#8 Digitalisierung und Big Data in der Supply Chain

Die richtigen Produkte lagern, um aktuelle und zukünftige Kundenwünsche zu befriedigen? Gleichzeitig keine überflüssigen Kosten durch zu hohe Bestände? Das ist oft gar nicht leicht. Erfahren Sie im Folgenden, wie Big Data dabei helfen kann.

Wenn am Montagmorgen die Supermarktregale leer bleiben, im Internet bestellte Produkte plötzlich nicht geliefert werden können – dann hat die Supply Chain an irgendeiner Stelle nicht optimal funktioniert. Doch nicht nur der Endkunde leidet unter Störungen in der Wertschöpfungskette, auch produzierende und handelnde Unternehmen können sich Anfälligkeiten in der Lieferkette schlichtweg nicht leisten.

Digitalisierung, Industrie 4.0, Big Data & Co.

Digitalisierung, Industrie 4.0, Big Data und Smart Factory sind Begriffe, die allgegenwärtig sind und in den verschiedensten Kontexten verwendet werden. Sie gehen Hand in Hand, doch was bedeuten die einzelnen Begriffe, welche Veränderungen gehen mit ihnen einher und welche Chancen bieten sich für Einzelpersonen und Unternehmen?

Digitalisierung bedeutet, dass Informationen nun elektronisch – also digital – abgespeichert werden. Es werden Berge an Papier eingespart, keine meterhohen Aktenschränke und keine Zettelwirtschaft mehr. Der rasante Anstieg an digital gespeicherten Medien, seien es Texte oder Bilder, führte zum Digital- bzw. Informationszeitalter und bildet damit das Fundament für die Industrie 4.0 und Big Data.

Big Data ist ein Begriff, der die großen Datenmengen bezeichnet, welche in der Ära der digitalen Revolution entstanden sind. Schnelllebige, schwach strukturierte, große und komplexe Datenmengen werden durch Big Data beschrieben. Industrie 4.0 führt die Verknüpfung von Digitalisierung und Big Data noch weiter. Es beschreibt die Verbindung zwischen Menschen, Maschinen, Anlagen sowie der Logistik und kann mit Hilfe verschiedenster Informations- und Kommunikationstechniken auf die einzelnen Akteure zugreifen und diese steuern und lenken. Durch Industrie 4.0 können also einzelne Produktionsschritte verknüpft und zu einer großen Wertschöpfungskette erweitert werden.

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Big Data bringt die Logistik in Bewegung

Harter Wettbewerb, Preiskampf, knappe Margen: Diese Begriffe sind für Logistikunternehmen keine Fremdwörter. Umso mehr ist es von Bedeutung, Ressourcen effizient einzusetzen und betriebsinterne Kosten zu senken. Um langfristige Kundenbeziehungen zu gewährleisten, müssen gleichzeitig hohe Servicestandards erreicht werden. Ein besonderer „Drahtseilakt“ ist dabei die Lagerhaltung: Artikel müssen sowohl für die Produktion als auch für den Verkauf in ausreichender Menge kurzfristig zur Verfügung stehen, ein zu großer Lagerbestand ist aber wirtschaftlich gesehen nachteilig, denn Kapital wird gebunden und es muss eine große Lagerfläche vorgehalten werden, die ebenfalls Kosten verursacht.

Die Erreichung der oben genannten Ziele wird durch Big Data unterstützt – oder vielmehr durch „Smart Data“, denn erst die Erhebung der „richtigen“ über die Lieferkette zu gewinnenden Daten bringt entscheidende Vorteile. Deren intelligente Auswertung schafft ein Verständnis aller Prozesse im Zusammenhang mit Transporten. Dafür ist es notwendig, Daten aus verschiedenen Quellen zu evaluieren und einen Prozess zu entwickeln, mit dem diese logisch verknüpft werden können.

Mehr Effizienz durch Datenanalysen

Wertvoll können im Hinblick auf Smart Data alle Daten zu Ereignissen sein, die einen Einfluss auf Lieferketten haben. Um relevante Erkenntnisse zu gewinnen, müssen die Daten hinsichtlich der Qualität allerdings ebenso genau definiert sein wie die Fragestellungen, die mit ihnen beantwortet werden sollen. Die Definition von Messpunkten ist somit die Voraussetzung, um nutzbare Daten zu gewinnen. Erleichtert wird dies durch die Vernetzung verschiedener Komponenten: Fahrzeuge, mobile Endgeräte von Fahrern und Hallenpersonal, Fördertechnik sowie vielerlei Sensoren in Umschlagshallen, Lagern und Fahrzeugen bilden heute ein dichtes Netzwerk von Datenquellen. Auf Basis einer nahtlosen Integration wird ein nahezu lückenloses Bild über Logistikprozesse möglich.

Neben Daten aus dem Transport, zum Beispiel über Standort, Beladung, Fahrverhalten und Verbrauch, werden Packstücke auch während Umschlag und Zwischenlagerung regelmäßig registriert, etwa durch Scannung oder RFID („radio-frequency identification“). Dadurch können sie mit Zusatzdaten in Verbindung gebracht werden. Beispielsweise kann eine Kühlkette lückenlos überwacht werden, indem die Temperaturdaten fest verbauter Temperatursensoren mit den bekannten Positionen von Packstücken verknüpft werden. Darüber hinaus lassen sich durch Erforschung qualitativ hochwertiger Smart Data eine Fülle wertvoller Erkenntnisse zur Ressourcennutzung und Prozessqualität erlangen. So lassen sich etwa über- oder unterlastete Lagerbereiche in einer Halle erkennen oder es können Prozesse identifiziert werden, deren Störung besonders viele Folgefehler nach sich ziehen.

Von der Digitalisierung zur Logistik 4.0

Die Digitalisierung in der Logistik liegt nicht vor uns, sondern hat längst begonnen: Technologien ermöglichen durch Vernetzung einen hohen Grad an automatisierten Prozessen. Im Hinblick auf Transporte bedeutet das: Mithilfe vernetzter Systeme und Geräten mit autonomer Intelligenz, beispielsweise Sensoren, Kameras und selbstfahrender Fahrzeuge, werden Vorgänge ohne menschliches Zutun abgewickelt. In Zukunft wird es möglich sein, von der Produktion bis zur Zustellung einer Ladung sämtliche Prozesse weitgehend oder sogar komplett zu automatisieren. Bereits heute ist dies in vielen Bereichen schon Realität. Subsummiert werden solche Entwicklungen unter dem Begriff Logistik 4.0.

Getragen werden diese Möglichkeiten wiederum von der Big-Data-Technologie. Denn intelligent werden selbstlernende Systeme nur, wenn sie mit Daten „gefüttert“ werden. Mit entsprechenden Daten-Strategien legen Unternehmen eine Grundlage, um nicht nur heutige Prozesse zu optimieren, sondern sich auch in Bezug auf Logistik 4.0 zukunftssicher aufzustellen. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis sämtliche industrielle Prozesse davon erfasst sind. Besser, wenn Unternehmen nicht zu lange warten, bis sie Chancen für das eigene Haus prüfen.

Kundenanalyse mit Big Data: Daten sinnvoll nutzen

Wer Daten richtig auswertet, kann mit Big Data nicht nur Kosten sparen, sondern sogar den Umsatz steigern. Denn nur wer die Wünsche und Bedürfnisse seiner Kunden kennt, kann diese auch optimal erfüllen. Die Datenauswertung ermöglicht es also, seine Kunden besser zu verstehen.

Was motiviert den Kunden zum Kauf eines Produkts? Wie kann das Unternehmen das Kauferlebnis verbessern? Welche Wünsche haben die Klienten? Wie kann auf die Bedürfnisse des Kunden in der Produktentwicklung noch besser eingegangen werden? In der Vergangenheit konnten die Unternehmen die Antworten auf diese Fragen lediglich erahnen. Dank Big Data gibt es nun Gewissheit. Denn Daten erstellen ein vollständiges Bild des Kunden. Dadurch lassen sich die Motive der Kunden nachvollziehen und das Kaufverhalten prognostizieren. Produktportfolios können somit strategisch angepasst werden, da analysiert werden kann, welche Artikel sehr oft oder nur sehr selten von welcher Zielgruppe gekauft werden. Diesem Aspekt müssen sämtliche Kosten, die ein Produkt verursacht, gegenübergestellt werden. So kann sich eine völlig neue Betrachtungsweise des eigenen Artikelkatalogs ergeben, denn wie jeder Unternehmer weiß, ist nicht der Umsatz entscheidend, sondern der Gewinn in Relation zu den gesamten Aufwendungen.

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