Bei logistischen Arbeitsprozessen fallen entlang der Lieferkette Unmengen von Daten an. Big-Data-Analytik, die zielgerichtete Aufarbeitung und Nutzung dieser Daten, bietet Logistik-Dienstleistern ein enormes Potenzial, um betriebliche Standards aufrechtzuerhalten und ihre Effizienz zu steigern. Hier erläutern wir, wie Daten in der Logistik genutzt werden können, um eine konsequente und kundenorientierte Prozessoptimierung zu fördern.
Was bedeutet Big Data?
Big Data ist ein Begriff für Datensätze, deren Größe oder Beschaffenheit die Möglichkeiten herkömmlicher Datenbanken übersteigt. Big Data zeichnet sich durch eines oder mehrere der folgenden Merkmale aus: große Datenmengen, hohe Geschwindigkeit oder große Datenvielfalt. Künstliche Intelligenz, soziale Medien und das Internet der Dinge erhöhen die Datenkomplexität.
Daten sind zunächst nur ein Rohstoff wie Rohdiamanten – ihr Wert wohnt ihnen zwar von Anfang an inne, aber ohne zielgerichtete Verarbeitung sind sie so wertlos, wie der besagte Rohdiamant für ein Diadem ungeeignet ist. Die Daten-Informationen müssen mit Erfahrung und Fachkenntnis kombiniert werden, um über die Big-Data-Analyse verwertbares Wissen zu generieren.
Dabei soll die Analyse großer Datenmengen Muster aus der Vergangenheit aufdecken, Veränderungen des Status quo in Echtzeit aufzeigen und Prognosen für die Zukunft erstellen. Bei den Daten lassen sich strukturierte Daten und unstrukturierte Daten unterscheiden:
- Strukturierte Daten sind spezifische Werte aus traditionellen Betriebssystemen, die durchsuchbar und in einem vordefinierten Format gespeichert worden sind. Sie liefern unmittelbare Informationen zu unternehmensinternen Kennzahlen, sind optimal organisiert und können direkt genutzt werden.
- Unstrukturierte Daten werden aus verstreuten, unterschiedlichen Datenquellen gewonnen, zum Beispiel Bewegungsdaten von Fahrzeugen, andere Verkehrsdaten, Geschäfts- und allgemeine Wirtschaftsprognosen, Online-Nutzerverhalten oder Posts in sozialen Medien. Unstrukturierte Daten müssen bereinigt und für die Interpretation aufbereitet werden
Wozu kann Big Data in der Logistik verwendet werden?
In der Logistik erzeugt jeder Vorgang Erfahrungswerte, die als Daten vorliegen. In jeder Bewegung, jedem Transportgut oder jedem System stecken Informationen, die für die Auswertung gesammelt und gespeichert werden können. Die Schlussfolgerungen, die anhand der Informationen gezogen werden, dienen dazu, Prognosen zu erstellen und Prozesse zu automatisieren.
Big-Data-Analysen erhöhen damit die Transparenz in der Lieferkette und optimieren die Entscheidungsfindung. Dadurch lassen sich die einzelnen Schritte in der Lieferkette strategisch optimieren und das Serviceniveau erheblich verbessern. Das Spektrum reicht hier von einer effizienteren Palettenlagerung in einer Betriebsanlage bis hin zu einer besseren Bearbeitung von Kundenanliegen.
Eine der Hauptchancen bei der Analyse von Big Data besteht darin, den Logistikakteuren einen organisierten, gefilterten und verständlichen Echtzeitüberblick über die aktuelle Situation in Logistikzentren oder auf dem Transportweg zu verschaffen. Anhand der Datenverarbeitung aus Sensoren weiß man genau, wo sich Vermögenswerte wie Fahrzeuge befinden und wie ihr aktueller Status ist – zum Beispiel, ob sie gerade benutzt werden, kaputt sind oder wann die nächste Wartung stattfinden sollte. Beschädigte Anlagen werden dadurch erkannt, bevor sie ausfallen.
Generell kann Big-Data-Analytik Logistikunternehmen die nötige Transparenz verschaffen, um die Lagerung von Sendungen und den Transport zu optimieren sowie den Nutzen und die Lebensdauer von Anlagen zu verbessern.
Big Data und Logistik: Use Cases
Übergeordnetes Ziel von Big-Data-Analysen ist die Sicherstellung von betrieblichen Standards und die Erhöhung der Effizienz. Über transparente Betriebsdaten und ihre spezifische Analyse sollen Kosten reduziert, Wert erhalten, Dienstleistungen verbessert sowie Verschwendung und Risiken vermieden werden.
Kontrolle von Bestand und Lagerung
Die Erfassung und Überwachung sämtlicher Daten zu den Beständen bedeuten, jederzeit nachvollziehen zu können, an welchen Stellen im Lager sich benötigtes Material befindet. Die Analyse von Bestandsdaten aus Systemen und von Sensoren hilft dabei festzustellen, ob Bestände zur Neige gehen oder ob es Leerstände in den Palettenregalen gibt. Für den Lagerbestand können Prognosen erstellt werden, um ein erwartetes Muster von Auftragseingängen und Lieferungen während der kommenden Hoch- und Niedrigsaison zu prognostizieren.
Routenoptimierung
Es geht um mehr als die kürzeste Strecke von A nach B. In die Berechnung der bestmöglichen Route für ein bestimmtes Fahrzeug mit seiner spezifischen Ladung fließen Fahrzeuginformationen, Produktdaten, GPS-Daten, Wetterdaten oder auch Personalpläne ein. In der Big-Data-Analyse werden die verschiedenen Faktoren zusammen betrachtet und für die Ermittlung der optimierten Route ausgewertet.
Die beste Route muss nicht die schnellste sein. Auch Sicherheitsfragen sind wichtig. Bei stoßempfindlichen Gütern werden zum Beispiel Routen gewählt, die Kopfsteinpflaster vermeiden, während Schocksensoren die Sicherheit des Transportgutes überwachen. Außerdem können Daten zum Kraftstoffverbrauch und Fahrverhalten sowie Umweltdaten, die über Fahrzeugsensoren gemessen werden, die Ökobilanz von Fahrten ermitteln und die Route auch ökologisch optimieren.
Kapazitätsplanung
Fahrzeuge, Lagerflächen oder Personal sind wichtige Faktoren für die erreichbare Verarbeitungskapazität. Mithilfe von Big-Data-Analytik werden die Auslastung und Verfügbarkeit dieser verschiedenen Kapazitätsfaktoren für jeden einzelnen logistischen Prozessschritt bei völlig unterschiedlichen Bedarfssituationen abgeglichen. Dadurch sind bessere Kapazitätsprognosen möglich. Maschinen- und Fahrzeugkapazitäten werden mit den personellen Kapazitäten abgestimmt oder verfügbare Fahrzeuge mit Nachfragepeaks. Überkapazitäten sind teuer und bei Unterkapazität sinkt die Serviceleistung und mit ihr die Kundenzufriedenheit. Wenn über Big Data alle Kapazitäten perfekt abgestimmt sind, kann beides vermieden werden.
Risikomanagement
Auch das Risikomanagement profitiert von der verbesserten Prognostik. Wiederkehrende Ereignisse bei bestimmten Prozessen werden analysiert, wodurch Ereignismuster und ihre Wahrscheinlichkeit transparenter werden. Faktoren, die wiederholt zu Störungen der Lieferkette geführt haben, werden identifiziert und Maßnahmen zu ihrer Eliminierung möglich.
Kundenzufriedenheit
Präzise Kenntnis von Kundenpräferenzen erhöht die Kundenbindung. Hierzu gibt es eine Fülle unstrukturierter Daten über kundenspezifische Vorlieben und Abneigungen aus allen möglichen Informationskanälen, die über Big-Data-Analytik zielgerichtet aufgearbeitet werden können, um den Kundenservice zu optimieren. Wenn Big Data einen umfassenden Überblick über Kundenanforderungen bietet, kann die Servicequalität und Kundenzufriedenheit gesteigert werden.
Wie kann Big Data die Zukunft der Logistik mitgestalten?
Die Logistik findet in einem datenintensiven Arbeitsumfeld statt. Der Schritt zur umfangreichen Big-Data-Anwendung ist daher nur konsequent. Schon jetzt sind die meisten Player davon überzeugt, dass eine effektive Auswertung und Nutzung von Big Data das Supply-Chain-Management der Zukunft bestimmen wird und die Qualität und Leistung im Logistiksektor verbessern kann. Nun geht es darum, das Potenzial der Daten auszuschöpfen und nutzbar zu machen.
Über das Internet der Dinge, Künstliche Intelligenz, Cloud-Computing und Blockchain-Lösungen – lauter Faktoren, die alle zu Big Data in wechselseitiger Beziehung stehen – wächst der Bedarf an Datenanalytik. Während heute Big Data schon in vielen Fällen die Routen- oder Wartungsplanung unterstützt, wird in Zukunft die Prognosefähigkeit immer mehr in den Fokus rücken. Das können Prognosen von Abfahrtszeiten und Lieferterminen innerhalb der gesamten Supply Chain sein oder die Vorhersage von Bedarfen und Transportvolumen.
Darum sollten Logistikunternehmen auf Big Data setzen
Daten sind zu wertvoll, um sie nicht zu nutzen. Sie sind die Grundlage für die zukünftige automatische Steuerung von Logistikprozessen innerhalb einer transparenten Wertschöpfungskette. In einem wettbewerbsintensiven Markt ist es für erfolgreiche Akteure entscheidend, Prozesse zu optimieren, um die Zukunftsfähigkeit zu sichern. Bessere Analyseverfahren, auch vor dem Hintergrund des zunehmenden unternehmensübergreifenden Datenaustauschs in der Supply Chain, werden immer mehr zum Treiber des Geschäftserfolgs. Nicht nur in der Logistik.
Häufige Fragen
- Was bedeutet Big Data?
Mit Big Data sind Datensätze gemeint, die sich durch große Datenmengen, hohe Geschwindigkeit oder große Datenvielfalt auszeichnen. Die Analyse dieser Daten deckt Muster aus der Vergangenheit auf, zeigt Veränderungen auf und erstellt Prognosen für die Zukunft. - Welche Vorteile bietet Big Data?
Big-Data-Analysen stellen betriebliche Standards sicher und erhöhen die Effizienz. Big Data ermöglicht es, Kosten zu reduzieren, Wert zu erhalten, Dienstleistungen zu verbessern sowie Verschwendung und Risiken zu vermeiden. - Wie kann Big Data für die Logistik nützlich sein?
Bei logistischen Vorgängen fallen viele Daten an, die bei zielgerichteter Nutzung Logistik-Services optimieren. Daten sind die Grundlage für die zukünftige automatische Steuerung von Logistikprozessen innerhalb einer transparenten Wertschöpfungskette. Besonders im Bereich der Prognose von Bedarfen oder Kapazitäten wird die Big-Data-Analyse immer wichtiger.
