KI hilft bei der Paketverarbeitung

Die seit Jahren steigenden Paketmengen beflügeln den Umsatz der Schweizerischen Post, sind jedoch für die Paketsortierzentren eine zunehmende Herausforderung. Künstliche Intelligenz bietet die Chance, Problemen in der Paketverarbeitung durch Erkennung von Anomalien frühzeitig entgegenzuwirken.

Die Paketzentren der Post spielen bei der Verarbeitung eines Pakets von der Absenderin zum Empfänger eine zentrale Rolle. Fast eine halbe Million Pakete werden jede Nacht durch die Schweizerische Post verarbeitet, um am folgenden Tag beim Empfänger zugestellt zu werden. In der Weihnachtszeit verdoppelt sich dieser Wert. Die zunehmende Komplexität der Paketlogistik und die damit einhergehende erhöhte Datenmenge bedeuten eine grosse Herausforderung bezüglich des Monitorings der Daten, die in den Paketzentren entstehen. Die schnelle Erkennung und Behandlung von Problemen ist somit von grundlegender Wichtigkeit.

Je früher ein Problem erkannt wird, desto schneller kann darauf reagiert werden, wodurch Verzögerungen, Ausfälle und Mehraufwände möglichst tief gehalten werden können. Ein Beispiel: Es gibt einen plötzlichen Anstieg bei den Paketen, die nicht rechtzeitig sortiert wurden. Dies erfordert eine schnelle Reaktion.

Wenn gewisse Paramater plötzlich stark von der Norm abweichen, kann dies ein Hinweis auf ein mögliches Problem bei der Paketsortierung hinweisen. Hier können intelligente Algorithmen ansetzen. Auffällige Ereignisse sind in den Daten erkennbar und bieten der Post die Chance, Probleme in den Sortierzentren möglichst früh zu beheben. Algorithmen aus dem Bereich Data Science können in grossen Datenmengen unter Einbezug sehr vieler Attribute Anomalien aufspüren, die durch eine manuelle Überwachung nicht detektiert werden können. Auch in anderen Branchen wird maschinelles Lernen zur Identifikation von Ausreissern eingesetzt, wie etwa bei der Betrugserkennung beim Einsatz von Kreditkarten.

In einem Proof of Concept der Schweizerischen Post konnte nun gezeigt werden, dass in den Daten der Paketsortierung mit verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens Ausreisser identifiziert werden können. In Zukunft ist daher der Einsatz eines automatisierten Alarmsystems denkbar, das auf solchen Algorithmen basiert und bei relevanten Datenausreissern Alarm schlägt. Den Problemen könnte sodann frühzeitig entgegengewirkt werden. Davon würden nicht nur die Empfängerkunden, sondern auch die Versenderinnen sowie die Schweizerische Post als Transporteurin profitieren.