Die voraussichtliche Ankunftszeit ist noch immer nicht ganz in der Logistik angekommen. Dabei könnte sie die tägliche Arbeit vieler Disponenten erleichtern – doch nur, wenn die Datenlage auch stimmt. 

Genaue Informationen sind das Gold der Logistik- und Transportbranche. Denn je exakter digitale Prozesse die Realität abbilden, um so einfacher wird die Planung für kommende Aufträge. Ein Feature, das in jüngster Zeit für viel Furore sorgte, ist die voraussichtliche Ankunftszeit (ETA – Estimated Time of Arrival). Lässt sich diese Zeit möglichst genau bestimmen, profitiert nicht nur der Disponent davon, auch nachfolgende Abläufe können von den Empfängern besser geplant werden. Im Idealfall hätte es zur Folge, dass für den Fahrer keine Wartezeiten an der Rampe entstehen, wenn alle Prozessbeteiligten mit den digitalen Daten genau kalkulieren könnten.  

So stört eigentlich nur das Wörtchen „könnten“ im letzten Satz. Denn auch die ETA ist abhängig von vielen Variablen. Die größte Unbekannte dabei ist besonders im Fernverkehr die Situation auf den Straßen. Ein schrecklicher Unfall und die schönste, berechnete ETA ist dahin. Zwar berücksichtigen einige Systeme auch aktuelle Verkehrsmeldungen, die Lage auf den Landstraßen oder gar Kreisstraßen sowie der Stadtverkehr finden nur selten Berücksichtigung beim Datensammeln. Hier fehlt es oft an genügend Informationen.  

Um hier Näherungswerte zu finden, sind einige Systeme in der Lage mit ihren Algorithmen eine ungefähre Zeit zu berechnen. Datengrundlage sind dann zumeist historische Verläufe. Andere versuchen die Daten der eigenen Geräte zu nutzen, um ein möglichst realistisches Bild zu schaffen. Bewegen sich viele Fahrzeuge nur langsam, dann ist von einem Stau auszugehen. Doch auch hier kann schwer bestimmt werden, wie lang dieser ist. Denn nicht alle Fahrzeuge haben das gleiche System verbaut.  

Eine voraussichtliche Ankunftszeit lässt sich somit immer besser bestimmen, je näher ein Fahrzeug seinem Ziel kommt. Hilfreich sind dabei sogenannte Geofences. Das sind virtuell gezogene Kreise um ein Zielgebiet. Diese lassen sich individuell definieren. Sobald ein Fahrzeug mit seinem GPS-Tracker in den Bereich hineinfährt, wird ein Alarm beim Disponenten ausgelöst. Dann weiß er, dass das Fahrzeug bald sein Ziel erreicht hat. „Jedes Transport- und Logistikunternehmen sollte sich jedoch bewusst sein, dass auch hier auf der Datengrundlage Annahmen getroffen werden, die nicht unbedingt zutreffen müssen. Dabei besteht die Gefahr, dass dann ein falscher Prozess angestoßen werden könnte“, sagt Mike Ahlmann, Vertriebsexperte bei der TIS GmbH in Bocholt und ergänzt: „Auf dem Papier sieht vieles einfach aus, das in der Realität erst einmal bestehen muss.“  

So stellt sich auch bei der ETA heraus, dass allein schon die so oft fehlenden Daten der Verkehrslage oder des aktuellen Wetters dafür sorgen, dass ein gutes Feature dann doch scheitert.