Beratung
ENDE
Kontakt
Versicherung / Rückversicherung / MGA
GeoIntelligence für Underwriting, Kumulkontrolle und Schadenbearbeitung in der Sach- und Unfallversicherung.
Öffentliche Verwaltung
Geodaten für öffentliche Dienstleistungen, Planung und Resilienz.
Banken
GeoIntelligence für Immobilienbewertung, Portfoliorisiken und Filialnetze.
Logistik / Detailhandel / Transport
Location Intelligence für Netze, Standorte und Flotten.

Für andere Branchen oder Anwendungsfälle Kontakt aufnehmen um Ihre Anforderungen zu besprechen

Kern-Engines
Qarta
Cloud-native GeoIntelligence-Engine
RAPID
GeoEnrichment-API für hohe Datenvolumen
Infrastruktur
QPC
Quarticle Private Cloud
Kubernetes-native Deployment-Plattform für Geodaten
Anwendungen
Graph
Interaktive Plattform für Visualisierung und Location Intelligence
EventHub
Hub für Informationen und Analysen zu Naturereignissen
GeoPublisher
Tool für die automatisierte Publikation von Geodaten
KI & Integration
MCP Server
Model Context Protocol
Graph AI Agent
GeoIntelligence im Dialog
Lernen & Entwickeln
Developer-Ressourcen ↗
API-Dokumentation und SDKs
Datenkatalog
Verfügbare Datensätze und Abdeckung entdecken
Integrationen & Konnektoren
Quarticle mit Ihren bestehenden Tools verbinden
Fallstudien
So nutzen Unternehmen die Lösungen von Quarticle
Blog
Neuigkeiten, Erkenntnisse und Produkt-Updates
Empfohlen
So ist Quarticle aufgebaut
Eine einheitliche, Kubernetes-native GeoIntelligence-Plattform - von der Datenübernahme bis zur Bereitstellung
Über uns
Unser Team, unsere Mission und unsere Geschichte
Partnerprogramm
Innovative Lösungen entwickeln und Ihr Geschäft ausbauen
Branchen
Versicherung / Rückversicherung / MGAÖffentliche VerwaltungBankenLogistik / Detailhandel / Transport
Produkte
QartaRAPIDQuarticle Private CloudGraphEventHubGeoPublisherMCP ServerGraph AI Agent
Ressourcen
Developer-Ressourcen ↗DatenkatalogIntegrationen & KonnektorenFallstudienBlog
Beratung
Über uns
Über unsPartnerprogramm
ENDE
Kontakt
Logistics Case Study

Cargus optimiert sein Out-of-Home-Netz und verbessert die Zustellplanung mit Quarticle

Die vollständige Fallstudie
Download
Highlights
Optimierte Abdeckung des Out-of-Home-Netzes
Visualisierung von Paketautomaten und PUDO-Punkten nach Eigentümerschaft
Datenbasierte Expansionsentscheidungen

Das Unternehmen

Cargus ist das erste Kurierunternehmen Rumäniens und verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung (über 2'600 Mitarbeitende, über 2'000 OOH-Punkte). Das Unternehmen bietet umfassende Kurierdienste, darunter Hauszustellung und Out-of-Home-Abholung über sein landesweites SHIP&GO-Netz. Cargus betreibt fünf Sortierzentren, 36 Lager und einen grenzüberschreitenden Hub in Polen.

Die Herausforderungen

Cargus wollte sein OOH-Netz optimieren und die ideale Verteilung von Paketautomaten sowie Abhol- und Abgabestellen bestimmen - im Gleichgewicht zwischen Kundenkomfort und Kosteneffizienz.

Zu den zentralen Herausforderungen gehörten:

  • Differentiating between locker points and PUDO locations
  • Dynamically adjusting distance and suitability parameters for urban, suburban, and rural areas
  • Mapping point ownership (company-owned, partners, or individuals)
  • Identifying network gaps or overlaps using parcel and population density
  • Processing millions of delivery addresses for accurate decision-making

Die Lösung von Quarticle

Quarticle integrierte die Location-Intelligence-Plattform Graph erfolgreich in die Systeme von Cargus - mit fortschrittlichen Geodaten-Algorithmen und einem robusten Daten-Backend.

Graph by Quarticle interface showing multiple blue data points across a city grid for a network optimization analysis.A Quarticle Graph interface showing a map of Timisoara, Romania, with a pop-up window containing latitude, longitude, and address details for an optimization analysis.The Graph by Quarticle interface showing a geographic area divided into a red and green grid, representing a "Network Optimization Analysis" with different assessment values for each cell. The analysis is meant to identify ares with lacking or appropriate numbers of out of home points in a given area.

Die wichtigsten Ergebnisse:

Kategorisierte Netzinformationen: Differenzierte Daten-Layer für Paketautomaten und Servicepunkte, gegliedert nach Eigentümerschaft.

Interaktive Analysen: Visualisierungstools, die aktive und inaktive Punkte verfolgen und konkrete Entscheidungsgrundlagen für die Netzoptimierung liefern.

Optimierte Expansionsstrategie: Eignungs-Heatmaps für neue OOH-Standorte (Out-of-Home) auf Basis hochpräziser Paket- und Bevölkerungsdichtedaten.

Verarbeitung in grossem Massstab: 3,2 Mio. Zustelladressen für eine umfassende Netzbewertung verarbeitet.

Die Ergebnisse

Quarticle verschaffte Cargus eine klare, interaktive Sicht auf das gesamte OOH-Netz. Heute optimiert der Kunde bestehende Standorte, erkennt unter- oder überversorgte Gebiete und entscheidet fundiert über die Netzerweiterung.

Die Lösung steigerte die operative Effizienz und Planungsgenauigkeit und ermöglicht ein intelligenteres, datenbasiertes Wachstum des SHIP&GO-Netzes. Dank des Projekterfolgs wurde die Partnerschaft langfristig verlängert; weitere Optimierungsprojekte laufen bereits.

Lösungen & Dienstleistungen

Out-of-Home Network OptimizationLocation Intelligence UIDelivery Density AnalysisPopulation-Based Suitability MappingParcel Network Planning

Technologien & Frameworks

Cloud-Based Location Intelligence Platform (Graph)Geospatial Data BackendRasterization & Buffering AlgorithmsInteractive Visualization ToolsGeocoding & Data Processing

Die ganze Geschichte lesen

Mit * markierte Felder sind Pflichtfelder.
Vielen Dank! Ihre Anfrage ist eingegangen.
Das Formular konnte nicht gesendet werden. Bitte versuchen Sie es erneut.