Roland Spe­di­tion setzt gemein­sam mit T‑Systems Öster­reich auf künst­li­che Intel­li­genz. Neue Lösung auto­ma­ti­siert kom­plexe Zuord­nung von Ein­gangs­rech­nun­gen zu Auf­trags­po­si­tio­nen, stei­gert die Effi­zi­enz und senkt die Prozesskosten.

Die Logis­tik­bran­che steht unter mas­si­vem Kos­ten­druck. Beson­ders die manu­elle Bear­bei­tung von Ein­gangs­rech­nun­gen bin­det wert­volle Res­sour­cen, da Belege inter­na­tio­na­ler Part­ner oft kei­nem ein­heit­li­chen Stan­dard fol­gen. Die Roland Spe­di­tion, ein füh­ren­der Spe­zia­list für unbe­glei­te­ten kom­bi­nier­ten Ver­kehr, der Güter per Bahn zwi­schen euro­päi­schen Häfen und dem Hin­ter­land bewegt, hat diese Her­aus­for­de­rung erkannt und gemein­sam mit T‑Systems eine KI-gestützte Auto­ma­ti­sie­rung imple­men­tiert, die genau hier ansetzt.

„Für uns waren zudem ein kla­rer Pro­jekt­plan und abso­lute Kos­ten­si­cher­heit ausschlaggebend“

Die tech­no­lo­gi­sche Hürde war hoch, da Rech­nun­gen das Unter­neh­men in unter­schied­lichs­ten For­ma­ten errei­chen. Erschwe­rend kommt hinzu, dass die logi­sche Ver­knüp­fung zwi­schen Rech­nung und Auf­trag sel­ten eins-zu-eins erfolgt. Oft­mals ent­spricht eine ein­zelne Posi­tion auf der Ein­gangs­rech­nung meh­re­ren Posi­tio­nen im inter­nen Sys­tem – oder umge­kehrt. Diese beson­de­ren Bezie­hun­gen erfor­der­ten bis­her ein hohes Maß an mensch­li­cher Prü­fung und Fach­wis­sen, um Feh­ler bei der Ver­bu­chung zu vermeiden.

„In einem Geschäft mit engen Mar­gen müs­sen wir sehr bewusst auf die ein­ge­setz­ten Mit­tel ach­ten. Mit T‑Systems haben wir einen Digi­ta­li­sie­rungs­part­ner gefun­den, der rasch mess­bare Mehr­werte lie­fert“, sagt Niko­laus Hirn­schall, Geschäfts­füh­rer der Roland Spe­di­tion. „Beson­ders beein­druckt hat uns, wie schnell die Exper­ten die spe­zi­fi­schen Pro­zesse unse­res Geschäfts erfasst haben. Für uns waren zudem ein kla­rer Pro­jekt­plan und abso­lute Kos­ten­si­cher­heit ausschlaggebend.“

Smarte KI-Blue­prints 

T‑Systems Öster­reich demons­triert hier seine füh­rende Exper­tise für KI-gestützte Pro­zess­op­ti­mie­rung. Durch den Ein­satz moder­ner Machine-Lear­ning-Algo­rith­men lernt das Sys­tem, die unter­schied­li­chen Lay­outs zu inter­pre­tie­ren und die Inhalte kor­rekt zu ver­knüp­fen. Der Zeit­auf­wand für die manu­elle Daten­er­fas­sung sinkt gegen Null, die Daten­qua­li­tät steigt.

„Wir grei­fen auf bewährte Blue­prints aus zahl­rei­chen Pro­jek­ten in ver­schie­de­nen Bran­chen zurück. Dadurch müs­sen wir das Rad nicht neu erfin­den und kön­nen bereits nach weni­gen Tagen erste Lösun­gen prä­sen­tie­ren“, so Mar­kus Ber­ger, Digi­tal Engi­neer bei T‑Systems, zum metho­di­schen Vorsprung.

Neben Geschwin­dig­keit zählt vor allem Zukunfts­fä­hig­keit der Technologie

Neben der Geschwin­dig­keit zählt vor allem die Zukunfts­fä­hig­keit der Tech­no­lo­gie. Die Lösung ist so kon­zi­piert, dass sie mit dem Volu­men der Spe­di­tion mit­wach­sen kann, ohne die Infra­struk­tur­kos­ten unver­hält­nis­mä­ßig stei­gen zu las­sen. „Ska­lier­bar­keit, Sou­ve­rä­ni­tät und Kos­ten­ef­fi­zi­enz wer­den in KI-Pro­jek­ten bei T‑Systems von Anfang an mit­ge­dacht“, so Berger.

„Durch die Auto­ma­ti­sie­rung ent­las­ten wir unser Team von admi­nis­tra­ti­ven Auf­ga­ben“, resü­miert Niko­laus Hirn­schall. „Dank der KI und der Zeit­er­spar­nis erwarte ich bereits kurz­fris­tig einen kla­ren Return on Invest­ment, wäh­rend wir uns voll auf unsere Kern­kom­pe­tenz im Schie­nen­gü­ter­ver­kehr kon­zen­trie­ren kön­nen. Auf­grund der her­vor­ra­gen­den Zusam­men­ar­beit wird mit T‑Systems der Ein­satz von KI bereits für wei­tere Berei­che ange­dacht.“ (red/​czaak)