Zeitfenstermanagement- respektive Slot-Management-Lösungen sind zentrale Werkzeuge in der Hoflogistik, leider aber in den meisten Fällen nicht für neue Aufgaben und Optimierung konzipiert. Vielmehr ist der Markt geprägt durch On-Premise-Systeme, die zwar webbasiert ausgelegt, jedoch lokal installiert sind. Sie sind in der Regel Bestandteil vorhandener Architekturen von Warehouse-Management-Systemen (WMS) und Transport-Management-Systemen (TMS) oder über Add-ons integriert. Ihr Funktionsumfang ist eher rudimentär.

Zunehmend finden sich im Markt aber auch Systeme zum Zeitfenstermanagement, die auf einer Cloud basieren. Zu den Anbietern zählen neben Start-ups auch etablierte Player, die Slot-Management als Teil ihrer TMS- oder B2B-Lösung im Programm haben. Doch auch bei den Cloud-Lösungen müssen die Anwender an vielen Stellen mit Nachteilen leben. So sind die Start-up-Anwendungen zwar häufig chic und einfach zu bedienen, allerdings kaum mit entsprechenden Backend-Prozessen integriert und decken nur begrenzte Use Cases ab. Die Cloud-Plattformen etablierter Hersteller dagegen bieten vor allem einfache, statische Funktionen. Nur wenige Anbieter ermöglichen eine dynamische Buchung und Optimierung von Slots in Echtzeit.

In der Praxis gibt es gleich eine ganze Reihe von Pain Points, mit denen sich Unternehmen herumschlagen. Eine Überbuchung der Be- und Entladekapazitäten ist ebenso an der Tagesordnung wie ein Ungleichgewicht in der Entladetaktung. Teilweise wird mit, teilweise ohne Zeitfensterbuchung gearbeitet. Generell sorgen unvorhergesehene Ereignisse immer wieder dafür, dass die Zeitfenster nicht eingehalten werden können. Die Herausforderungen sind komplex. Produkte und Lademengen können sich stark unterscheiden. Anmeldeprozesse im Werk und mehrere verschiedene Ladestellen tragen zu volatilen Anforderungen bei der Terminierung bei. Viele Systeme unterstützen jedoch keinen mehrstufigen Ansatz, bei dem die Zeitfensterdauer und die Ladezeit am Tor unterschieden werden.

Die meisten Systeme gehen an der Realität vorbei

Das Hauptproblem ist allerdings, dass die meisten Systeme lange Wartezeiten nicht verhindern können, weil sie die reale Situation nicht einbeziehen, bei der sich immer wieder Verspätungen durch Verkehrsstörungen oder Probleme in der internen Logistik ergeben. Oft werden zudem gar nicht alle Lkw eingebucht. Unternehmen, die das Slot-Management neu angehen wollen, sollten darum zunächst einmal klare Aufgaben und Ziele definieren:

- Reicht es aus, rein statische Be- und Endlade-Termine auf Basis eines digitalen Kalenders zu verwalten?

- Geht es nur um die Planung von Toren und Bereitstellzonen oder sollen weitere Ressourcen wie Gabelstapler und Verladeteams gemanagt werden?

- Soll lediglich die reine Verladezeit am Tor oder an der Ladestelle im Zeitfenster enthalten sein oder die gesamte Prozessdauer?

Schon im Vorfeld muss zudem entschieden werden, ob auch externe Partner wie Speditionen oder Lieferanten involviert werden und ob das System als Plattform für die gemeinsame Kommunikation dienen soll. Beispielsweise könnten Paletteninformationen, Anhänge wie Lieferscheine oder Frachtbriefe und Transportaufträge bequem und transparent digital ausgetauscht werden.

Insgesamt lässt sich das Zeitfenstermanagement vor allem mit Echtzeitdaten und einer kontinuierlichen Optimierung der Zeitfensterplanung auf Basis der GPS-Daten von Lkw und anderen Transportmitteln flexibilisieren. So wird klar, welcher Transport wirklich zur geplanten Zeit ankommt, welcher vielleicht vorgezogen werden kann, und wann, wie und wo beladen oder entladen werden soll.

Was zeitgemäße Lösungen beherrschen sollten

In Verbindung mit dem Internet of Things (IoT) haben Cloud-Lösungen das Innovationspotenzial deutlich erhöht. Wenn alle Geschäftspartner mittels Telematik und Smartphone-Apps Echtzeitdaten austauschen, ist das ein Game Changer. Im Vergleich mit On-Premise-Lösungen ist das User-Management mittels Cloud viel einfacher und die Nutzung günstiger. Auch Verfügbarkeit und Performance lassen sich besser skalieren. Beim Slot-Management kommt es dennoch vor allem auf die Integrationsfähigkeit von Lösungen an. Sie sollten Tracking und Tracing, eine Integration von Echtzeitdaten und eine Anbindung an die Systeme für Transportation- und Warehouse-Management gewährleisten.

In bestehenden Systemen werden die Slot-Zeiten meist nur als feste Termine angeboten. Die Einschätzung der Verladedauer basiert auf Annahmen und Erfahrungen, die sich jedoch oft als unzureichend erweisen. Mehr Flexibilität und eine höhere Auslastung an den Ladestellen entstehen erst im Zuge einer dynamischen Zeitfensterberechnung. Dafür müssen Daten beispielsweise auch zu Sortimenten, Ladungsträgern und Verladeteams einbezogen werden.

Neue Konzepte beruhen auf maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz. Sie versuchen, für mehrere oder viele Slots ein Optimum zu berechnen und verschieben Slots an andere Stellen. Dafür muss allerdings genau Buch geführt und eine Reihe an Daten und Regeln hinterlegt werden, etwa die exakte Verladedauer einer Gitterbox oder Palette. Je vielfältiger ein Sortiment aufgestellt ist und je mehr Lieferanten im Spiel sind, desto mehr kann maschinelles Lernen helfen, die einzelnen Prozesse zu verstehen und die Auslastung zu erhöhen. Wo viele Liefer- und Verladeaktivitäten stattfinden, ist folglich auch das Potenzial, das sich durch KI heben lässt, besonders hoch, etwa im Lebensmittelhandel oder bei Drogeriemärkten.

Die Königsdisziplin: intelligente Verknüpfung aller Partner

Vernetzung ist die entscheidende Grundlage für eine optimierte Logistik. Das Internet of Things ermöglicht die nötige Funktionalität. Dazu gehören Tracking und Tracing mittels GPS- und Sensordaten in Echtzeit, die allen Prozessbeteiligten zufließen. Das ist allerdings kaum ohne vertrauenswürdige Plattformen umzusetzen, die diese Daten empfangen und verteilen. Erst die intelligente Verknüpfung aller Partner trägt zu einer hohen Auslastung, geringen Wartezeiten und pünktlicher Zustellung bei.

Ein modernes Slot-Management, das auch Informationen aus dem IoT einbezieht, überprüft die gebuchten Zeitfenster permanent und passt sie an die aktuelle Lage an. Anhand von Isolines (Geofences) kann die Auslagerung und somit Belegung der Tore oder Ladestellen automatisch angestoßen werden. Mithilfe von Apps können sich die Fahrer schon im Vorfeld anmelden, via Telematik-Einheit oder ebenfalls per App werden sie direkt zur Ladestelle navigiert.

Entscheidend ist, dass ein Tool zum Zeitfenstermanagement wirklich intuitiv – ohne Schulung – bedient werden kann. Das gelingt, indem es auf die Use Cases verschiedener Nutzergruppen ausgelegt wird. Denn Mitarbeiter in den Speditionen, Ansprechpartner bei den Unternehmen und in der Produktion haben unterschiedliche Prozesse und Prioritäten. Cloud-Lösungen sind schnell verfügbar und erfordern kaum Change-Management. Geht es um eine autarke Anwendung, lässt sich ein kompletter Standort theoretisch sogar binnen weniger Tage aufschalten. Soll das Zeitfenstermanagement mit anderen Systemen – etwa SAP – verwoben sein, dauert die Umsetzung entsprechend länger.

Noch steht die Standortlogistik bei der Umsetzung von technologischen Innovationen weitgehend am Anfang. Papier und Excel dominieren, von Vernetzung sind die Beteiligten weit entfernt – auch deshalb, weil sich ihre Interessenlagen stark unterscheiden. Für diese Herausforderungen müssen Lösungen her: in Form von Standards, aber auch in Form finanzieller Anreize, die die Partner motivieren – etwa in Form sinkender Standgelder. Die Technologie ist vorhanden. Jetzt sind Umdenken und organisatorische Veränderung gefragt.