Use Case

Use Case – Automatisierte Auslastungssteuerung & Peak-Management

Dieser Use Case beschreibt, wie Unternehmen mithilfe digitaler Slotlogiken, Kapazitätsregeln und automatisierter Planung ihre Rampen- und Team-Auslastung optimieren und Peaks (z. B. Montagmorgen, Monatsanfang, Saisonspitzen) aktiv steuern können.

Im Tagesgeschäft entstehen natürliche Anlieferungswellen: morgens, montags, zu Wochen- oder Monatswechseln oder bei saisonalen Ereignissen (Black Friday, Erntezeit, Aktionswochen). Ohne geordnete Steuerung führen diese Peaks zu Staus, Überlastungen, langen Wartezeiten und ineffizienten Personaleinsätzen.Automatisiertes Peak-Management glättet diese Lastkurven. Intelligente Slotregeln, Kapazitätsgrenzen und digitale Priorisierung sorgen für strukturierte Entzerrung und planbare Abläufe.

Prozessbeschreibung

1. Analyse historischer Daten

  • Erkennung wiederkehrender Peaks: Wochentage, Uhrzeiten, saisonale Events.
  • Bewertung der Rampen- und Personalressourcen.

2. Definition von Kapazitätsregeln

  • Max. Anzahl Slots pro Stunde/Rampe.
  • Sperrzeiten für kritische Zeiträume.
  • Unterschiedliche Zeitfenster je Sendungsart.
  • Pufferzeiten für Mischladungen oder Spezialware.

3. Automatisierte Slotbestimmung

  • System weist Slots gemäß Kapazität + Regeln zu.
  • Überbuchungen werden verhindert.
  • Peak-Zeiten erhalten automatische Deckelung.

4. Dynamische Anpassung am Tag selbst

  • Live-Daten aus Check-ins und Entladungen zeigen Belastung.
  • System verschiebt Kapazitäten oder schaltet Zusatzslots frei.
  • Dispo reagiert auf Ausfälle, Verspätungen, No-Shows.

5. Transparenz für alle Beteiligten

  • Lieferanten/Spediteure sehen nur verfügbare Slots.
  • Dispo sieht Auslastungsverläufe in Echtzeit.
  • Überlastete Zeiten werden früh sichtbar.

6. Post-Event-Auswertung

  • Peaks werden im KPI-Reporting analysiert.
  • Maßnahmen definieren (z. B. andere Slotlängen, optimierter Personaleinsatz).

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Diagramm/Flow Chart

Start → Analyse historischer Volumenspitzen → Definition von Kapazitäts- & Slotregeln → Automatisierte Slotzuweisung → Echtzeit-Anpassung am Tag → Transparenz für Lieferanten & Dispo → KPI-Analyse → Glättung der Peaks → Ende

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Kern KPIs

  • Rampen-Auslastung pro Stunde/Tag
  • Wartezeiten in Peak vs. Non-Peak
  • No-Show-Rate in Peak-Zeiten
  • Durchlaufzeit pro Sendungsart
  • Überbuchungsversuche / abgelehnte Slots
  • Anzahl manuell verschobener Slots

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Best Practices

Best Practices

  • Slotlängen nach Ladungsart differenzieren.
  • Peak-Zonen definieren und limitiert freigeben.
  • Automatische E-Mail-Erinnerungen vor kritischen Peaks.
  • Dashboard für Peak-Belastung im Leitstand.
  • Wöchentliche Analyse der Auslastung pro Wochentag.
  • Personaleinsatzplanung mit Slotvolumen synchronisieren.

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Operative Risiken/Fehlerquellen

  • Kapazitätsregeln zu strikt → unnötige Leerlaufzeiten.
  • Kapazitätsregeln zu locker → neue Staus und Peaks.
  • Historische Daten fehlen → Regeln basieren auf Bauchgefühl.
  • Unklare Priorisierungslogik für kritische Ware.
  • Teams werden nicht auf Peak-Zeiten vorbereitet.
  • Kommunikationslücken zu Lieferanten → falsche Erwartungen.

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Verknüpfte Themen

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Letzte Aktualisierung

December 4, 2025

Autor

Sophie Glaser