Top-Digitalisierungstrends in der Logistik: Nachfragevolatilität besser beherrschen

Top-Digitalisierungstrends in der Logistik: Nachfragevolatilität besser beherrschen

von Bernhard Steimel 16. September 2020

Die Risiken in der Logistik wachsen. Nachfragemuster wandeln sich rascher als früher. Plötzliche Entwicklungen wie die Corona-Krise teilen die Branche in Gewinner und Verlierer. Ein eindeutiger Gewinner der aktuellen Krise ist Amazon. Das Unternehmen vergrößert seine eigenen Kapazitäten für Lager- und Transportlogistik deutlich. So werden permanent Mitarbeiter im Logistikbereich gesucht und der Handelsriese baut eigene Lieferdienste nach dem Franchise-Prinzip auf.

Zu den Verlierern gehören alle Unternehmen, die von den Lieferengpässen überrascht wurden. Erst jetzt starten manche Unternehmen mit Supply-Chain-Risikomanagement, das bei der Bewertung aller Risiken in mehrstufigen und vernetzten Lieferketten hilft. Dazu gehören allerdings nicht nur die eigenen Daten, sondern auch externe Daten und Erfahrungen anderer Unternehmen. Inzwischen gibt es hierfür spezialisierte Angebote, die ein weltweites Informationssystem für logistisches Services und ihre Risikobewertung aufgebaut haben.

Risikomanagement für mehr Widerstandskraft in der Supply Chain

Risikomanagement für mehr Widerstandskraft in der Supply Chain DHL Resilience360 ist eine innovative Supply­Chain­Risikomanagement­Softwareplattform, die das Risiko von Lieferkettenunterbrechungen vorhersagen und bewerten kann. Die Risikominderungs­Tools liefern Unternehmen die Informationen, die sie für die Visualisierung der Lieferkette und die Einhaltung von Handelsbestimmungen benötigen. Zudem helfen sie ihnen, Lieferkettenunterbrechungen nahezu in Echtzeit zu erkennen.

Bedarfsprognosen (Demand Forecasting) nutzen mathematische Techniken und Daten, um eine genaue Vorhersage auf Grundlage der aktuellen Nachfrage zu ermitteln und schnell auf Lieferengpässe zu reagieren. Dabei ist eine rasche Verarbeitung der Daten entscheidend, um Informationen in Echtzeit zu erhalten. Manuelle Vorgehensweisen sind hier unterlegen, automatisch ablaufende Prozesse können die Anforderungen besser bewältigen.

Moderne Technologien wie Machine Learning helfen zudem bei der Prognose von Liefer­ und Ankunftszeiten. So überwacht der digitale Spediteur Flexport mit seiner Plattform die Supply­Chain seine Kunden mit lernfähigen Machine­Learning­Algorithmen in Echtzeit. Die verantwortlichen Mitarbeiter sind dadurch jederzeit über den Status informiert sind.


Dies ist ein Auszug aus unserer neuen Studie „Trendbook Smarter Logistics – Wie sich die Logistik digital transformiert“. Hier geht‘s zum Download.

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