Kostendruck, knappe Margen, steigende Anforderungen an Kundenservice und Klimaschutz: Um im harten Wettbewerb bestehen zu können, setzen Logistik-Entscheider zunehmend auf Digitalisierung. Big Data gilt als Turbo-Beschleuniger für ein effizientes Supply Chain Management. Allerdings kommt es nicht nur auf die schiere Masse an Informationen an. Nur wer die „richtigen“ Daten sammelt und intelligent auswertet, hat im Rennen am Ende die Nase vorn.
Die digitale Datenflut steigt seit Jahren unaufhörlich an. Vernetzte Fahrzeuge, mobile Endgeräte, moderne Fördertechnik sowie eine Vielzahl von Sensoren im Bereich von Behältern, Lagern und Umschlagplätzen bilden heute ein dichtes Netzwerk von Datenquellen in der Supply Chain.
Um aus den vielen gesammelten Informationen echten wirtschaftlichen Nutzen zu ziehen, müssen sie mithilfe von leistungsstarken IT-Systemen und geeigneten Methoden ausgewertet werden. Stichwort Big Data Analytics: Qualifizierte Echtzeit-Analysen helfen, Prozesse besser zu verstehen, Muster zu erkennen und darauf basierend exakte Prognosen zu erstellen. So lassen sich Lieferketten nicht nur lückenlos abbilden, sondern von der Produktion bis zur Zustellung einer Ladung auch äußerst dynamisch gestalten und weitgehend automatisch steuern.
Smarte Supply Chain: Das Wesentliche immer im Blick
Experten sind sich einig: Auf dem Weg zur Logistik 4.0 kommen Unternehmen nicht um eine zukunftsfähige Big-Data-Strategie herum. Doch welche Daten sind eigentlich relevant? Prinzipiell können das alle Informationen zu Ereignissen sein, die einen Einfluss auf Lieferketten haben. Neben Transportdaten wie Standort, Beladung, Fahrverhalten und Verbrauch können auch einzelne Packstücke regelmäßig registriert werden, zum Beispiel durch Radiofrequenz-Identifikation (RFID). Eine Kühlkette etwa lässt sich lückenlos überwachen, indem die Daten fest verbauter Temperatursensoren mit den bekannten Positionen der Packstücke verknüpft werden. Auch in den Bereichen der Routen- und Laderaumoptimierung lassen sich durch Big-Data-Analysen erhebliche Verbesserungen erzielen, denn durch kürzere bzw. schnellere Strecken und höhere Auslastungen können Unternehmen ihre Transportkosten deutlich senken.
Big Data: Intelligente Antwort auf logistische Herausforderungen
Grundsätzlich gilt: Um relevante Erkenntnisse zu gewinnen, muss die geforderte Qualität der Daten definiert sein – genau wie die Fragestellungen, die mit ihnen beantwortet werden sollen. Mögliche Ansatzpunkte zur Optimierung der Prozesskette ergeben sich unter anderem in folgenden Bereichen:
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Absatz- und Bedarfsplanung
Big Data Analytics und der unternehmensübergreifende Austausch relevanter Informationen ermöglichen eine verbesserte Absatzvorhersage auf den jeweiligen Märkten – und damit eine präzisere Bedarfsmengenplanung.
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Lagermanagement
Je transparenter die Lieferkette, desto eher lassen sich Lagerbestände reduzieren und Out-of-Stock-Situationen vermeiden. Durch die Verknüpfung von RFID- und Positionsdaten können zudem Wege optimiert und Lagerhallen effizienter gestaltet werden.
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Intelligente Tourenplanung:
Alle Daten zu Fahrzeugstandorten, Aufträgen, Ladung, benötigten Ressourcen und Verkehrshindernissen im Blick: Mit Hilfe von Big Data können Logistikunternehmen ihre Transporte effizienter disponieren. Intelligente Fahrtrouten bedeuten zudem weniger Spritverbrauch und CO2-Emissionen.
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Just-in-Time-Lieferung:
Die voraussichtliche Ankunftszeit eines Lkw lässt sich mithilfe von Verkehrs-, Wetter- und Telematikdaten relativ genau vorhersagen. Das ermöglicht ein verbessertes Zeitfenstermanagement und vermeidet lange Wartezeiten der Fahrer vor Ort.
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Rückverfolgbarkeit:
Über serialisierte Barcodes, 2D-Codes oder RFID-Tags lassen sich einzelne Artikel oder Bauteile eindeutig identifizieren. Big-Data-Lösungen sorgen dafür, dass die Produkte quasi auf Knopfdruck entlang der ganzen Lieferkette zurückverfolgt werden können.
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Klimaschutz:
Big Data kann nicht nur ein Treiber für Prozesseffizienz und Kostenvorteile sein, sondern auch helfen, den zunehmenden Anforderungen an den Klima- und Umweltschutz gerecht zu werden. Unternehmen, die durch ein intelligentes SCM ihren Ressourcen- und Energieverbrauch verringern, können ihre Reputation nachhaltig stärken.
Potentiale von Big Data Schritt für Schritt heben: Beispiel Hermes International
Die Anforderungen an eine intelligente Planung und Steuerung der Supply Chain steigen ständig. Klar ist: Es braucht neue Ansätze, um die komplexen Aufgaben zu bewältigen und Lieferketten zukunftsfähig aufzustellen. Big Data ist in diesem Kontext sicher mehr als ein Buzzword, wie auch die Erfahrungen von Hermes International, einem Geschäftsbereich von Hermes Germany, zeigen: Mit dem Ziel, die Brutto- und Nettokapazitäten bestimmter Warengruppen (Ware inkl. bzw. exkl. Verpackungs- und Polstergewicht) zu bestimmen, haben die Logistik-Experten erfolgreich Tests mit Big Data durchgeführt. So konnten die Bruttokapazitäten bis auf 1,48 Prozent bzw. eine Differenz von 0,42 Kilogramm vorhergesagt werden. Um die Möglichkeiten von Big Data voll ausschöpfen zu können, sei es generell zunächst notwendig, auf die gesamte Datenbasis einer Supply Chain zugreifen zu können, sagte Moritz Gborglah, Divison Manager International Freight bei Hermes International. „Ist erst einmal eine gemeinsame Dateninfrastruktur etabliert, kann das Potenzial von Big Data Schritt für Schritt gehoben werden – mit positiven Effekten für alle Lieferkettenpartner.“
Den gesamten Beitrag zum Big Data-Testlauf von Hermes International finden Sie hier.