ClearMetal aus Kalifornien konnte drei Millionen US-Dollar frisches Kapital einsammeln. Das StartUp möchte mithilfe von Algorithmen die Containerlogistik voranbringen und die Prozesse optimieren. Einer der Unterstützer ist der ehemalige Google-Chef Eric Schmidt. 

Seefrachter

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Bekanntlich tut sich die Logistik in Sachen Digitalisierung noch etwas schwer. Das wird sich in Zukunft ändern, denn immer mehr StartUps drängen mit digitalen und innovativen Ansätzen vorwärts. So zum Beispiel auch das Software-StartUp ClearMetal aus Kalifornien, das Big Data und Containertransporte verbinden möchte. Das junge Unternehmen konnte jetzt frisches Kapital in Höhe von drei Millionen US-Dollar einsammeln und einer der Investoren ist niemand geringeres als der ehemalige Google-Chef und jetzige Vorsitzende von Alphabet Inc., Eric Schmidt.

Die Logistik tut gut daran, die Digitalisierung für sich zu nutzen. Laut einer Studie von D.Velop tun das in Deutschland noch zu wenig Unternehmen. Wenngleich Unternehmen wie zum Beispiel DPD sich das Thema ganz groß auf die Fahne schreiben. ClearMetal selbst hat sich auf den Bereich des Containertransportes spezialisiert und nutzt die Digitalisierung, um hier die Abläufe effizienter und kostengünstiger zu gestalten.

Software trifft Voraussagen zu Logistikprozessen

„Es ist das immer gleiche Problem, unter welchem die Containerlogistik leidet. Die Transportunternehmen haben Schwierigkeiten damit, immer die richtigen Güter zur richtigen Zeit an den richtigen Ort zu befördern“, hieß es aus dem Kreis der Geldgeber von ClearMetal. Die Industrie verfüge jetzt über die notwendige IT- und Dateninfrastruktur, die Datenunternehmen wie ClearMetal in der Logistik die Türe öffnen.

Die Online-Plattform wurde 2014 von Studenten der Stanford-Universität gegründet und wird bereits nach eigenen Angaben von ersten großen US-Unternehmen genutzt.

Die Idee hinter ClearMetal ist dabei ein System von Algorithmen, das in der Lage ist, große Datenmengen nach vorgegebenen Parametern auszuwerten. Dabei kann die Software auch Voraussagen für geplante Transporte treffen und Tipps für die richtige Transportstrategie geben. Die Algorithmen sollen mit der Zeit ständig dazulernen können.