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So bereiten Sie Anwendungsdaten vor – bewährte Vorgehensweisen für Spediteure und Lagermitarbeiter.

So bereiten Sie Anwendungsdaten vor – bewährte Vorgehensweisen für Spediteure und Lagermitarbeiter.

3D-Ladeplaner wie Smartload sind ein unverzichtbares Werkzeug in der Logistik. Sie können die Transportplanung verkürzen, Leerräume in Fahrzeugen reduzieren und Transportkosten senken. Damit die Software jedoch effektiv arbeitet, müssen die Eingabedaten vollständig und korrekt sein.

In diesem Artikel finden Sie bewährte Methoden zur Vorbereitung von Daten für einen 3D-Ladeplaner, die helfen, typische Ladefehler zu vermeiden und den Laderaum zu optimieren.

Warum sind Daten im 3D-Ladeplaner entscheidend?
Selbst der beste 3D-Ladeplaner kann Fehler machen, wenn die Daten nicht korrekt sind. Fehlende Informationen zu Abmessungen, Gewicht oder Verpackungsart können zu falscher Gewichtsverteilung, Problemen beim Stapeln, Umlagern von Paletten im Lager oder während des Transports führen. Daher ist die Vorbereitung einer Ladungsliste für Smartload der erste Schritt zu einer effektiven Ladeoptimierung.

Welche Informationen sollten vor der Transportplanung gesammelt werden?
→ Abmessungen und Gewicht der Ladung
→ Länge, Breite und Höhe in Zentimetern oder Millimetern
→ Nettogewicht und Bruttogewicht jeder Einheit
→ Einheitlichkeit der Maßeinheiten im gesamten Prozess

✅ Best Practices für Spediteure und Lagerpersonal: Die Vereinheitlichung der Einheiten verringert das Risiko von Planungsfehlern. Bei der Nutzung von Smartload empfiehlt es sich, eine Datentabelle nach der untenstehenden Vorlage zu erstellen. Es ist mittlerweile auch möglich, Stapelbarkeit und Stückzahl eigener Ladungen festzulegen.

Quelle: Smartload-Anwendung – Datei herunterladen, um eigene Ladungen gemäß Vorlage zu ergänzen.

Verpackungsart und Stapelmöglichkeiten
→ Europaletten, Kartons, Gitterboxen oder Schüttgut
→ Stapelbarkeit und maximale Höhe
→ Zerbrechliche Waren, ADR oder solche, die besondere Behandlung erfordern

Ladeprioritäten und Entladereihenfolge
→ Paletten nahe den Türen für schnelles Entladen platzieren
→ LIFO und FIFO – Reihenfolge von Be- und Entladung planen

✅ Tipp: Die Ladeplanung wird wesentlich einfacher, wenn Prioritäten in den Eingabedaten klar definiert sind.

Achslasten und Gewichtverteilung im Fahrzeug
→ Gewichtsverteilung der Ladung, um Achsüberlastung zu vermeiden
→ Gleichmäßige Verteilung des Gewichts im Fahrzeug

Häufigste Fehler bei der Transportplanung
→ Falsche oder fehlende Abmessungen und Gewichtseinheiten
→ Fehlende Informationen zur Stapelbarkeit
→ Nicht gekennzeichnete zerbrechliche oder ADR-Waren
→ Keine definierte Entladereihenfolge

✅ Die Anwendung der obigen Praktiken hilft, Ladefehler zu minimieren.

Best Practices für die Datenvorbereitung im Ladeplaner
→ Einheitliche Standards – cm und kg
→ Ladungsattribute in Smartload kennzeichnen – stapelbar, zerbrechlich, ADR
→ Daten regelmäßig in ERP/WMS überprüfen – automatisierte Datenübertragung reduziert Fehler
→ Kommunikation zwischen Lager und Spedition sicherstellen – einheitliche Datenregeln
→ Reihenfolge der Be- und Entladung priorisieren – LIFO/FIFO und Entladepunkte

✅ So wird die Ladeoptimierung effektiver und der Transportprozess planbarer.

Wie Smartload die Ladeoptimierung unterstützt
→ Analysiert automatisch Eingabedaten unter Berücksichtigung von Ladeprioritäten und Stapelmöglichkeiten
→ Überwacht Achslasten und Gewichtsverteilung, minimiert das Risiko von Überladung
→ Generiert schnell Ladevisualisierungen und Ladungslisten, verkürzt die Planungszeit

✅ Spediteure und Lagerpersonal können sich so auf effizientes Ladungsmanagement konzentrieren, statt Daten manuell zu prüfen.

Zusammenfassung
Die Datenvorbereitung für einen 3D-Ladeplaner ist entscheidend für:
✅ schnelle und effiziente Transportplanung
✅ Minimierung von Ladefehlern
✅ Erhöhung der Transportsicherheit
✅ Senkung der Transportkosten

Die Anwendung bewährter Praktiken und korrekte Dateneingabe in Smartload ermöglicht volle Ladeoptimierung und reibungslose Ladeplanung.

Lesen Sie auch: 3D-Ladeplaner – Wie er zur Reduzierung von CO₂-Emissionen beiträgt