No abstract

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The omnipresence of digital platforms (DPs) across industries yields platform-based business concepts that disrupt the road freight market, enabling the digitalization of road freight transport management (RFTM). However, the data-driven service capabilities of DPs in supporting RFTM are manifold, and platform research provides opportunities to explore the emerging digital business concepts following the core process of transport management systems (TMSs). This, in particular, results from the side of road freight operators engaged in the transport management process that are increasingly forced to provide customer-centric RFTM via DPs to remain profitable and competitive within a fragmented business environment. Against this backdrop, this paper aims to explore DPs in the road freight transport domain to gain insights into digital freight services and support logistics companies involved in the transportation process with a novel navigation for the identification of required platform-based services. Following the grounded theory methodology, we present a morphological box encompassing 14 dimensions and eight DP types aligned to RFTM. We reveal digital services of DP visibility, optimization, and analytics. With the insights obtained by our research, we contribute to developing a comprehensive understanding of DPs for the enhanced decision-making of transport stakeholders in the area of digital transport management. Our findings provide an established theoretical research ground that guides platforms as markets for practitioners and proposes further research avenues for scholars toward data-driven and digitalized transport logistics.

im gewerblichen Güterkraftverkehr befindet sich durch die Digitalisierung im stetigen Wandel. Mittelständische Speditionen sehen sich mit einer unzureichenden Harmonisierung der Systemschnittstellen konfrontiert und nutzen das Potenzial ihrer Daten aufgrund begrenzter Ressourcen und Kompetenzen nicht in ausreichendem Maße. Hieraus folgt eine bislang schwach ausgeprägte datengetriebene Wertschöpfung innerhalb der Transportkette. Verschiedene Anbieter adressieren diese Lücke mit dem Versuch, klassische Funktionen der Transportmanagementsysteme durch flexibel buchbare Cloud-Computing-Services zu ergänzen und drängen mit innovativen, auf künstlicher Intelligenz basierenden Anwendungen auf den Markt. In diesem Artikel wird der Cloud-Anbietermarkt umrissen und eine erste Abgrenzung der Services vorgenommen. Mit dem Smart-Transport-Window-Konzept formulieren die Autoren eine integrierte Vision für ein datengetriebenes Transportmanagement und zeigen zentrale Entwicklungsphasen auf.

Zusammenfassung Die Kooperation von Wissenschaft und Praxis in anwendungsorientierten Förderprojekten ist zu einem wesentlichen Instrument der Forschung avanciert und intensiviert den Austausch von realen Problemstellungen und innovativen Lösungsansätzen. Themenschwerpunkte, die ein hohes Innovationspotenzial aufweisen, aber noch unscharf diskutiert sind, stellen jedoch klassische Kooperationsformen vor neue Herausforderungen: Einerseits wird die Konzeption eines Projekts vom geringen Kenntnisstand erschwert, andererseits sorgt die geringere Erfolgssicherheit für eine abnehmende Investitionsbereitschaft industrieller Partner. So kann die Forschung um "Künstlichen Intelligenzen" als Beispiel genannt werden, deren hohe Komplexität im Feld der Kleinen und Mittelständischen Unternehmen eingangs Hemmungen verursachte. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, berichtet der vorliegende Beitrag von Erfahrungen, die aus einer dreijährigen Kooperation von sechs Hochschulen und über 30 Praxispartnern in der Form eines Innovationsnetzwerkes gesammelt wurden. Dabei werden zunächst typische Akteure und deren Aufgabenfelder (z. B. Wissenschaftspartner als Lotsen für neue Ideen oder Unternehmen für die Evaluation und Anwendung neuer Forschungsresultate) sowie unterschiedliche Ergebnistypen (z. B. Pilotstudien, Spin-Offs und kooperative Lehrformate) des Innovationsnetzwerkes beschrieben. Zur Illustration der Ergebnisse werden zwei Anwendungsbeispiele von einer branchenübergreifenden Cross