Logistik & Mobilität

Frachtraten und Laderaum vorhersagen: KI-Prognosen im Transporteinkauf

Spotraten in See- und Luftfracht schwanken binnen Wochen stark, und freier Lkw-Laderaum wird in Spitzenzeiten knapp. Wie Zeitreihenverfahren und ML-Modelle Frachtraten und Kapazitätsengpässe vorhersagen und wie aus einer solchen Prognose eine begründete Buchungs- oder Budgetentscheidung wird, erarbeitet das Kompaktseminar in vier Stunden. Sie rechnen selbst eine Ratenprognose durch, leiten daraus eine Buchung ab und skizzieren, wie Ihr Transporteinkauf künftig vorausschauend plant.

Für wen

Fachleute aus Transporteinkauf, Versand und Logistikplanung, die Frachtkosten und verfügbare Kapazitäten früher und verlässlicher einschätzen wollen.

KI-Kompaktseminar · 4 Stunden

Raten früh erkennen, Buchungszeitpunkt wählen, Frachtbudget belastbar planen

Das nehmen Sie mit

  • Sie verstehen, welche Faktoren Raten und Laderaum in See-, Luft- und Landverkehr treiben und welche Frühindikatoren Engpässe anzeigen.
  • In der Übung haben Sie eine Frachtratenprognose aufgestellt und als Korridor mit Unsicherheit dargestellt.
  • Aus einer Prognose leiten Sie nachvollziehbar ab, ob jetzt gebucht oder abgewartet wird und mit welchem Verkehrsträger.
  • Ein Fahrplan zeigt, wie Prognosen in Transporteinkauf, Budgetierung und Reporting einfließen und laufend überwacht werden.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Marktverständnis: Was Frachtraten und Laderaum bewegt

    • Kostentreiber der Raten im Vergleich: Seefracht, Luftfracht und Straßengüterverkehr
    • Knappe Containerstellplätze, Frachtraum und Lkw-Kapazität und die Frühindikatoren, die solche Engpässe ankündigen
    • Datenbasis für Prognosen: eigene Sendungshistorie, Spot- und Kontraktraten, öffentliche Frachtindizes
    • Warum ein gut gewählter Buchungszeitpunkt die Frachtrechnung spürbar senkt
    • Bestandsaufnahme: nach welchem Verfahren Ihr Haus Frachtkosten bisher plant und budgetiert
  2. Teil 2

    Modul 2 – Prognosemodelle: Raten vorhersagen, Unsicherheit offen zeigen

    • Zeitreihenverfahren und ML-Modelle für Frachtraten: Funktionsweise und Einsatzgrenzen
    • Externe Einflussgrößen einbinden: Nachfrageentwicklung, Treibstoffpreise, saisonale Spitzen
    • Übung: Aus historischen Daten einer Relation eine Ratenprognose aufstellen
    • Prognosen als Korridor mit Ober- und Untergrenze ausweisen statt als scheinbar exakte Einzelzahl
  3. Teil 3

    Modul 3 – Entscheiden: Von der Prognose zur Buchung und Verhandlung

    • Buchungszeitpunkt und Verkehrsträger anhand der erwarteten Ratenentwicklung festlegen
    • Frachtbudget und Nachverhandlungen mit Spediteuren und Reedereien auf Prognosewerte stützen
    • Entscheidungsregeln formulieren: bei welcher erwarteten Rate sofort gebucht und wann abgewartet wird
    • Übung: Aus einer vorliegenden Ratenprognose eine Buchungsentscheidung herleiten und begründen
  4. Teil 4

    Modul 4 – Verankern: Prognosen dauerhaft im Transporteinkauf nutzen

    • Prognosen in die Abläufe des Transporteinkaufs und ins Frachtkosten-Reporting einbinden
    • Prognosegüte fortlaufend messen: vorhergesagte gegen tatsächlich gezahlte Raten abgleichen
    • Fallstudie: Ein Jahresfrachtbudget auf Basis von KI-Prognosen planen
    • Akzeptanz schaffen, damit Einkauf und Controlling sich auf die Prognosewerte verlassen
    • Fahrplan zur vorausschauenden Frachtplanung: erste Relation, nötige Daten, Verantwortliche

VoraussetzungenSie kennen sich in den Grundzügen mit Transport- und Logistikmärkten aus.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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