Big Data und Datenmanagement: Prozessoptimierung in der Logistik

Die Lieferketten werden nicht nur immer komplexer, sondern auch digitaler: Sensoren, IoT, Telematik oder automatisierte Systeme erfassen immer mehr Aspekte der Logistikprozesse. Mit Big Data wird täglich eine exponentiell wachsende Datenflut aus verschiedenen Quellen generiert und analysiert, die jedoch häufig zu groß oder zu schnelllebig für herkömmliche Datenverarbeitungs-Tools ist. Abhilfe schafft hier ein effizientes Datenmanagement, das Unternehmen bei der Erfassung, Organisation, Speicherung und Verwaltung aller relevanten Informationen unterstützt. Wir erklären, wie Unternehmen von Big Data und Datenmanagement profitieren und warum es wichtig ist, Mitarbeiter*innen im Hinblick auf Datenkompetenz kontinuierlich zu schulen. 

Big Data in der Logistik: Informationen aus vielfältigen Quellen nutzen

Bei Big Data geht es um die Erhebung, Aggregation und Analyse großer Datenmengen zur Nutzung für unternehmerische Ziele. Die Möglichkeit, Informationen aus verschiedenen Quellen in Echtzeit zu erfassen, zu verarbeiten und zu interpretieren, bietet Unternehmen ein beispielloses Verständnis nicht nur ihrer eigenen Geschäftsabläufe, sondern auch der Kundenbedürfnisse. Tipps für die Implementierung von Big Data finden Sie hier.

Um aus der Fülle an gesammelten Informationen tatsächlichen wirtschaftlichen Mehrwert zu generieren, bedarf es der Auswertung mittels leistungsstarker IT-Systeme und Analyseverfahren. Doch welche Daten sind wirklich relevant für das jeweilige Unternehmen? Grundsätzlich ist es von essenzieller Bedeutung, klare Parameter für die Datenqualität zu definieren, ebenso wie gezielte Fragestellungen festzulegen, die durch sie beantwortet werden sollen. Ansätze zur Verbesserung der Prozesskette eröffnen sich unter anderem in folgenden Bereichen:

• Absatz- und Bedarfsplanung: Big Data und der unternehmensübergreifende Austausch relevanter Informationen ermöglichen eine verbesserte Absatzvorhersage auf den jeweiligen Märkten – und damit eine präzisere Bedarfsmengenplanung.
• 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 Lagerkapazitäten mithilfe von Warehousing Solutions effizienter genutzt werden.
• Intelligente Tourenplanung und Transportmanagement: Alle Daten zu Fahrzeugstandorten, Aufträgen, Ladungen, benötigten Ressourcen und Verkehrshindernissen im Blick: Mithilfe von Big Data können Logistikverantwortliche ihre Transporte effizienter disponieren. Intelligente Fahrtrouten bedeuten zudem weniger Spritverbrauch und eine Senkung der CO2-Emissionen.
• 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*innen vor Ort.
• Rückverfolgbarkeit durch IoT: 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.
• Nachhaltigkeit: Big Data kann nicht nur ein Treiber für Prozesseffizienz und Kostenvorteile sein, sondern auch helfen, den zunehmenden Anforderungen an den Klima- und Umweltschutz durch neue gesetzliche Bestimmungen wie das Lieferkettengesetz oder der neuen EU-Richtlinie CSRD gerecht zu werden. Unternehmen, die durch ein intelligentes SCM ihren Ressourcen- und Energieverbrauch verringern, können ihre Reputation nachhaltig stärken.

Big Data und Datenmanagement – eine erfolgsversprechende Symbiose

In einer datengetriebenen Welt wird ein intelligentes Datenmanagement für Unternehmen zu einem strategischen Vorteil, um Big Data bewältigen und das volle Potenzial der Datenanalyse ausschöpfen zu können. Durch die intelligente Organisation und Verwaltung der Informationen können Verantwortliche wertvolle Erkenntnisse gewinnen, Trends prognostizieren, Unstimmigkeiten aufdecken und Geschäftsprozesse optimieren.

Auch geringfügige Beeinträchtigungen in der Lieferkette können sich schnell zu ausgewachsenen Problemen entwickeln. Deshalb ist es ratsam, dass Unternehmen auf Echtzeit-Überwachung setzen, um Risiken frühzeitig zu identifizieren und gezielte Gegenmaßnahmen zu ergreifen: Regelmäßige automatisierte Plausibilitätsprüfungen decken Schwachstellen auf und informieren über potenzielle Störfaktoren. Das Datenmanagement als digitale Supply Chain Lösung löst manuelle, fehleranfällige Prozesse ab und erhöht den Schutz von sensiblen Inhalten.

Die Vorteile des Datenmanagements in der Logistik:

• Echtzeitinformationen ermöglichen eine bessere Planung und Koordinierung von Lieferkettenaktivitäten.
• Kosten entlang der Supply Chain können besser überwacht und optimiert werden.
• Zuverlässige und aktuelle Daten bilden die Grundlage für fundierte Entscheidungen.
• Eine ganzheitliche Sicht auf die einzelnen Prozessschritte verbessert die Performance der Lieferkette.
• Ein proaktives Risikomanagement deckt Schwachstellen frühzeitig auf.
• Datenanalyse und Feedback führen zu einer kundenorientierten Ausrichtung.
• Vertrauliche Informationen werden geschützt.

Big Data und Datenmanagement bilden eine gewinnbringende Symbiose: Damit das Datenmanagement arbeiten kann, benötigt es zahlreiche und vor allem aktuelle Datensätze. Und um von den Erkenntnissen aus Big Data zu profitieren, müssen die Informationen wiederum zugänglich gemacht und verwaltet werden.

Herausforderung Digitalisierung: Fokus auf Datenkompetenz legen

Datenbasierte Entscheidungsgrundlagen können jedoch auch zu Schäden führen, wenn falsche und unvollständige Daten in die Analyse mit einbezogen werden. Daher ist es von großer Bedeutung, dass die Mitarbeiter*innen über fundiertes Wissen in der Datennutzung und -verwaltung verfügen und als letzte Instanz die Ergebnisse überprüfen, bevor Entscheidungen getroffen oder Maßnahmen eingeleitet werden. Regelmäßige Schulungen tragen dazu bei, dass die Verantwortlichen nicht nur ihr Wissen festigen, sondern es angesichts der stetigen technologischen Weiterentwicklung auch auf dem aktuellsten Stand halten können.

Denn in Bezug auf die Datenkompetenz gibt es bei den meisten Unternehmen noch deutliches Optimierungspotenzial: Wie das 18. Hermes-Barometer zeigt, ist sich ein Großteil der befragten Logistikverantwortlichen der Bedeutung von digitalen Technologien bewusst. Doch nur etwa jeder Zweite sieht beispielsweise eine Erhöhung der Transparenz durch gemeinsame Datennutzung und ein smartes Datenmanagement als bedeutsames Instrument zur Stärkung der Lieferkette an. Logistikexperten wie Hermes International unterstützen bei der Bereitstellung digitaler Angebote und begleiten Unternehmen auf ihrem Weg der digitalen Transformation. In einem kontinuierlichen Prozess der Weiterentwicklung stellt sich Hermes International dafür auch technologisch noch zukunftsfähiger auf, um seine Supply Chain Solutions auf ein neues Level zu heben.

Fazit: Big Data und Datenmanagement erhöhen die Wettbwerbsfähigkeit

Die Zukunft der Lieferketten ist digital: Mit Big Data können immense Datensätze analyisert werden, während ein intelligentes Datenmanagement sicherstellt, dass diese Daten zuverlässig und gezielt verwaltet werden. Die Arbeit mit Echtzeitdaten wird für Unternehmen immer mehr zu einem erfolgsentscheidenden Faktor: Sie sind daher gut beraten, das Optimierungspotenzial von Datentransparenz und Datenanalyse weiter in den Fokus ihrer strategischen Ausrichtung zu rücken, um sich auf dem weltumspannenden Markt wettbewerbsfähig positionieren zu können.