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By Dr. Jörg Schepers and Matthias Glowatzki
 

Von Strandspaziergängen an der Nordsee oder dem Mittelmeer kennt man den Anblick der weit entfernten, bunt bestückten Containerschiffe, die ihrem Weg am Horizont entlang folgen. Und spätestens bei einem Blick auf große Häfen wie Hamburg oder Rotterdam wird einem klar, wie kompliziert die Logistik sein muss, die hinter dieser weltumspannenden Frachtschifffahrt steht.Herausforderungen sind unter anderem die Leercontainer-Fahrten, der hohe treibstoffverbrauch und die Pünktlichkeit.

Mit einer Flotte von 234 modernen Containerschiffen ist Hapag-Lloyd eine der weltweit größten Linienreedereien. Der Branchenriese mit etwa 13.200 Mitarbeitern an Standorten in 129 Ländern geht auf die 1847 von Reedern und Kaufleuten gegründete Hamburg-Amerikanische Packetfahrt-Actien-Gesellschaft, kurz Hapag, zurück – und den 1857 in Bremen gegründeten Norddeutschen Lloyd. Heute verfügt das börsennotierte Unternehmen über einen Containerbestand von rund 2,7 Millionen TEU (Twenty-Foot Equivalent Unit, eine international standardisierte Einheit zur Zählung genormter ISO-Container), die in weltweit 121 Liniendiensten mehr als 600 Häfen auf allen Kontinenten Fracht aufnehmen.

Herausforderung: Kostspielige Fahrten von Leercontainern

Diese sehr wettbewerbsintensive Branche ist vor allem logistisch extrem herausfordernd. Deshalb setzt das Traditionsunternehmen Hapag-Lloyd auf modernste technische Unterstützung von IBM. Zum Einsatz kommt dort zum Beispiel die Optimierungssoftware IBM Decision Optimization. Sie ermöglicht präskriptive Analysen und hilft Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. In der Containerfrachtschifffahrt ist das unter anderem deshalb hilfreich, da sich hier das Problem ergibt, dass geleerte Container, die beispielsweise mit Fracht von Rio nach Antwerpen gefahren sind, aus unterschiedlichen Gründen nicht einfach direkt wieder bestückt und zurückgefahren werden können. Es gibt Leercontainer, die teilweise woanders gebraucht werden, verschiedene Containertypen (zum Beispiel Kühlcontainer) und unterschiedliche Größen, Vermietungen und Teilnutzungen von Schiffen oder auch unterschiedlichen Bedarf zum Weitertransport auf Schiene oder Landweg. Die jährliche Summe, die für Leercontainer-Bewegungen aufgebracht werden muss, lag schon vor 10 Jahren weltweit bei geschätzten 500 Millionen US-Dollar. Das bedeutet ein riesiges Einsparpotential, wenn man diese Summe auch nur um einige Prozente durch effizientere Planung senken kann.

„Wir sind mit unserer erfolgreichen und langjährigen Zusammenarbeit mit IBM sehr zufrieden“, erklärt Dr. Patrick Briest, Senior Director IT, Network & Operations der Hapag-Lloyd AG. Wir können unsere Planer mit mathematischen Modellen zur Leercontainer-Optimierung unterstützen. Das hilft uns, Container-Verfügbarkeit für unsere Kunden zu garantieren und Logistik- und Treibstoffkosten – etwa durch den Einsatz von zusätzlichen Schiffen für den Leercontainer-Transport – zu minimieren, was nicht zuletzt auch auf das Unternehmensziel eines möglichst geringen CO2-Fußabdrucks einzahlt.“ Das in 10 Jahren immer weiter entwickelte und angepasste mathematische Modell fußt auf dem CPLEX Optimizer, einem leistungsfähigen Solver für die mathematische, lineare, gemischt ganzzahlige und quadratische Programmierung.

Modellrechnungen für Good Tech in der Logistikbranche reduzieren Leercontainer-Fahrten

Die langjährige Zusammenarbeit ist ein erfolgreiches Beispiel für Good Tech bei IBM. Modellrechnungen wie die für Hapag-Lloyd können dazu beitragen, in Branchen wie der Logistik die Umwelt mit geringerem Treibstoffverbrauch, geringeren Emissionen und effizienterer Routenplanung zu entlasten. Da zugleich der ROI der Unternehmen profitiert ein Gewinn für alle Seiten.

In der praktischen Umsetzung wird die mathematische Modellierung der Leercontainertransporte in OPL (Optimization Programming Language) und der Implementierung als Java Web Service mit CPLEX als Solver Engine genutzt. Das Programm wird von Hapag-Lloyd mit allen relevanten Daten gefüttert, wie zum Beispiel dem komplexen Fahrplan von Hapag-Lloyd, prognostizierten Bedarfen und Sicherheitsbeständen je Containertyp und Standort sowie weiteren regulatorischen Anforderungen. Ebenfalls eingebunden sind die Pläne für die Weiterbeförderung, wie etwa die Anbindung an Landtransporte mit Binnenschiffen, Bahn und Lastwagen. Ziel ist die Minimierung der Gesamtkosten mit einem möglichst guten Ausgleich von Leercontainer-Überschüssen und dem Bedarf der einzelnen Häfen.

Das Resultat: die Planer von Hapag-Lloyd erhalten weltweit hocheffiziente, optimierte Vorschläge für ihre Planung vor Ort, selbst wenn kurzfristig etwa auf veränderte Nachfrage oder Transportkapazitäten reagiert werden muss. Dies wäre ohne Modellunterstützung kaum möglich – das Problem der Leercontainer-Optimierung ist aufgrund der Größe des zugrunde liegenden weltweiten Netzwerks zu komplex für eine manuelle Planung.

Auf Knopfdruck: höhere Termintreue und geringerer Treibstoffverbrauch

Um die Notwendigkeit von kurzfristigen Planänderungen – etwa aufgrund von Schiffsverspätungen – von vornherein zu minimieren, wird auch an anderen Stellen Optimierungstechnologie eingesetzt. Eine Herausforderung etwa besteht darin, Rundreisen eines Schiffes von vornherein so zu planen, dass Verspätungsrisiken minimiert und etwaige Fahrplanabweichungen leicht korrigiert werden können. Hier kommt ein weiteres Optimierungsmodell zum Einsatz, das im Zuge der Zusammenarbeit mit IBM entstanden ist: die Schiffs-Umlauf-Optimierung bei Hapag-Lloyd. Damit erhalten die Planer auf Knopfdruck einen kompetenten Vorschlag und können auf Planänderungen der weltumspannenden Schiffsnetze und Lieferketten reagieren, mit praktischer Bedienung über eine Landkartendarstellung. Damit wurde neben höherer Termintreue auch ein geringerer Treibstoffverbrauch und damit eine Entlastung der Umwelt erreicht. Basisdaten dafür sind unter anderem die verschiedenen Verbrauchsprofile der Schiffstypen und Informationen zu Umweltzonen mit besonderen Anforderungen an den verwendeten Treibstoff.

Die Technologie IBM Decision Optimization wird bereits in vielen verschiedenen Branchen genutzt – in der Lebensmittelherstellung, der Energiegewinnung, der Finanzplanung oder bei der Planung von Wassersystemen. Die Einsatzmöglichkeiten dieser mathematischen Modelle sind quasi unendlich. Wie das Beispiel Hapag-Lloyd zeigt, lassen sich mit solchen Good-Tech-Lösungen im Hintergrund gleichermaßen die Ressourcen der einzelnen Unternehmen und die Umweltressourcen der gesamten Welt besser einsetzen und schützen.

Bilder: Copyright Hapag-Lloyd AG