Effizienter arbeiten mit Big Data: Logistik wird zukünftig noch smarter

Es lässt sich heute nicht mehr leugnen: Big Data und Logistik gehören untrennbar zusammen. Dennoch gibt es in vielen Firmen, insbesondere in Deutschland, noch Vorbehalte, was die Auswertung von großen Datensätzen angeht. Welches Potenzial darin für die Logistikbranche und das Supply Chain Management im Allgemeinen steckt, erfahren Sie in unserem informativen Überblick.

Was ist Big Data? 

Wie es der englische Begriff schon vermuten lässt, handelt es sich bei Big Data um riesige Datenmengen. Was erst einmal simpel klingt, können allerdings große oder komplexe Datensätze sein, die digital ausgewertet werden müssen. Dadurch lässt sich aber langfristig mit den gewonnenen Einblicken arbeiten. Sogar schnell überholte Informationen wie das aktuelle Wetter oder Stauinformationen können auf lange Sicht herangezogen werden, um mithilfe von Algorithmen Prognosen zu erstellen.

Wer selbst in der Logistik beschäftigt ist oder mit dem eigenen Business entsprechende Aufgaben erfüllen muss, weiß: Um profitabel zu arbeiten, müssen alle Stellschrauben regelmäßig überprüft werden. Das senkt die Kosten, was wiederum zu höheren Margen in der knapp kalkulierenden Branche führt. Aber auch Planungssicherheit für das eigene Unternehmen sowie für den Kunden muss gegeben sein – trotz schwieriger Lieferbedingungen und Transportengpässen. Alls dies ist durch die Möglichkeiten, die Big-Data-Analysen bieten, noch besser umsetzbar.

Keine Angst vor Big Data in der Logistik

Welche Firma würde angesichts der aktuellen branchenbedingten Herausforderungen nicht jedes kostensparende Mittel ausschöpfen, das zur Verfügung steht? Die Realität ist aber: Längst nicht jedes Business ist bereit, sich mit Big Data auseinanderzusetzen. Für Branchenexperten ist es ein fataler Fehler, die immensen Datenmengen, die täglich anfallen, nicht zu nutzen, nur weil Investitionen gescheut werden oder ein ungutes Gefühl beim Thema Datenschutz mitschwingt. 

Selbstredend will all das wohlüberlegt sein – wer sich jedoch generell gegen die branchenübergreifende Entwicklung sträubt und diesbezüglich Entscheidungen aufschiebt oder gar Datenminimierung anstrebt, lässt sich jetzt und in den kommenden Jahren von der Konkurrenz abhängen. Finanzierbare und datenschutzkonforme Lösungen gibt es auch hier nämlich längst – beispielsweise durch automatisierte Prozesse, Tools und anonymisierte Reports.

Wie gehen Unternehmen vor, um Datenmengen zu analysieren?

Ob im Supply Chain Management einer Firma oder speziell im Logistikbereich: Damit Daten gesammelt und sinnvoll ausgewertet werden können, sollten möglichst alle Beteiligten nützliche, valide und qualitativ hochwertige Daten austauschen. Mit strukturiertem und transparentem Stammdatenmanagement lassen sich später auch Informationen daraus ziehen, wie die einzelnen Bereiche der Lieferkette (zum Beispiel Beladung, Transport und anschließende Lagerung) miteinander agieren. Im Idealfall geschieht so ein Austausch auch firmenübergreifend.

Diese Prozesse lassen sich mithilfe von kompetenten Datenspezialisten digitalisieren, wodurch auch komplexe Datenmengen überschaubar aufbereitet werden können. Zahlreiche Tools und Programme unterstützen die Experten dabei. Störungen und Optimierungspotenzial bei der Planung von Routen, Bestand, Sicherheit und vielem mehr werden durch Data Science sichtbar gemacht. Schritt für Schritt kann sich dadurch jedes Business an die Nutzung von Big Data beim Supply Chain Management und insbesondere in der Logistik herantasten

„Predictive Analytics“ in der Logistik

In der Lagerlogistik zeigt sich ganz besonders, wie sogenannte „Predictive Analytics“ unterstützend eingesetzt werden können. Vorausschauende Analysen sind ein nützliches Mittel, um abschätzen zu können, wann Handlungsbedarf besteht oder die Prozesse gestört werden könnten. So zeigt sich etwa, zu welchem Zeitpunkt und in welcher Höhe der Lagerbestand steigen muss. Dadurch wissen Unternehmen auch, wann es Zeit ist, mehr Lagerfläche zu schaffen oder zusätzliches Personal zu beschäftigen. 

Außerdem geben solche Datenanalysen einen Überblick darüber, welche Produkte zu bestimmten Zeiten besonders gefragt sind. So können Waren rechtzeitig und termingerecht beschafft werden, was das Absatzvolumen gerade im saisonal beeinflussten E-Commerce-Bereich deutlich erhöhen kann. Zugleich lagern Produkte nur so lange, wie es unbedingt nötig ist – das spart Kapazitäten und somit viel Geld. Die Logistik kann sich auf das entsprechende Paketvolumen einstellen und so noch effizienter und kostensparender liefern.

So können auch kleinere Unternehmen mit Big Data ihr Supply Chain Management optimieren

Logistikdaten sinnvoll auszuwerten, kann für jedes Unternehmen, das Waren vertreibt, demnach ein echter Gamechanger sein. Dennoch sehen sich viele Firmen nicht in der Lage, die großen Mengen an Informationen zu ihrem eigenen Nutzen auszuwerten, weil die Ressourcen oder das Know-how fehlen. 

Apiando setzt Big Data in der Logistik ein, um sämtliche Prozesse für ihre Kunden so effizient wie möglich zu gestalten. Dadurch, dass Fulfillment und Retouren ausgelagert und im modernen Apiando-Fulfillmentzentren bearbeitet werden, ersparen sich Firmen die interne Datenanalyse, umgehen Störquellen und profitieren von den optimal aufeinander abgestimmten Prozessen des Dienstleisters.