Effiziente Logistikprozesse dank Big Data
Bereits 2006 prägte der britische Mathematiker Clive Humby den Satz „Data is the new oil“ – zu Deutsch: „Daten sind das neue Öl“. Damit war damals, wie heute gemeint, dass Daten enorm wertvoll sind. Doch genau wie beim Öl, ergibt sich der wahre Nutzen von Daten erst dann, wenn sie verarbeitet bzw. analysiert werden.
Heute spricht man meist von Big Data, wenn es um das Sammeln und Analysieren von großen Datenmengen geht. Dabei ist besonders der zweite Schritt wichtig: das Analysieren der gesammelten Daten. Auf Grundlage einer solchen Analyse können strategische Schlüsse gezogen werden, in denen der große Mehrwert von Daten besteht.
Gerade in der Logistik fällt eine unglaubliche Menge an Daten an, die bis heute von vielen Unternehmen (fast) ungenutzt bleibt. Dabei sind die Vorteile hinsichtlich Effizienzgewinn, Marktprognosen und Kostenreduktion erwiesen. Im heutigen Beitrag zeigen wir Ihnen, wie auch Ihre Logistikprozesse dank Big Data optimiert werden können.
Was ist Big Data?
Die Bezeichnung Big Data verrät bereits, dass der Begriff sich auf eine große Menge an Daten bezieht. Hervorzuheben ist, dass diese Datenmenge so groß ist, dass sie sich nur mithilfe technologischer Unterstützung analysieren, speichern und verwalten lässt. Big Data umfasst je nach Definition eine verschiedene Anzahl an Dimensionen. In einer 2013 an der Universität Amsterdam veröffentlichten Arbeit wurden fünf solcher Dimensionen, auch die „5V of Big Data“ genannt, aufgeführt:
- Volume (deutsch: Umfang): Die steigende Digitalisierung führt zu exponentiell wachsenden Datenmengen, die mit herkömmlichen Methoden nicht mehr verarbeitet werden können.
- Variety (deutsch: Vielfalt): Diese großen Datenmengen umfassen immer mehr unterschiedliche Datentypen und Formate, die es noch weiter erschweren, mit ihnen zu arbeiten.
- Velocity (deutsch: Geschwindigkeit): Daten müssen immer öfter in Echtzeit verarbeitet werden, um schnelle Einblicke und Handlungsorientierung zu geben.
- Veracity (deutsch: Verlässlichkeit): Daten sind nicht immer zuverlässig, bzw. qualitativ gleichwertig.
- Value (deutsch: Wert): Der Wert von Daten ergibt sich erst mit deren Nutzung.
So gut wie jedes Unternehmen sammelt heutzutage Daten. Die richtige Verarbeitung derselbigen ist enorm wichtig, um den steigenden Anforderungen der Kunden und dem Wettbewerb gerecht zu werden. Die Logistikbranche ist hierbei besonders hervorzuheben, da jede kleinste logistische Bewegung Daten erzeugt. Es ist entscheidend, diese Fülle an Informationen richtig zu interpretieren, mit anderen Daten abzugleichen und sie effizient zu nutzen. Die oben aufgeführten Dimensionen verdeutlichen, wie komplex dies sein kann.
Wie Big Data die Logistik verändert
Durch Big-Data-Analysen können Logistikunternehmen die Effizienz ihrer Prozesse steigern, indem sie wertvolle Erkenntnisse aus großen Mengen von Daten gewinnen. Dazu zählen:
Echtzeit-Überwachung und -Analyse
Big-Data-Analysen ermöglichen es Unternehmen, Daten in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren. So können Logistikunternehmen den Standort von Fahrzeugen, den Zustand von Waren, Verkehrsinformationen und andere relevante Daten in Echtzeit überwachen. Diese Analyse ermöglicht es, schnell auf Abweichungen oder Probleme zu reagieren und alternative Maßnahmen zu ergreifen, um Engpässe zu vermeiden und die Lieferleistung zu verbessern. Die ETA (Estimated Time of Arrival) ist beispielsweise für die Planung und Effizienzsteigerung von angeschlossenen Prozessen elementar.
Optimierung von Routen und Transportkapazitäten
Durch die Analyse großer Mengen von Verkehrsdaten, Wetterdaten, historischen Lieferdaten und anderen relevanten Informationen können Logistikunternehmen optimale Routen und Transportkapazitäten identifizieren. Big-Data-Analysen helfen bei der Vorhersage von Verkehrsbedingungen, der Identifizierung von Engpässen und der Ermittlung der effizientesten Routen. Dies ermöglicht es, Zeit- und Kostenersparnisse zu realisieren, die Auslastung von Fahrzeugen zu optimieren und die Lieferzeiten teilweise signifikant zu verkürzen.
Nachfrageprognosen und Bestandsmanagement
Saisonale Peaks wie Weihnachten sind eine Herausforderung für nahezu jedes B2C-Unternehmen. Doch auch unterjährig und branchenspezifisch gibt es allerhand Unterschiede, die durch Big-Data-Analysen aufgedeckt werden können. Anhand historischer Daten, demografischer Informationen, Wettermustern und anderer Faktoren können Logistikunternehmen präzisere Nachfrageprognosen erstellen. Dies hilft bei der Optimierung des Bestandsmanagements, der Vermeidung von Überbeständen oder Engpässen und der Gewährleistung einer effizienten Lieferkette.
Risikomanagement
Big-Data-Analysen können Unternehmen dabei unterstützen, potenzielle Risiken und Engpässe entlang der Lieferkette zu erkennen. Durch die Überwachung von Daten können Logistikunternehmen frühzeitig auf potenzielle Störungen reagieren und alternative Maßnahmen ergreifen, um den Betrieb aufrechtzuerhalten.
Kundenverhalten und Kundenservice
Die Analyse von Kundendaten kann Logistikunternehmen helfen, personalisierte Angebote und Dienstleistungen anzubieten. Durch das Verständnis des Kundenverhaltens können Unternehmen ihre Lieferprozesse optimieren, um den Bedürfnissen der Kunden gerecht zu werden und den Kundenservice zu verbessern.
Klimaschutz und ESG
Big Data hat das Potenzial, nicht nur die Prozesseffizienz zu steigern und Kostenvorteile zu bieten, sondern auch den wachsenden Anforderungen an Klima- und Umweltschutz gerecht zu werden. Spätestens seit der Einführung des Lieferkettengesetzes müssen Unternehmen unter anderem ihren Ressourcen- und Energieverbrauch erheben und ggf. reduzieren. Dank optimierter Routenführung, der Vermeidung von Leerfahrten oder besserem Bestandsmanagement kann der CO₂-Ausstoß reduziert und parallel die Reputation bei Kunden und Partnern verbessert werden.
Transparenz
Ein weiterer großer Vorteil von der Arbeit mit Big Data im Zusammenhang mit cloudbasierten Plattformen ist die dadurch ermöglichte Transparenz für alle Beteiligten. Das Fraunhofer-Institut beschreibt diesen Vorteil wie folgt: „Über Plattformen, die gemeinsame Datenbestände in extern gehosteten Systemen anbieten, können weiterführende Informationen bereitgestellt werden. Der Vorteil dieser cloudbasierten Lösungen ist die zentrale und gleichzeitige Bereitstellung der Informationen für alle definierten Teilnehmer. Zusätzlich sind diese Daten i. d. R. bereits in einem vorher abgestimmten Datenformat verfügbar.“ Eine Lösung, die diesen Vorteil nutzbar macht, ist die Live-Sendungsverfolgung von TIMOCOM.
Digitale Technologien als Erfolgsfaktor für die Logistik
„Digitalisierung ist in der Logistik kein Rand-, sondern ein Kernthema“, so Bitkom-Hauptgeschäftsführer Dr. Bernhard Rohleder. „Durch den konsequenten Einsatz digitaler Technologien leistet die Logistik einen großen Beitrag für eine nachhaltige und klimaschonende Produktion und Mobilität.“ Doch neben den stetig steigenden Anforderungen und Gesetzen bezüglich Umweltschutzes können Logistikunternehmen durch Big Data auch wertvolle Einblicke gewinnen. Diese wiederum helfen dabei, Prozesse zu optimieren, Engpässe zu minimieren, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Es ist daher wichtig, die richtigen Datenquellen zu identifizieren, eine zielführende Dateninfrastruktur aufzubauen und fortschrittliche Analysemethoden anzuwenden, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Im Idealfall in nur einem System, wie dem TIMOCOM Marktplatz, den Sie mithilfe passgenauer Schnittstellen nahtlos an Ihr TMS anbinden und Ihre Daten so anreichern können.
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Paula Bongers
Content Marketing Manager
