Data Analytics als Digitalisierungstreiber in der Logistik

von Bernhard Steimel
6. Mai 2021

Kostendruck, niedrige Margen, überlastete Verkehrssysteme und hohe Anforderungen der Kunden machen die Logistik zum Vorreiter der Digitalisierung. Datenaustausch und Data Analytics ermöglichen Logistikern eine beispiellose Transparenz. Sie sind damit in der Lage, komplexe Lieferketten in Echtzeit zu verfolgen und auszuwerten. Dadurch verstehen sie ihre Prozesse besser und können exakte Prognosen über Liefermengen, Ankunftszeiten und Störungen abgeben.

Data Analytics ist im Kern der aktuellen Logistriktrends (Quelle: BVL)

Um Data Analytics gewinnbringend einzusetzen, müssen die Logistikunternehmen zunächst den Datenaustausch zwischen den einzelnen Abschnitten einer Lieferkette ermöglichen. Anschließend können sie ihre Prozesse digitalisieren und optimieren. Data Analytics macht Komplexität und Risiken beherrschbar, sagt Störungen voraus, verbessert die Bestandsplanung, optimierten Routen und erhöht die Transportsicherheit.

Dieser Beitrag ist eine Ergänzung zum „Trendbook Smarter Analytics“. Einen Überblick über den Inhalt gibt der Artikel Smarter Analytics: Erkenntnisse für neue Geschäftsmodelle gewinnen. Sie können das Trendbook außerdem direkt kostenlos herunterladen.

Datenfluss mit Datendrehscheiben

Die erfolgreiche Nutzung von Data Analytics setzt voraus, dass Daten aus verschiedenen Bereichen miteinander verknüpft werden. Einfach zugängliche Datendrehscheiben in der Cloud erleichtern den Datenaustausch und machen heterogene Daten zu einer besseren Entscheidungsgrundlage.

Datendrehscheibe mit API-Management
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DB Cargo Logistics nutzt die Plattform von Seeburger, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu verbinden. Kern ist eine eigene API, die andere Datenquellen einbindet, auch von Geschäftspartnern und Kunden. Damit erreicht DB Cargo eine bessere Dispositionsprognose sowie eine höhere Waggonauslastung.

Wenn Sie mehr erfahren wollen, können Sie das Trendbook Smarter Analytics als kostenloses E-Book herunterladen.

Risiken beherrschbar machen

Ein datenbasiertes Supply Chain Risk Management verknüpft Informationen aus allen Abschnitten der Supply Chain mit externen Daten – etwa Wetter, politische Entwicklung und Entwicklung einer Pandemie. Auf diese Weise sorgen Daten für eine erhöhte Transparenz in der Lieferkette, die vor Überraschungen schützt.
Mehr Widerstandskraft in der Supply Chain
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Supply-Chain-Risikomanagement bewertet Risiken in mehrstufigen und vernetzten Lieferketten. Die Plattform Everstream (DHL BusinessResilience360) kann auf Grundlage interner und externer Daten das weltweite Risiko von Lieferkettenunterbrechungen vorhersagen und bewerten.

Störungen mit KI vorhersagen

Mehrgliedrige Lieferketten verknüpfen oft unterschiedliche Verkehrsmittel und sind dadurch komplex. Dies macht sie empfindlicher gegenüber Störungen durch die Verkehrslage, das Wetter oder unvorhergesehene Ereignisse. Logistikunternehmen müssen frühzeitig eingreifen, um finanziellen Verlusten vorzubeugen. Künstliche Intelligenz (KI) hilft dabei mit seinen Prognosefähigkeiten.

Störungen vorhersagen und beheben
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„Continous Delivery“ ohne Störungen verspricht die Plattform ClearMetal. Sie verbessert mit Predictive Analytics die Vorhersage von Störungen in der Lieferkette und steigert dadurch die Anzahl der zeitgenauen Auslieferungen. Für den Endkunden bedeutet dies eine genaue Vorhersage der Ankunftszeit von Gütern.

Lagerbestände besser planen

Intelligente Lagerhaltung mit Sensorik und einem digitalen Zwilling beschleunigt den Warenumschlag und erleichtern die Planung. Mit den ermittelten Daten können Unternehmen den Betrieb rund um die Uhr reibungslos koordinieren, mögliche Probleme schnell erkennen und so die Produktivität im Lager verbessern.

Optimale Nutzung von Lagerplätzen
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Um Lagerbestände in einem Smart Warehouse optimal zu managen, hat Tetra Pak zusammen mit DHL ein Lager mit einem digitalen Zwilling automatisiert. Dank der Datenerfassung und -bearbeitung in Echtzeit ist Tetra Pak in der Lage, Wartezeiten von Kunden zu verkürzen und die Anlieferung zu optimieren.

Routen digital optimieren

Data Analytics und Machine Learning helfen bei der Optimierung der Disposition und des Personaleinsatzes, sodass die Anzahl der Leerfahrten sinkt und der in den Fahrzeugen vorhandene Raum besser ausgenutzt wird.

Routenoptimierung senkt Kosten
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Die Avant Gebäudedienste GmbH in Erfurt bindet Fahrzeuge mit einem Zusatzgerät über eine Plattform ins Internet der Dinge (IoT) ein. Sie analysiert und optimiert die Effizienz von Routen und ermittelt die Ankunftszeit von Fahrzeugen. Damit konnte der Dienstleister seine Kosten um 15 bis 20 Prozent senken.

Transportsicherheit erhöhen

Machine Learning erlaubt vorausschauenden Analysen, die Waren auf dem Transport besser schützen. Bei Abweichungen von vorab definierten Werten erhält der Verantwortliche eine Alarmmeldung. Zum Beispiel, wenn ein Container zu lange an einem Standort verweilt, bei Medikamenten die Temperaturen steigen oder kostbare Waren gestohlen werden.

Daten für mehr Warenqualität
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Quehenberger Logistics steigert die Transportsicherheit mit einer Lösung, die auf der Technologie des Startups Roambee basiert. Kompakte Sensorgeräte sowie eine cloud-basierte Plattform erfassen große Datenmengen und geben jederzeit Auskunft zum Standort, der Temperatur und dem Zustand der Ware.

Data Analytics ist Kern des Erfolgs

Data Analytics und daraus abgeleitetes Entscheidungswissen wird immer stärker zum Kern der Geschäftsmodelle von Unternehmen. Unternehmen können damit Szenarien entwickeln, die Planung optimieren und schnell auf Marktentwicklungen reagieren. Im Ergebnis stärkt das ihre Prozesse, verbessert Entscheidungen und bringt wirtschaftlichen Erfolg.

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