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Heute schon eine Online-Bestellung aufgegeben? Oder das Auto in die Werkstatt gefahren, um ein Teil auszutauschen? Gratulation – denn dann sind Sie Teil einer der spannendsten Branchen unserer globalisierten Welt: Der Containerschifffahrt. Denn bevor Sie Ihre neuen Sneaker in Empfang nehmen oder der Motor Ihres Fahrzeugs wieder rund läuft, müssen die Waren, Bauteile oder Rohstoffe häufig den Weg über die sieben Weltmeere antreten. Damit das gelingt, und Sie das richtige Produkt zur richtigen Zeit erhalten, setzt Hapag-Lloyd, die einzige deutsche Reederei unter den Top 5 der globalen Containerreedereien, auch auf generative Künstliche Intelligenz.

Die Sonne geht gerade über dem Hafen auf und Stapel von Containern ragen wie farbenfrohe Wolkenkratzer in den Himmel, während Kräne sich mit millimetergenauer Präzision bewegen, um tonnenschwere Fracht zu verladen. Hier, wo Warenströme zusammenfließen, und Ozeane überquert werden, ist die Linienreederei Hapag-Lloyd zuhause. Das Unternehmen zählt 292 Schiffe zu seiner Flotte und transportiert mit ihnen jährlich rund 11,9 Millionen TEU (Standardcontainer).

Vielfältige Herausforderungen für Linienreedereien

Um zu ermöglichen, dass alle Waren – auch Ihre Sneaker oder KFZ-Ersatzteile – in dieser Masse richtig ankommen ist ein perfekt orchestriertes Zusammenspiel aus Technologie, Planung und menschlichem Geschick nötig. Ein kleiner Fehler – sei es ein falsch positionierter Container oder eine Verzögerung im Zeitplan – kann Wellen schlagen, die durch globale Lieferketten spülen.

Neben den globalen Lieferketten, die mehr Resilienz benötigen, stehen Reedereien wie die Hapag-Lloyd noch vor weiteren Herausforderungen: Klima- und Umweltschutz verlangen nach emissionsarmen Schiffen, Kosten für das Containerhandling steigen und regulatorische Anforderungen prägen den globalen Handel zunehmend.

Hapag-Lloyd ist überzeugt, dass modernste Technologien diese komplexen Herausforderungen meistern können. Daher hat das Unternehmen im Rahmen der Strategie 2030 einen Schwerpunkt auf innovative digitale Lösungen gelegt, die das Streben nach einer pünktlichen Lieferquote von 80 Prozent und eine konsequente Ausrichtung auf Leistungs- und Kostenoptimierung unterstützen.

Haapi Assistant für effizientes Schnittstellenmanagement

Der Haapi Assistant basiert auf generativer Künstlicher Intelligenz und unterstützt die Belegschaft von Hapag-Lloyd bei der Verwaltung der Schnittstellen (APIs) und ermöglicht eine reibungslose Kommunikation zwischen den verschiedenen Teams. Business Analysten stehen bei der Linienreederei mit Kund_innen im Austausch und müssen API-spezifische Fragen beantworten, z.B. ob eine Track- and Trace-Schnittstelle vorhanden ist und wie die Kund_innen diese nutzen können. In dem komplexen und schnelllebigen Umfeld der Containerschifffahrt sind die Informationen häufig nur nach langen Recherchen zu bekommen, da verschiedene Teams involviert sind und nicht alle Beteiligten die gleiche Informationsbasis haben oder wissen, wie sie zum Beispiel ein Ticket für das Beheben eines IT-Problems erstellen können. Die Folge: Die Business Analysten und Projektleiter benötigen teils bis zu einer Woche, um die Anfrage zu beantworten und investieren bis zu sechs Arbeitsstunden. Besonders die lange Bearbeitungszeit kann die Kundenzufriedenheit negativ beeinflussen.

Vor einem ähnlichen Problem stehen auch die Entwicklerteams: Sie finden die nötigen Informationen zur API-Entwicklung nur nach aufwändiger Recherche und können http-Fehlermeldungen oft nicht sofort korrigieren. Der Grund: HTTP-Fehlermeldungen sind zunächst generisch und können viele Ursachen haben. Eine eingehende Analyse der Protokolldaten ist erforderlich. Bis zu einem Monat kann vergehen, bis derartige Aufgaben abgeschlossen werden können. Ein Zeitfresser, der sich ebenfalls negativ auf andere Prozesse auswirkt und die knapp besetzten IT-Teams unnötig belastet.

Um diese Prozesse zu beschleunigen und die Arbeitsabläufe der Business Analysten, Produkt Manager_innen, Produkt Owner und Entwickler_innen zu verbessern, wurde Haapi entwickelt. Start der gemeinsamen Reise war ein interdisziplinärer Workshop, bei dem die Idee zur Lösung entwickelt wurde. Basierend auf eine Reihe von User Interviews entstand binnen drei Monaten der Pilot zu Haapi, der bereit für den globalen Rollout ist. Julia Dziedziul, Integration Manager Hapag-Lloyd, betont: „Diese Geschwindigkeit ist eine wirklich außergewöhnliche Leistung. Wir arbeiten eng mit IBM in verschiedenen Bereichen zusammen und sie verstehen uns und unsere Bedürfnisse daher sehr gut. Das war sicher entscheidend für den Erfolg des Projektes.“

watsonx-Plattform bildet technologisches Gerüst

Der Haapi Assistant setzt auf eine Architektur basierend auf der IBM Daten- und KI Plattform watsonx. Auf IBM watsonx.ai entwickeln, deployen und evaluieren die Projektbeteiligten die KI-basierte Lösung. Die entworfenen Assets werden via API/SDK mit den weiteren Haapi-Komponenten verknüpft.

Eine davon ist IBM watsonx Assistant, die Chatbot-Plattform. Diese ist die Basis für den Look & Feel des Chatbots und enthält verschiedene Funktionen, die den Anforderungen von Hapag-Lloyd angepasst wurden. Dank vorhandener Funktionen wie der Conversional Search Funktion, war das Team in der Lage, binnen einer Woche ein sog. Retrieval-Augmented Generation-System (RAG) aufzusetzen. Bei der RAG-Technik werden der Abruf von Informationen – das sog. Information Retrieval – und eine Textgenerierung per KI kombiniert. Das Ziel ist es, ein Modell zu schaffen, aktuelle und kontextuell relevante Antworten liefert, indem es externe, nicht öffentliche, Wissensquellen einbindet. Im Falle von Haapi werden Quellen wie Jira oder Confluence genutzt, um dabei zu helfen z.B. eine_n Projekt Manager_innen zu identifizieren oder einen Fehler im HTTP-Request zu finden.

Sinan Özgün, Advisory Solution Architekt vom IBM Projektteam ergänzt: „Die RAG-Technik an sich ist ein häufig genutztes und vor allem sehr umfassendes KI-Framework. Aber es kommt drauf an die Funktionen für den jeweiligen Anwendungsfalls spezifisch zu betrachten und einzusetzen. Dies gelingt nur, wenn wir eng mit unseren Kunden zusammenarbeiten und deren Pain Points genau kennen.“

IBM watsonx Discovery vervollständigt die grundlegende Architektur von Haapi, um auch die Suche in unstrukturierten Daten wie Textdokumenten auf Basis von natürlicher Sprache zu ermöglichen.

User Testing als erfolgskritische Komponente

Damit KI-Lösungen wie Haapi einen echten Mehrwert für Unternehmen liefern, ist die Akzeptanz seitens der User_innen entscheidend. Daher legte das Projektteam einen Fokus auf das User Testing, so Julia Dziedziul: „Schon die ersten Feedbacks seitens unserer Test Nutzer_innen – sowohl aus dem Business und der IT - waren positiv, aber sie wünschten sich z.B. weniger technische Details, da diese Informationen für ihre Anfragen irrelevant sind. Dies konnten wir direkt umsetzen, indem wir die Prompts anpassten. Sollten künftig andere Abteilungen Haapi nutzen, können wir dies rollen-basiert steuern und so ermöglichen, dass alle User_innen die für die relevanten Informationen erhalten.“

Bis zu 96 Prozent Verbesserung der Arbeitsabläufe durch den Einsatz einer KI-basierten Lösung

Erhalten Business Analysten, Projekt Manager_innen und Produkt Owner nun eine Anfrage von Kunden zu APIs, klemmen sie sich nicht mehr stundenlang hinter das Telefon, sondern nutzen Haapi. Der oder die Haapi-Nutzerin kann nicht nur den korrekte_n Projekt Manager_in identifizieren und Kontaktinformationen zur Verfügung stellen, sondern auch allgemeine Informationen zum Schnittstellenmanagement der Hapag-Lloyd bereitstellen. Dies beschleunigt die Recherche und die Beantwortung von Kundenanfragen. Zudem können auch Entwicklerteams den digitalen Assistenten nutzen, der ihnen hilft, ihre Aufgaben zu erledigen oder HTTP-Fehler zu beheben. Statt zeitintensiv verschiedene Fehlerquellen zu prüfen, nutzt Haapi die internen Quellen wie Logfiles, um den Entwickler_innen Hinweise zu geben, welche Faktoren ausschlaggebend sein können, z.B. ein falsch gesetztes Datumsparameter. Im Pilotprojekt konnten gemäß Hapag Lloyd die Teams durch den Einsatz von Haapi den Arbeitsablauf um bis zu 96 Prozent verbessern.

Das folgende Video gibt einen Einblick in die Funktionsweise von Haapi:

Fazit: Haapi – ein Beispiel für die Zukunft der Containerschifffahrt

Dank der engen Zusammenarbeit der verschiedenen Funktionen aus Sales, Design und IT - sowohl auf Seiten von Hapag Lloyd als auch von Seiten IBM – wurde in kurzer Zeit was Großartiges geschaffen. Mit der Entwicklung von Haapi zeigt Hapag-Lloyd, wie moderne Technologien die Herausforderungen einer komplexen Branche bewältigen können. In einer Welt, in der Effizienz und Kundenzufriedenheit entscheidend sind, erweist sich der KI-basierte Assistent als hilfsbereiten Begleiter für Business Analysten, Projekt Manager_innen und Projekt Ownern und Entwicklerteams. Hapag-Lloyd sticht mit Haapi nicht nur technologisch in See, sondern legt auch den Grundstein für eine noch agilere und resilientere Zukunft der Containerschifffahrt. Davon profitiert nicht nur der globale Handel, sondern auch Sie – denn Sie können sich auf die Ankunft Ihrer Waren freuen und Ihre Liebsten top-gestyled mit dem Auto abholen.