Business AnalyseProzessoptimierung3 Min. Lesezeit

Datengesteuerte Routenoptimierung mit 30% weniger Fahrstrecke

-30%

Reduktion der gesamten Fahrstrecke in allen Regionen

-15–20%

Reduktion des Lieferpersonals je nach Region

Datengesteuert

Jede Entscheidung durch Lieferdatenanalyse gestützt

Nachhaltig

Ergebnisse durch laufendes Monitoring gesichert

DIE HERAUSFORDERUNG

Womit Sip-Well konfrontiert war

Die Lieferoperationen von Sip-Well waren über die Jahre organisch gewachsen, mit Routen basierend auf historischen Mustern statt auf Daten. Fahrer legten mehr Strecke als nötig zurück, und die Flotte war größer als erforderlich. Sie brauchten einen datengesteuerten Ansatz zur Optimierung ihres Roadnet-Routings und zur Senkung der Betriebskosten ohne Einbußen bei der Servicequalität.

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Lieferrouten basierend auf historischen Mustern statt Datenanalyse

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Übermäßige Fahrstrecke in allen Regionen

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Überbesetzte Lieferteams ohne Einblick in die optimale Personalstärke

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Kein strukturierter Ansatz für Routenoptimierung oder Leistungsmessung

DER ANSATZ

Wie wir geliefert haben

Datenerhebung & Analyse

Lieferdaten in allen Regionen gesammelt und analysiert, um Baselines für Entfernung, Zeit und Ressourcennutzung zu erstellen.

Roadnet-Konfiguration

Roadnet-Parameter auf Basis von Datenerkenntnissen neu konfiguriert — Optimierung von Routenreihenfolgen, Gebietszuweisungen und Lieferfenstern.

Region für Region Rollout

Die optimierte Routenplanung Region für Region eingeführt, mit Wirkungsmessung und Parameteranpassung für lokale Gegebenheiten.

Leistungsüberwachung

Laufende Monitoring-Dashboards mit ActiveWhere eingerichtet, um Entfernung, Effizienz und Personalmetriken gegen Zielwerte zu verfolgen.

DAS ERGEBNIS

Was wir geliefert haben