations

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