Logistik und Big Data: Wie man Kernkompetenzen in einem digitalen Ökosystem gewinnt
Veröffentlicht: 2021-03-28Big Data in der Unternehmenslogistik hilft bei der Bewältigung komplexer Funktionen zur Verfolgung von Vorgängen, zur Leistungsbewertung, zur Vorhersage von Ergebnissen und zur Bereitstellung eines kompetenten Service für Endkunden
Big Data bietet nicht nur die Möglichkeit, eine große Menge an logistikbezogenen Informationen aus verschiedenen Quellen zu speichern, sondern auch die Werkzeuge, um entscheidende Aktivitäten wie die Datenanalyse durchzuführen und datenbasierte, maßgeschneiderte Vorhersagemodelle zu erstellen
Big Data hilft bei der Konsolidierung von Sendungen, was Kosten senkt, Transportzeit spart und zu einem verbesserten Kundenservice beiträgt
Die Logistik zu einem hocheffizienten Prozess zu machen, ist für ein Unternehmen ein Schritt in Richtung Steigerung der Rentabilität, des Wachstums und der Flexibilität des Unternehmens. Es hilft dem Unternehmen, ein neues Maß an Effizienz und Produktivität zu erreichen. Es erhöht die Qualität des Endkundenerlebnisses und den Wert, den sie am Ende einer Transaktion erzielen.
Aus diesem Grund wurde ein digitales Ökosystem für Logistikprozesse geschaffen. Solche Lösungen machen die Verbindungen zwischen den beteiligten Einheiten integrierter und verbessern auch Faktoren wie Reichweite, Umfang, Vorhersagbarkeit und Konsistenz des Betriebs.
Big Data ist eine der vielversprechendsten Lösungen, die in dieses digitale Ökosystem für die Logistik eingeführt wurden. Mit Big-Data-Lösungen war keine Datenmenge mehr ein Hindernis für Unternehmen und ihr Wachstum.
Um zu verstehen, wie Big Data und seine Fähigkeit, komplexe Funktionen der Verfolgung von Vorgängen, der Leistungsbewertung, der Vorhersage von Ergebnissen und der Bereitstellung eines kompetenten Service für den Endkunden zu handhaben, müssen wir die Kernkompetenzen verstehen, die ein Logistikbetrieb erreichen möchte. Dazu gehören Vertriebsdesign, Beschaffung und Management, Lieferketten- und Lieferantenmanagement, Planung der Lieferkettenkontinuität sowie Transportbeschaffung und -management.
Für jede zu erreichende Kernkompetenz werden ein anfänglicher Prozess der Bewertung des bestehenden Prozesses, die Überprüfung der Abläufe und Prognosen für die Zukunft zu wichtigen Funktionen. Diese machen die Logistik in ihrer Ausführungsqualität absolut konkurrenzfähig. Big Data bietet nicht nur die Möglichkeit, eine große Menge an logistikbezogenen Informationen aus verschiedenen Quellen zu speichern, sondern auch die Werkzeuge, um entscheidende Aktivitäten wie Datenanalyse, Erstellung statistischer Berichte und Erstellung datenbasierter, kundenspezifischer Vorhersagemodelle durchzuführen.
Einige bemerkenswerte Vorteile der Anwendung von Big Data in der Unternehmenslogistik sind:
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Routenoptimierung und Effizienz auf der letzten Meile
Die Routenoptimierung umfasst die Auswahl der effektivsten und kostengünstigsten Route und Art der Transportlogistik. Mithilfe von KI-Algorithmen können alte Fahrtenblätter sowie Echtzeit-GPS-Daten und Informationen wie Wettervorhersagen, Feiertage und Lieferreihenfolge genutzt werden, um den optimalen Lieferzeitpunkt für jede Sendung abzuschätzen.
KI-Plattformen, die Big Data nutzen, können die Lieferroute jedes Lieferfahrzeugs in Echtzeit optimieren. Die offensichtlichen Ergebnisse sind Kosten- und Zeiteinsparungen und eine vervielfachte Effizienz der Logistikabläufe. Datengeladene Dashboards ermöglichen es Managern von Logistikanlagen, fundierte Entscheidungen zu treffen, da sie sogar Informationen wie die Leistung von Fahrern und Einrichtungen im Blick haben.
Optimierung von Lagernetzwerken
Die an einem bestimmten Logistikvorgang beteiligten Lager sind mit Echtzeitdaten von automatisierten Systemen ausgestattet, die mit Materialien und intelligenten Geräten umgehen. Mit solch umfangreichen verfügbaren Daten können sie die optimale Route für Gabelstapler und Stapler bestimmen, die ein- und ausgehende Fracht handhaben. Dies führt zu schnelleren Materialbewegungen und Kraftstoffeinsparungen sowie einem sicheren Warentransport.
Sogar prädiktive KI-Algorithmen und Analysen können Logistikunternehmen dabei helfen, die Ressourcennutzung und Produktivität in Lagern und Distributionszentren zu verbessern. Weitere Vorteile von Big Data bei der Optimierung der Lagervernetzung sind:
- Aggregation der Kundennachfrage
- Verwaltung des Inventars
- Vereinfachung der Vertriebsnetze
- Sofortige Bereitstellung von Arbeitskräften
- Zuordnung der Lager- und Gerätekapazität und entsprechende Planung der Verteilung
Konsolidierung der Fracht
Da Big Data KI-Modelle umfasst, die dabei helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und Einblicke in Logistikabläufe aus verschiedenen Blickwinkeln zu gewinnen, besteht Spielraum für die Konsolidierung von Sendungen, die Kosten senkt, Transportzeit spart und zu einem verbesserten Kundenservice beiträgt. Dies ist möglich, da KI-Modelle Einblicke in Folgendes bieten:
- Volumen und Anzahl der Sendungen nach Standort
- Produkte
- Bevorzugte Lieferzeiten
- Vor dem Transport zu berücksichtigende Voraussetzungen wie Jahreszeit und Klima
In KI integrierte Big-Data-Systeme können die Kapazitätsauslastung maximieren. Dies zeigt sich darin, wie das System Sendungsarten anhand der Größe und des Gewichts der Sendungsgegenstände entscheidet. Auch Schadensfälle können routenübergreifend für Liefer- und Transportmodi analysiert werden. Regelbasierte KI kann Fehler und Betrug erkennen, da sie die Ereignisse in der Lieferkette und die beteiligten Dokumente verfolgt.
Alles in allem wird die große Rolle von Big Data bei der Optimierung der Logistik und der Rationalisierung logistischer Geschäftsabläufe in den kommenden Tagen nur noch bedeutender und sogar unvermeidlich sein.