„Mit herkömmlichen statistischen Verfahren wäre das nicht umsetzbar gewesen“ – Data Scientist Benjamin Bossan über die Technik hinter der Hermes Paketankündigung

Die meisten Leser werden mir wohl zustimmen: Es gibt im Leben Wichtigeres als auf Pakete zu warten. So sehr man sich auch auf eine heiß ersehnte Lieferung freut, so nervig ist das Warten auf den Paketboten, wenn es heißt „Ihre Sendung befindet sich in der Zustellung“. Doch jetzt hat das Warten auf den Hermes Bote ein Ende! Mit der Hermes Paketankündigung erfahren Sie in der Sendungsverfolgung, wann Ihr Paket eintreffen wird – bis zu einer Stunde genau. 

Hinter dem neuen Service steckt eine ausgeklügelte Technik. Schließlich müssen viele Faktoren berücksichtigt werden, um eine solche präzise Vorhersage machen zu können. Welches Verfahren genau hinter der Paketankündigung steckt, habe ich mir von  Benjamin Bossan erklären lassen. Der Data Scientist war mit für die Entwicklung der Software zuständig und hat mir ein paar Einblicke in seine Arbeit gewährt.

Die Hermes Paketankündigung

Dank dem neuen Hermes Service sehen Paketempfänger in der Sendungsverfolgung auf myhermes.de und in der Hermes App, wann ihre Sendung zugestellt wird – und das bis auf eine Stunde genau.* Unter der Sendungs-ID des Pakets wird der Bereich „Voraussichtliche Zustellung“ eingeblendet:

Der Service ist für den Paketempfänger kostenlos. Auch eine Anmeldung ist nicht erforderlich. Nutzer der Sendungsverfolgung auf myHermes.de können die Hermes Paketankündigung direkt nutzen. Nutzer der Hermes App müssen sich lediglich die neue Version unserer App herunterladen.

Die Technik hinter der Paketankündigung – Von Schwarmintelligenz und Data Science

Bei der Prognose des voraussichtlichen Zustellzeitfensters trifft das geballte Wissen unserer Hermes Boten auf ein ausgeklügeltes Big Data Verfahren. Sobald die Sendung bei Hermes eingeht – das heißt wenn sie zum ersten Mal in einer Hermes Niederlassung oder einem HUB gescannt wird und in der Sendungsverfolgung nicht mehr nur der Hinweis erscheint „Die Sendungsdaten wurden an die Hermes Logistik Gruppe übermittelt“ – wird das voraussichtliche Lieferzeitfenster bis auf eine Stunde genau ermittelt.

Umfangreiche Prozessdaten sowie die Erfahrung unserer Hermes Zusteller fließen in die Berechnung mit ein, um eine bestmögliche Zustellvorhersage sicherstellen zu können – denn unsere über 13.000 Zusteller wissen am besten um die Gegebenheiten vor Ort. Sie sind jeden Tag im Einsatz, kennen ihre Touren und Kunden genau und wissen beispielsweise, wann der Empfänger meistens zu Hause ist oder welcher Nachbar Pakete annimmt.

Data Scientists @ Hermes

Benjamin Bossan ist seit letztem Jahr bei der Otto Group, unserem Mutterkonzern, angestellt und arbeitet dort mit fünf weiteren Data Scientists im Bereich Business Intelligence. Data Scientists sitzen an der Schnittstelle zwischen IT, Statistik und Fachwissen und befassen sich damit, aus riesigen Datenmengen mehr herauszuholen. Sie beobachten Datenströme, analysieren diese, extrahieren daraus geschäftsrelevante Informationen und entwickeln Vorhersage-Modelle.

Benjamin Bossan ist promovierter Biologe und hat zuvor an der Humboldt-Universität zu Berlin zur theoretischen Biologie geforscht. Er arbeitete dort beispielsweise in der Evolutionsbiologie an computergestützten Simulationen von Populationen. Seine Affinität zu Computern besteht aber schon länger. Im Selbststudium hat er sich sein Wissen zu Data Science und Machine Learning beigebracht und unter anderem Online-Kurse besucht, wie sie beispielsweise von Udacity angeboten werden.

Bei der Otto Group arbeitet Bossan nun in einem jungen Team mit flachen Hierarchien, weil er hier seine Ideen einbringen und umsetzen kann. Big Data, findet er, wird ein bisschen zu sehr gehypt. Vor allem wenn man bedenkt, was so alles unter diesem Begriff verkauft wird. Aber das Grundprinzip dahinter, sagt er, also aus Daten mehr herauszuholen, das ist der richtige Weg und das wird in Zukunft noch wichtiger werden. Das Potential von Data Science ist riesig. Man denke nur an selbstfahrende Autos oder bessere medizinische Diagnosen. So etwas ist jedoch nur dann möglich, wenn riesige Datenberge analysiert werden und eine Software entwickelt wird, mit deren Hilfe man dem Computer beibringt, Gesetzmäßigkeiten in Daten zu erkennen. Dadurch ‚lernt‘ das System, später auch unbekannte Daten beurteilen zu können.

Auch für die Hermes Paketankündigung haben Benjamin Bossan und der Rest des Teams eine eigene Software entwickelt. Die Software wurde anhand von Prozessdaten – z.B. vorherigen Zustellungen ohne personenbezogene Daten und der individuellen Erfahrung der Hermes Boten – für Pakete der Unternehmen der Otto Group entwickelt und anschließend Hermes zur Verfügung gestellt. Das Programm ist in der Lage, in kürzester Zeit relevante Daten zusammenzuführen und Prognosen zu erstellen. ‚Merkmale‘ nennt Bossan diese relevanten Daten und betont, „die richtigen Merkmale zu finden, ist die Magie“. Und das gilt nicht nur für unsere neue Paketankündigung, sondern für viele Bereiche, in denen mit großen Datenmengen gearbeitet wird. Wenn man z.B. ermitteln möchte, wie das Wetter morgen in Hamburg wird, sind auch andere Daten relevant als wenn man herausbekommen will, ob der September in Hamburg immer so sonnig ist wie in diesem Jahr. Dieselbe riesige Datenbasis, aber andere relevanten Daten je nach Fragestellung.

Zurück zur Paketankündigung: Die von Bossan identifizierten Merkmale, also für die Lieferprognose relevanten Daten, fließen in sogenannte Entscheidungsbäume und Baumdiagramme ein, wie sie der eine oder andere sicherlich noch aus dem Statistikunterricht aus der Schule kennt. Über 70.000.000 Merkmale werden so pro Tag analysiert. Zum Vergleich: Das entspricht in etwa der Anzahl der Kunden, die McDonalds in all seinen Filialen weltweit täglich bedient.

Mehr als 200 solcher Entscheidungsbäume werden pro Abfrage, also pro Paketsendung, erstellt und dann wird abgestimmt. Bossan erklärt es wie folgt: „Jeder der Bäume hat eine Stimme – so wie Abgeordnete in der Politik. Jeder hat eine Meinung. Wenn einer sich irrt, ist das ok. Denn dass sich die Mehrheit irrt, ist eher unwahrscheinlich.“ Schwarmintelligenz heißt die Theorie dahinter. Und so bilden diese Bäume die Grundlage für die Prognose des Zustellzeitfensters: Wenn die Mehrheit der Bäume aussagt, dass das Paket morgen Vormittag um 11 Uhr zugestellt wird, und eine weiterer großer Anteil, dass das Paket um 12 Uhr kommt, dann wird daraus das Zeitfenster 11-12 Uhr. Pro Jahr werden dabei vom System über 91.700.000.000 solcher Entscheidungsbäume generiert – das macht in nur vier Jahren mehr Entscheidungsbäume als es echte Bäume auf der Erde gibt.

Die Software arbeitet dabei automatisiert und ist in der Lage neue Gegebenheiten mit einzubeziehen. Auf diese Weise kann sie auch auf Veränderungen reagieren. Doch Benjamin Bossan stellt auch klar: „Es liegt in der Natur der Sache, dass man nicht immer alles hundertprozentig vorhersagen kann.“ Wenn der Hermes Bote im Stau steht, weil beispielsweise die Bahnschranke ausgefallen ist, dann lässt sich das nicht prognostizieren – aber der Bote kennt vielleicht eine Ausweichstrecke und ist trotzdem schnellstmöglich am Ziel…

*Gilt nur für Sendungen innerhalb Deutschlands. In Einzelfällen wird lediglich der Zustelltag angegeben. Ausgeschlossen sind PaketShop Direktzustellungen, beauftragte Zustellzeitfenster und Retouren.